基于低光增强的夜间疲劳驾驶检测算法
司机疲劳驾车会影响车辆的正常行驶，严重时会威胁司机和乘客的生命安全，因此检测司机是否出现疲劳现象可以有效保障人们的出行安全.在现实生活中，一般在夜间光照强度较弱的情况下，司机出现疲劳驾驶的次数较多，但是现有的相关检测算法无法处理灯光问题，导致其在夜间检测时准确率较低.针对此问题，本文提出了基于低光增强的夜间疲劳驾驶检测算法.首先对人脸图像进行低光增强处理，从而提高图像的曝光度；然后使用人脸关键点检测网络获取图像的眼睛区域；之后使用卷积神经网络对眼睛区域进行睁、闭眼分类；最后统计单位时间内睁、闭眼数量的比值，以此判定司机是否处于疲劳状态.实验结果表明，在夜间环境中，本文提出的检测算法相对现有算法在检测成功率上提升了15.38%，取得了更好的效果.
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