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基于3DDFA-V2的制造业工人疲劳检测技术的研究
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作者 崔金磊 吴锦华 陈科伟 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第10期129-131,156,共4页
在制造业工人疲劳检测领域,由于工人头部姿态频繁变化,传统疲劳识别方法在大姿态下往往精度下降。为此,提出一种基于3DDFA-V2的人脸对齐面部疲劳检测网络(FAFDNet)。首先利用改进的Retinaface面部检测器快速捕捉人脸,然后采用3DDFA-V2... 在制造业工人疲劳检测领域,由于工人头部姿态频繁变化,传统疲劳识别方法在大姿态下往往精度下降。为此,提出一种基于3DDFA-V2的人脸对齐面部疲劳检测网络(FAFDNet)。首先利用改进的Retinaface面部检测器快速捕捉人脸,然后采用3DDFA-V2模型拟合出面部三维关键点及头部姿态坐标轴。基于预测的头部姿态Z轴,将眼睛与嘴巴区域的关键点投影到人脸前向平面,以消除大偏航角对关键点位置的影响;接着根据投影后关键点计算眼睛纵横比(EAR)和嘴巴纵横比(MAR),依此再计算眼睑闭合率PERCLOS和打哈欠频率YR来判断工人疲劳程度。在3个数据集上的实验结果表明,所提出的算法可以准确计算识别面部偏航角(0°-90°)范围内的眼睛和嘴巴状态,进而检测面部疲劳状态。 展开更多
关键词 工人疲劳检测 fafdnet Retinaface 3DDFA-V2
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