实验室核心成员胡蓉教授于2023年4月在SCI二区期刊Mathematics发表题为GaussianWeighted Eye State Determination for Driving Fatigue Detection的论文。

论文简介：

疲劳是造成交通事故的一个重要原因。开发一种通过驾驶员眼睛的状态来确定驾驶员疲劳程度的方法是一个需要解决的问题，特别是当驾驶员戴着口罩时。本文在前人工作的基础上，提出了一种改进的DeepLabv3+网络架构(IDLN)来检测眼睛分割。设计了一种基于眼像元分布的高斯加权眼状态疲劳判定方法。通过构建眼疲劳状态数据集(EFSD)来验证该算法的有效性。实验结果表明，该方法可以以每秒33.5帧的速度检测疲劳状态，准确率为94.4%。当使用YawDD数据集将该方法与其他最先进的方法进行比较时，准确率从93%提高到97.5%。我们还分别对自然光和红外人脸图像数据集进行了验证;这些验证显示了该方法在白天和夜间条件下的优越性能。

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