摘要：目前疲勞預(yù)警算法多采用實時監(jiān)測報警的方式,這在高速行駛中具有很大的安全隱患。鑒于人類疲勞狀態(tài)的時序相關(guān)性,提出一種基于面部動作時空特征提取的預(yù)警算法。首先,構(gòu)建加入空間變換結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別人臉區(qū)域,對臉部特征點進(jìn)行檢測標(biāo)記;其次,建立時空特征提取網(wǎng)絡(luò),利用采集的人臉圖像序列,對未來圖像序列進(jìn)行預(yù)測并輸出;最后,在輸出的圖像序列中根據(jù)眼部、嘴部綜合狀態(tài)判斷是否發(fā)出警告。實驗結(jié)果表明,以15 fps的速率采集圖像,預(yù)測未來2 s 30幀圖像的方式下,該算法能以90%以上的準(zhǔn)確率提前26幀(約1.5 s)預(yù)警,且提前15幀(1 s)預(yù)警的準(zhǔn)確率達(dá)到97%。在我國高速公路平均100 km/h的車速下,相當(dāng)于提前40 m預(yù)警,能進(jìn)一步減少交通事故的發(fā)生。