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摘要

针对疲劳驾驶引发的交通事故频发现象，文章设计了一种基于多特征融合的疲劳驾驶检测系统。系统通过Dlib和OpenCV技术提取驾驶员眼部开合程度、嘴部动作单元及头部姿态角三类关键特征，结合机器学习算法构建疲劳状态分类模型。实验结果表明，该方法在自建数据集上的检测准确率达97.6%，有效提升了疲劳状态识别的鲁棒性。研究验证了多特征融合策略在驾驶行为监测中的应用价值，为降低道路交通事故风险提供了技术支撑。

关键词

疲劳驾驶检测；面部特征；特征提取；多特征融合

参考文献

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基金项目

山西大同大学教学改革创新项目（XJG2023262）；大同市科技局应用基础研究项目（2024080）；山西省高等学校教学改革创新项目（J20241141）

作者简介

武伟（1980—），男，汉族，山西大同人，讲师，硕士研究生，研究方向：网络安全、人工智能、计算机教育；李佳健（2000—），男，汉族，山西长治人，硕士研究生在读，研究方向：推荐系统。