基于RCNN的生命警示器设计与研究

摘要

针对驾驶司机因长时间驾驶车辆造成大脑困倦疲劳的无意识开车而导致的人身安全警示装置,基于RCNN的生命警示器通过嵌入式控制摄像头进行图像识别与图像采集,通过训练好的RCNN算法,可以实现快速的图片处理与信息判断,通过数据库上万次重复训练提高对驾驶员在跑长途高速路上疲劳驾驶时脸部和眼部姿态判断的准确性.卷积神经网络的图像识别应用机器视觉很快地对驾驶人进行全面数据识别处理分析,一旦驾驶人有出现疲劳、醉驾等不良情况出现时,立刻触发蜂鸣器发出报警提示.报警检测装置能够及时警醒驾驶人以及联系相关部门,进行多次实验,确保可以保证货车司机的生命安全.该系统在实际应用中具有一定的应用前景,为减少因为不正确驾驶行为而导致的交通事故发生率提供了技术支撑.