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基于多層深度學習框架和運動分析的駕駛員疲勞監測系統

• 汽車工業的最新發展引起了科研人員對疲勞駕駛監測的研究興趣，意圖開發一種有效的駕駛員監測系統，能及時發現心理物理狀態異常，減少疲勞駕駛引起的交通事故。現在許多文獻特別專注于生理信號的研究，通過測量心率變異性（HRV）來得到有關心臟運動的信息。事實上，HRV還是一個有效的評估生理壓力的指標，因為它可以提供與自主神經系統支配的心血管系統活動相關的信息。本文旨在通過提取人臉特征點，分析由血壓引起的皮膚細微運動，再以一個穩健的方式重構光電容積圖（PPG）信號。所得結論是，傳感器檢測到的PPG信號與使用人臉特征點重構
• 關鍵字： 機器學習  LSTM  駕駛員疲勞駕駛