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据外媒报道，印度理工学院罗巴尔分校（Indian Institute of Technology, Ropar）开发出全新算法，可使用机器学习和计算机视觉检测驾驶员是否疲劳。
机械工程系Harshit M和J.M.P. Ganesh联合发布了一篇文章，名为《疲劳检测机器学习模型》。生物医学工程中心的Ashish Sahani对此表示，他们使用计算机视觉算法可以提取如闭眼和打哈欠之类的面部特征，然后使用机器学习技术来有效检测驾驶员的警觉性。
开发疲劳检测技术是一项工业和学术挑战，但近年来人们已开发出多种技术。研究人员表示：“其中一组技术是，通过方向盘运动、加速器或制动方式、车速、横向加速度和横向位移，监控驾驶员操作及车辆行为。另一组技术重点监控驾驶员的生理特征，例如心率、脉搏率和脑电图。第三组基于计算机视觉系统，可以识别在疲劳期间发生的面部变化。第一种方法会受汽车类型和型号限制。第二种方法虽然结果更准确，但大规模部署不切实际并且具有侵入性，因此并没有受到广泛重视。而第三种方法非常有潜力，因此我们遵循其原则并建立了相同的模型。”
研究人性还称：“我们已成功使用机器学习和计算机视觉开发出一种算法，通过人工设计的功能，可以根据人的面部表情检测疲劳。我们还提出了一种有效的无需接近车身传感器或仪表盘解决方案，十分便利。而且，它可以在不同车龄的所有汽车上高效工作。我们开发出一种算法，可以实时检测驾驶员的疲劳状态。”
此项研究表示，尽管提出的基于机器学习的检测可以准确检测到疲劳，但其性能仍需改进。
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