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隨著(zhù)人民生活水平的提高，汽車(chē)人均持有量持續上升，從而也就導致了交通事故的增加，根據統計可知，大多數交通事故都是由疲勞駕駛導致的，因此為了減少司機因為疲勞駕駛導致的交通事故，所以對司機的疲勞程度檢測是十分有必要的。目前現有的疲勞檢測方法雖然種類(lèi)較多，但是大多數存在著(zhù)部署困難，實(shí)時(shí)性差，檢測精度不高等缺點(diǎn)，因此難以在實(shí)際生活中應用。為了克服以上缺點(diǎn)，在這里提出了一種基于視覺(jué)的實(shí)時(shí)疲勞檢測方法。該方法通過(guò)優(yōu)化KCF算法實(shí)現實(shí)時(shí)人臉跟蹤，再利用現有的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測手段，實(shí)現對眼睛和嘴巴的狀態(tài)識別。最后結合SVM實(shí)現對駕駛員疲勞狀態(tài)的檢測。實(shí)驗結果表明，提出的方法具有較好的實(shí)時(shí)性，并且精度較高，能夠滿(mǎn)足日常需求。