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疲劳监测系统是目前智能辅助驾驶领域的一个研究热点，系统通过采集目标驾驶员的生理信息以及图 像信息给出实时的疲劳程度，当驾驶员处于严重疲劳状态时给出有效预警。 该系统的应用可以显著减少因 疲劳驾驶引起的交通事故。 项目依托与中国民航大学安全科学研究所合作项目，开发出基于人脸关键点的 疲劳监测系统。该系统以视觉图像为数据源，通过定位人脸区域68个关键点结合视频图像序列中眼部区域 变化，综合计算目标人的疲劳程度，具有很好的市场前景。 系统利用开源seetaface2深度学习框架，完成人脸区域定位以及关键点检测，通过计算眼部区域的关 键点时域变化趋势给出单位内的平均眼睛闭合时间，判定目标人疲劳程度。