《表5 基于共生矩阵的眼部疲劳检测算法主要模块耗时分析》

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《基于眼部自商图—梯度图共生矩阵的疲劳驾驶检测》

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选用10组短视频测试数据对算法的性能进行测试，表5列出了算法主要模块的运行速度与处理测试视频样本的运行时间。由表5可知，人脸检测、人眼定位及眼睛状态分析模块在不同场景下的运行速度基本一致，其中最耗时的是人脸检测模块，每帧耗时约为19 ms，而算法处理整段视频的运行时间约为27 s，满足疲劳检测算法实时检测的需求。