[发明专利]一种智能识别司机睡意动作的方法

权利要求书

1.一种智能识别司机睡意动作的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：获取司机驾驶过程中的视频流；

步骤二：对所述视频流进行预处理，得到该视频流的灰度图像信息和光流图像信息；

步骤三：以所述灰度图像信息和光流图像信息作为睡意动作识别模型的输入，从而得到司机的睡意动作。

2.根据权利要求1所述的智能识别司机睡意动作的方法，其特征在于，步骤二中所述预处理包括：

步骤2-1：以一定的时间间隔将所述视频流分割为若干视频片段；

步骤2-2：按帧提取所述视频片段的图像信息，并将每一帧图像信息分别进行转换，得到灰度图像序列；

步骤2-3：根据相邻帧之间的光流，计算两帧之间的光流信息，从而得到光流图像序列。

3.根据权利要求1所述的智能识别司机睡意动作的方法，其特征在于，步骤2中所述时间间隔为每隔3秒截取视频片段。

4.根据权利要求1所述的智能识别司机睡意动作的方法，其特征在于，每一帧图像大小为224×224。

5.根据权利要求1所述的智能识别司机睡意动作的方法，其特征在于，所述司机的睡意动作包括：正常驾驶、点头、缓慢眨眼、打哈欠。

6.根据权利要求1所述的智能识别司机睡意动作的方法，其特征在于，所述睡意动作识别模型包括：依次连接的卷积层、池化层、全连接层、softmax分类器；

其中，所述卷积层包括4个，第一个卷积层包含8个卷积核，每个卷积核的大小为3×3×3；第二个和第三个卷积层有16个卷积核，第四个卷积层有8个卷积核；

全连接层包括两个，分别为fc1全连接层和fc2全连接层；所述fc1全连接层的神经元为23520个，fc2全连接层的神经元为64个。