[发明专利]基于物体检测的疲劳驾驶检测方法有效
| 申请号： | 201710966917.0 | 申请日： | 2017-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN107704836B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 孟继成;杨涛;魏源璋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于物体检测的疲劳驾驶检测方法，其包括获取驾驶位置处的视频信息，并等间隔选取视频信息中的一帧测试图片；输入测试图片至SSD模型，采用SSD模型计算测试图片与SSD模型内每个类别中每张训练图片之间的损失值；当测试图片与训练图片之间的损失值大于第一设定阈值时，则训练图片对应类别为测试图片的类别；获取SSD模型的全连接层预测的测试图片中驾驶员的位置尺寸，并计算所述测试图片中驾驶员的位置尺寸与上一张测试图片中驾驶员的位置尺寸的差异；当差异小于第二设定阈值，则将计数器数值累加一次，并判断计数器数值是否大于第三设定阈值；若计数器数值大于第三设定阈值时，则提醒驾驶员其已处于疲劳驾驶。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 物体 检测 疲劳 驾驶 方法 | ||
【主权项】：
基于物体检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括：获取驾驶位置处的视频信息，并等间隔选取视频信息中的一帧测试图片；输入所述测试图片至SSD模型，采用所述SSD模型计算所述测试图片与SSD模型内每个类别中每张训练图片之间的损失值；当所述测试图片与训练图片之间的损失值大于第一设定阈值时，则所述训练图片对应类别为所述测试图片的类别；获取SSD模型的全连接层预测的测试图片中驾驶员的位置尺寸，并计算所述测试图片中驾驶员的位置尺寸与上一张测试图片中驾驶员的位置尺寸的差异；当所述差异小于第二设定阈值，则将计数器数值累加一次，并判断计数器数值是否大于第三设定阈值；若计数器数值大于第三设定阈值时，则提醒驾驶员其已处于疲劳驾驶。
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