[发明专利]疲劳状态智能识别方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910139268.6 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109815937A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 邓淑龙 | 申请（专利权）人： | 湖北亿咖通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G08B21/06 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 杨鹏 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市经济技术开发区*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种疲劳状态智能识别方法、装置及电子设备，涉及状态识别领域。该方法包括：基于实时获取到的驾驶员的连续多帧人脸图像确定每帧人脸图像对应的视觉特征；将每帧人脸图像对应的视觉特征依次输入已训练的疲劳分类网络模型依次确定出多个不同时刻的驾驶员的中间疲劳状态，多个不同时刻包括当前时刻和当前时刻之前的多个时刻；将各个不同时刻的驾驶员的中间疲劳状态输入已训练的疲劳判断时序网络学习模型，确定当前时刻的驾驶员的疲劳状态。通过已训练的疲劳分类网络模型和已训练的疲劳判断时序网络学习模型对驾驶员人脸图像的识别，提高了识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 疲劳状态 人脸图像 疲劳 装置及电子设备 分类网络 时序网络 视觉特征 智能识别 实时获取 状态识别 多帧 学习 | ||
【主权项】：
1.一种疲劳状态智能识别方法，其特征在于，包括：基于实时获取到的驾驶员的连续多帧人脸图像确定每帧人脸图像对应的视觉特征；将所述每帧人脸图像对应的视觉特征依次输入已训练的疲劳分类网络模型依次确定出多个不同时刻的驾驶员的中间疲劳状态，所述多个不同时刻包括当前时刻和当前时刻之前的多个时刻；将各个不同时刻的驾驶员的中间疲劳状态输入已训练的疲劳判断时序网络学习模型，确定当前时刻的驾驶员的疲劳状态。
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