[发明专利]基于面部识别和行为识别融合的疲劳驾驶监测方法和系统有效
| 申请号： | 201910236282.8 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN110096957B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 刘星;张伟 | 申请（专利权）人： | 苏州清研微视电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V40/16;G06V40/20;G06V10/80;G06V10/764 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴;丁浩秋 |
| 地址： | 215200 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于面部识别和行为识别融合的疲劳驾驶监测方法，包括：对采集的行为图像检测人体位置；对检测到的人体位置进行骨架检测，得到人体各部位在图像中所处的位置及对应的置信度，并且同时预测各部位间的关联向量场，通过关联向量场表示各部位间的连接关系，得到人体骨架模型；将预定义疲劳驾驶状态的骨架模型与获得的骨架模型进行比对，得到行为状态识别结果；对采集的面部图像进行处理，得到面部表情状态特征，根据面部表情状态特征判断是否疲劳驾驶，得到面部状态识别结果；将面部状态识别结果以及行为状态识别结果进行融合得到最终检测结果。将面部识别结果和行为识别结果进行动态融合，可以准确判定疲劳驾驶状态，精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 面部 识别 行为 融合 疲劳 驾驶 监测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于面部识别和行为识别融合的疲劳驾驶监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：采用第一深度卷积神经网络对采集的行为图像检测人体位置；S02：采用第二深度卷积神经网络对检测到的人体位置进行骨架检测，得到人体各部位在图像中所处的位置及对应的置信度，并且同时预测各部位间的关联向量场，通过关联向量场表示各部位间的连接关系，根据得到的各部位的位置和部位间的关联向量场得到人体骨架模型；S03：将预定义疲劳驾驶状态的骨架模型与获得的骨架模型进行比对，得到行为状态识别结果p1(x)；S04：对采集的驾驶员面部图像进行处理，得到驾驶员的面部表情状态特征，根据面部表情状态特征判断是否疲劳驾驶，得到面部状态识别结果p2(x)；S05：将面部状态识别结果p2(x)以及行为状态识别结果p1(x)进行融合得到最终检测结果p(x)，即：p(x)＝w1·p1(x)+w2·p2(x)；其中，w1,w2为特征融合的权重。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏州清研微视电子科技有限公司，未经苏州清研微视电子科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910236282.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
