[发明专利]一种基于神经网络的疲劳驾驶检测方法及相关设备有效
| 申请号： | 201910344360.6 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110232310B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 李源;杜炜 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V40/16;G06V10/82;G08B21/06;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人： | 居梦琪 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像检测领域的神经网络技术，具体涉及一种基于神经网络的疲劳驾驶检测方法及相关设备，所述方法包括：采集多张疲劳人脸图像输入至卷积神经网络中进行深度学习；计算待识别人脸图像的特征值组并获取疲劳预测值；当疲劳预测值大于预测阈值时，计算驾驶员的疲劳权重，当疲劳权重超过权重阈值时，判断驾驶员为疲劳状态。上述方法采用人脸识别技术和语音识别技术，提高疲劳驾驶检测的效率，避免错过最佳安全保护时间，造成重大交通事故。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 疲劳 驾驶 检测 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括：采集多张疲劳人脸图像，将多张所述疲劳人脸图像输入卷积神经网络中进行深度学习，计算多张所述疲劳人脸图像的特征值组并存储至疲劳预测数据库；当主驾驶位置存在驾驶员时，采集驾驶员的待识别人脸图像，将所述待识别人脸图像输入所述卷积神经网络，计算所述待识别人脸图像的特征值组并比对所述疲劳预测数据库中的特征值组获取疲劳预测值；当所述疲劳预测值大于预测阈值时，通过预设的语音问答系统询问所述驾驶员多个问题并统计所述驾驶员回答多个所述问题的错误数量及反应时间；计算平均反应时间，依据所述疲劳预测值、平均反应时间、错误数量计算所述驾驶员的疲劳权重，当所述疲劳权重超过权重阈值时，判断所述驾驶员为疲劳状态并发出语音警告。
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