[发明专利]一种基于时空特征识别的人脸疲劳驾驶检测方法及装置在审
| 申请号： | 201910465367.3 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110210382A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 胡晓强;魏丹;王子阳;罗一平;任洪娟 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于时空特征识别的人脸疲劳驾驶检测方法及装置，其中方法包括：步骤S1：从视频数据库中提取脸部表情图并预处理；步骤S2：提取训练集数据；步骤S3：将训练集数据用于AlexNet网络进行训练；步骤S4：对由待识别视频处理得到第一人脸描述符；步骤S5：将第一人脸描述符输入GhostVLAD层，得到单个固定的D维的第二人脸描述符；步骤S6：对输出的第二人脸描述符进行标准化，以及输出其识别结果；步骤S7：同一待识别视频中得到的各样本的识别结果，计算疲劳指标PERCLOS值、打哈欠频率和每分钟平均闭眼时长，并进一步按照加权求和得到疲劳驾驶指标以判断是否疲劳驾驶。与现有技术相比，本发明极大提高疲劳驾驶判断的准确率和可行性。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 描述符 疲劳驾驶 疲劳驾驶检测 训练集数据 时空特征 预处理 视频数据库 脸部表情 视频处理 输出 固定的 求和 准确率 加权 样本 标准化 疲劳 视频 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于时空特征识别的人脸疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：从视频数据库中提取脸部表情图像，对脸部表情图像进行预处理；步骤S2：在预处理后的脸部表情图像集合中提取训练集数据；步骤S3：将训练集数据用于AlexNet网络进行训练，其中，AlexNet网络对训练集数据中的各样本分别生成第一人脸描述符；步骤S4：对由待识别视频提取脸部表情图像，对脸部表情图像进行预处理，并提取检测集数据，并将检测集数据输入AlexNet网络得到第一人脸描述符；步骤S5：分别将由训练集数据和检测集数据中各样本得到的第一人脸描述符输入GhostVLAD层，得到单个固定的D维的第二人脸描述符；步骤S6：对输出的第二人脸描述符进行标准化，基于检测集各样本得到的第二人脸描述符与各训练集中各样本得到的第二人脸描述符之间的欧氏距离输出其识别结果，其中识别包括是否发生打哈欠和是否发生眼睑下垂；步骤S7：同一待识别视频中得到的各样本的识别结果，计算疲劳指标PERCLOS值、打哈欠频率和每分钟平均闭眼时长，并进一步按照加权求和得到疲劳驾驶指标以判断是否疲劳驾驶。
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