[发明专利]一种基于显著性检测的SVM模型工人疲劳精准判别方法在审
| 申请号： | 202110650908.7 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113205081A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 王阳 | 申请（专利权）人： | 北京惠朗时代科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于显著性检测的SVM模型工人疲劳精准判别方法，涉及疲劳判别技术领域该方法包括：利用FT显著性检测方法分别对正训练样本和负样本进行检测，若显著性区域面积不足整幅图像的1/4，直接将样本予以删除，反之则予以保留；分别对保留的正训练样本及负训练样本进行SIFT特征提取；利用SVM模型对表征后的训练样本进行训练，得到疲劳决策模型；利用疲劳决策模型对待检测图像进行分数判别；这样的方法，利用了显著性检测挑选了更加精良的训练样本，工人疲劳检测模型的鲁棒性和精度都会得到显著提升；充分考虑了SVM模型边缘结果判断不精准的问题，利用K‑means模型有针对性地解决了边缘结果判断不精准的问题，从而有效地提升了工人疲劳检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 检测 svm 模型 工人 疲劳 精准 判别 方法 | ||
【主权项】：
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