[发明专利]基于面部多模态深度学习的疲劳驾驶视觉检测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210458214.8 申请日: 2022-04-28
公开(公告)号: CN114767115A 公开(公告)日: 2022-07-22
发明(设计)人: 冯笑;王坤;苏向上;牛小伟;江兴盟 申请(专利权)人: 郑州铁路职业技术学院
主分类号: A61B5/18 分类号: A61B5/18;A61B5/0205;B60W40/08;G06V40/16;G06V20/59;G06V10/26;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 成都其高专利代理事务所(特殊普通合伙) 51244 代理人: 任坤
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要: 发明公开了基于面部多模态深度学习的疲劳驾驶视觉检测系统,包括控制器,控制器电性连接有摄像机和机械模块,控制器设有数据处理模块、数据存储模块、报警模块;控制器通过串口通信的方式连接有摄像机,所述摄像机拍摄驾驶人员的照片传输至控制器,通过数据处理模块对拍摄的图像帧进行处理,提取出来自面部视频中的心率及面部行为的疲劳特征,然后融合心率特征及其变异性特征与面部行为特征进行疲劳状态分类判定;面部行为特征包括眼部信号特征、嘴部信号特征、头部信号特征,分别对眼部信号特征、嘴部信号特征、头部信号特征、心率特征进行特征提取,将提取的特征信息进行分类融合,综合判定其疲劳程度。
搜索关键词: 基于 面部 多模态 深度 学习 疲劳 驾驶 视觉 检测 方法 系统
【主权项】:
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