一种基于骨架数据行为识别的司机疲劳检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010944605.1
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-09-10
申请人：
山东大学

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专利名称	一种基于骨架数据行为识别的司机疲劳检测方法
申请号	CN202010944605.1	申请日期	2020-09-10
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-25	公开/公告号	CN112131981A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	山东大学	申请人地址	山东省济南市历城区山大南路27号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	山东大学	当前权利人	山东大学
发明人	周斌;张艺;周洪超
代理机构	济南金迪知识产权代理有限公司	代理人	许德山

摘要

本发明涉及一种基于骨架数据行为识别的司机疲劳检测方法，包括：(1)采集驾驶室中不同时间、不同对象的多段监控视频；(2)提取司机头部每一帧的骨架关键点数据；(3)对采集到的骨架关键点数据进行筛选，制作标签，构建数据集；(4)基于步骤(3)的数据集训练设计好的基于注意力机制的卷积神经网络模型；通过训练好的基于注意力机制的卷积神经网络模型进行司机疲劳检测，根据疲劳检测算法判断司机是否处于疲劳状态。本发明利用监控视频进行监测，减少了设备仪器的成本，避免对司机造成的困扰；将视频数据转化为骨架序列数据再进行检测，模型的鲁棒性较好，提高了疲劳检测的准确率和检测速度。

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