一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶实时检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110705480.1
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-24
申请人：
中国科学技术大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶实时检测方法及系统
申请号	CN202110705480.1	申请日期	2021-06-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-07	公开/公告号	CN113361452A
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;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国科学技术大学	申请人地址	安徽省合肥市包河区金寨路96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	中国科学技术大学	当前权利人	中国科学技术大学
发明人	凌强;代淇源;李峰;许永华
代理机构	北京科迪生专利代理有限责任公司	代理人	金怡

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶实时检测方法及系统，其方法包括：S1：采集驾驶室的实时图像，利用神经网络得到人脸图像；S2：对人脸图像进行归一化，得到人脸输入特征图，输入人脸关键点检测深度神经网络，得到人脸关键点；S3：选取部分人脸关键点与3D标准人脸关键点进行匹配，识别点头与未正视前方行为；S4：根据人脸关键点提取眼部区域，检测眼睛的开闭状态，计算眼部疲劳状态；S5：根据嘴部关键点计算嘴部开合程度，识别打哈欠行为；S6：根据S3、S4和S5共同计算驾驶员疲劳值。本发明方法能够识别出丰富的人脸特征信息，分别检测头部、眼部和嘴部的不同行为特征，对多种疲劳行为进行检测，提高了方法的可靠性与实用性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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