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一种基于视觉的融合心率与面部特征的疲劳驾驶识别方法
- 专利权人:
- 华南理工大学
- 发明人:
- 杜广龙
- 申请号：
- CN202010239113.2
- 公开号：
- CN111652036A
- 申请日:
- 2020.03.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于视觉的融合心率与面部特征的疲劳驾驶识别方法。包括以下步骤：S1、使用深度相机提取三个疲劳特征：心率、眼睛张开度和嘴张开度；S2、应用循环神经网络（RNN）层，获取眼睛张开度和嘴张开度的时间信息；S3、将模糊推理与RNN相结合，提取心率的时间信息；S4、使用一个包含两级RNN的关系层提取三种特征之间的联系；S5、输出驾驶员的疲劳程度。本发明提取了疲劳驾驶特征相关的时序信息以及这些特征之间的联系信息，以提高驾驶员疲劳检测的性能。将模糊推理与RNN相结合，以解决模糊性和噪声问题，并提取与心率相关的时态信息，使用深度图像可以更准确地确定眼睛和嘴的开口度，有效提高了驾驶疲劳识别精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
