一种基于呼吸率的疲劳预测方法、终端设备及存储介质
- 专利权人:
- 厦门理工学院
- 发明人:
- 陈鑫强,苏鹭梅,陈兴
- 申请号：
- CN202110504144.0
- 公开号：
- CN113288111A
- 申请日:
- 2021.05.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于呼吸率的疲劳预测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集司机驾驶过程中的视频，并将视频逐帧分解为图像；S2：提取每帧图像对应的呼吸信号；S3：构建长短期记忆网络模型，通过采集的视频对该长短期记忆网络模型进行训练，使得长短期记忆网络模型输出的预测呼吸信号与实际呼吸信号的差异最小；S4：通过训练后的长短期记忆网络模型，根据司机历史行驶过程中的视频，对未来时间的呼吸信号进行预测；S5：将预测的呼吸信号的时域数据转换为频域信息，从频域信息中获取预测呼吸率；S6：根据预测呼吸率判断是否处于疲劳状态。本发明可以适用绝大多数人群和环境，且检测精度高。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
