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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及疲劳检测领域，公开了基于Zero‑DCE++与改进YOLOv7的疲劳检测算法。本发明中，针对驾驶员面部特征的检测方法存在的问题进行分析，设计了融合低光图像增强模块的疲劳检测算法，利用摄像头获取驾驶员的面部区域图像，把得到的图像送入改进的YOLOv7目标检测模型进行人脸及相关特征点进行检测，将所得到的特征点相关数据传入疲劳检测算法中计算眼部纵横比、嘴部纵横比、PERCLOS等与疲劳相关的指标，若结果为疲劳则进行疲劳报警及其他处理措施，未检出疲劳则静默进行下一次图像采集。特别的，算法中加入了一个几乎不影响性能的低光图像增强模块，当图像亮度较低时，可以为图像实时提高亮度，改善目标检测的效果和疲劳检测的准确率。
主权项：1.基于Zero-DCE++与改进YOLOv7的疲劳检测算法，其特征在于：所述疲劳检测算法包括：图像采集模块、特征检测模块、多特征融合的疲劳判断模块、低光增强模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于Zero-DCE++与改进YOLOv7的疲劳检测算法
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