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申请/专利权人：三峡大学
摘要：基于Yolov5‑Face与改进VGG‑16的汽车驾驶员状态监测方法，采集驾驶员的驾车图像信息；使用Yolov5‑Face网络对驾车图像进行人脸区域位置检测；对检测出的人脸区域进行裁剪；对裁剪之后的图像进行预处理；训练改进的VGG‑16深度学习网络，生成权重；驾驶员状态图像进行分类；对每类疲劳驾驶特征进行加权计算，得出疲劳指数，若是疲劳指数超过一定阈值，进行预警。该方法将传统的检测算法与深度学习相结合，能够通过汽车驾驶员监测系统DMS实现驾驶员状态实时监测，对疲劳驾驶进行预警，并且具有较高的准确率。
主权项：1.基于Yolov5-Face与改进VGG-16的汽车驾驶员状态监测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1:采集驾驶员的驾车图像信息；步骤2:使用Yolov5-Face网络对驾车图像进行人脸区域位置检测；步骤3：对步骤2检测出的人脸区域进行裁剪；步骤4：对步骤3裁剪之后的图像进行预处理；步骤5：训练改进的VGG-16深度学习网络，生成权重；步骤6：驾驶员状态图像进行分类；步骤7：对每类疲劳驾驶特征进行加权计算，得出疲劳指数，若是疲劳指数超过一定阈值，进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于Yolov5-Face与改进VGG-16的汽车驾驶员状态监测方法
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