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申请/专利权人：钧捷科技(北京)有限公司
摘要：本发明涉及安全驾驶技术领域，本发明公开了一种基于深度学习多特征融合的驾驶员疲劳检测方法；包括采集子视频中的头部疲劳参数，计算出子视频的疲劳初级指数，并判定是否进入疲劳检测模式，采集目标子视频中实时的面部疲劳参数，预测出实时的疲劳状态值，并制定出疲劳干预指令；相对于现有技术，本发明通过采集头部疲劳参数，可以对驾驶员是否出现疲劳状态进行初级检测，并结合面部疲劳参数和机器学习模型，能够对驾驶员的真实且最终的疲劳状态进行准确的识别检测，不仅实现了驾驶员驾驶过程中多特征的疲劳驾驶检测效果，同时也利用双重检测方式提高了疲劳检测的准确性，避免了单一方面特征和单次疲劳检测时可能存在的误检测的现象。
主权项：1.一种基于深度学习多特征融合的驾驶员疲劳检测方法，应用于行车电脑，其特征在于，包括：S1：获取驾驶员在检测周期内的头部视频，并基于视频划分准则，将头部视频划分为子视频；S2：采集子视频中的头部疲劳参数，并基于头部疲劳参数，计算出子视频的疲劳初级指数，头部疲劳参数包括平衡点偏移率和偏移时长占比值；S3：基于疲劳初级指数，从子视频中标记出目标子视频，并判定是否进入疲劳检测模式；若不进入疲劳检测模式，重复执行S1-S3；若进入疲劳检测模式，执行S4；S4：采集目标子视频中实时的面部疲劳参数，面部疲劳参数包括眼睑异常开合率、异常眨眼占比值和嘴巴异常张开频率；S5：将实时的面部疲劳参数输入提前训练好的机器学习模型中，预测出实时的疲劳状态值，并判定是否发出疲劳预警提示；若发出疲劳预警提示，执行S6；若不发出疲劳预警提示，重复执行S4-S5；S6：从面部疲劳参数中标记出目标参数，并统计出目标参数的数量，制定出疲劳干预指令，疲劳干预指令包括声光预警干预指令和声光结合动力干预指令。
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权利要求：
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