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申请/专利权人：深圳市特维视科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于AI算法的疲劳驾驶预警方法及系统，所述方法包括：每隔预设周期获得驾驶员的面部图像，提取眼部图像、嘴部图像和头部位置信息；将该周期内所有时间节点的眼部图像、嘴部图像和头部位置信息分别输入至预先训练完成的分类器中得到每个时间节点对应的状态标签；根据每个时间节点的状态标签，提取所有连续帧闭眼序列、连续帧张嘴序列、连续帧升降序列，得到每个序列的疲劳可信度，确定眼部疲劳值、嘴部疲劳值和头部疲劳值；对眼部疲劳值、嘴部疲劳值和头部疲劳值进行加权求和，得到目标疲劳值，若目标疲劳值大于疲劳阈值，则控制预警设备的警示模式。由此，引入疲劳可信度，准确地判断驾驶员的疲劳状态，避免预警的频繁误触。
主权项：1.一种基于AI算法的疲劳驾驶预警方法，其特征在于，所述方法包括：S101，每隔预设周期获得车载采集设备传输的驾驶员的面部图像，并提取面部图像的眼部图像、嘴部图像和头部位置信息；S102，将该周期内所有时间节点的眼部图像、嘴部图像和头部位置信息分别输入至预先训练完成的分类器中得到每个时间节点对应的状态标签；其中，预先训练完成的分类器包括眼部分类器、嘴部分类器和头部位置分类器，分别用于输出对应的状态标签：睁眼闭眼、张嘴闭嘴、头升头降；S103，根据每个时间节点的状态标签，提取所有连续帧闭眼序列、连续帧张嘴序列、连续帧升降序列，得到每个序列的疲劳可信度，根据所有疲劳可信度确定眼部疲劳值、嘴部疲劳值和头部疲劳值；S104，对眼部疲劳值、嘴部疲劳值和头部疲劳值进行加权求和，得到目标疲劳值，若目标疲劳值大于疲劳阈值，则控制预警设备的警示模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市特维视科技有限公司 一种基于AI算法的疲劳驾驶预警方法及系统
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