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摘要：本发明公开了一种基于多模态识别技术的司机疲劳状态识别方法，涉及司机疲劳状态识别技术领域，包括以下步骤：设置初始低频帧率，通过摄像头持续捕捉司机的面部图像，从而获得司机面部的连续图像数据，为后续的眼睑运动特征提取和分析提供基础；利用图像处理技术，从捕捉到的面部图像中提取司机的眼睑运动特征，对提取的眼睑运动特征进行深入分析。本发明通过眼睑运动特征分析和机器学习生成疲劳系数，在低帧率下有效监测司机疲劳状态，识别出潜在疲劳后，系统自动提高帧率，增强数据精度和检测灵敏度，随后，综合分析详细数据，分类疲劳状态并对持续型疲劳发出预警，通知司机休息，提升预警准确性和整体交通安全。
主权项：1.一种基于多模态识别技术的司机疲劳状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：设置初始低频帧率，通过摄像头持续捕捉司机的面部图像，从而获得司机面部的连续图像数据，为后续的眼睑运动特征提取和分析提供基础；利用图像处理技术，从捕捉到的面部图像中提取司机的眼睑运动特征，对提取的眼睑运动特征进行深入分析，根据分析结果，对司机的潜在疲劳状态进行初步识别；初步识别出潜在疲劳状态后，自动调整摄像头的目标帧率，通过增加帧率，提高对司机眼睑运动特征的捕捉频率，获得更精细和准确的运动数据；对提高帧率后获取的详细数据进行综合分析，全面评估司机的疲劳状态，在综合分析的基础上，将司机的疲劳状态进一步划分为短暂型和持续型，针对检测到的持续型疲劳状态，系统发出预警提示，通知司机停车休息。
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百度查询： 江苏驭道数据科技有限公司 一种基于多模态识别技术的司机疲劳状态识别方法
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