一种基于传感器与机器视觉的酒驾检测方法及系统

本发明涉及一种基于传感器与机器视觉的酒驾检测方法及系统，涉及酒驾检测技术领域。所述检测方法包括：对获取的驾驶对象的面部图像进行对比度归一化后，通过基于深度神经网络的面部特征提取器进行多层次特征捕捉；然后使用基于面部语义特征引导的多通道特征融合模块对面部浅层特征图和面部语义特征图进行处理并进行时序编码；将面部多尺度融合特征图和车内酒精浓度时序关联表示向量输入基于元网络模型的跨模态编码器，并基于面部特征‑酒精浓度多模态融合表示特征，确定是否产生酒驾预警提示，能够更全面地评估驾驶员的状态，从而实现更精确的酒驾检测与预警，预防交通事故的发生，为人们的安全出行提供更加有力的保障。