一种基于深度学习多特征融合的驾驶员疲劳检测方法

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。