摘要
本申请实施例涉及疲劳检测领域,提供一种基于面部特征的疲劳驾驶识别方法及相关装置,所述方法包括:通过车载摄像设备采集驾驶员在驾车时的驾驶员图像集合;采用多任务神经网络对驾驶员图像集合中的驾驶员图像进行处理,得到每张驾驶员图像对应的头部偏转角和人脸关键点坐标;采用所述人脸关键点坐标对将对应的驾驶员图像进行图像裁剪,得到的每张驾驶员图像对应的左眼图像、右眼图像和嘴部图像对驾驶员进行状态识别,得到每张驾驶员图像对应的嘴部状态和眼部状态;采用所述每张驾驶员图像对应的头部偏转角、嘴部状态和眼部状态对驾驶员进行疲劳检测,得到驾驶员的疲劳状态,实现对驾驶员驾驶状态实时识别的高准确性与高鲁棒性。
技术关键词
疲劳驾驶识别方法
头部姿态估计
人脸关键点检测
图像
多任务神经网络
面部特征
车载摄像设备
分类神经网络
疲劳驾驶识别装置
偏转角
坐标
驾驶员驾驶状态
分支
输入设备
处理器
可读存储介质
裁剪单元
系统为您推荐了相关专利信息
深度神经网络模型
知识蒸馏方法
水印嵌入
剪枝方法
模型压缩方法
交互式图像分割
识别系统
训练集数据
识别模块
地面工作站
智能匹配算法
光学字符识别技术
二维码扫描技术
识别商品信息
条形码
双摄像头图像
摔倒检测方法
特征点
轨迹
卡尔曼滤波
缺陷定位方法
低压电器
加权特征
多尺度特征
融合特征