摘要
本申请公开了一种疲劳驾驶的检测方法、装置及电子设备,该方法包括:获取待检测驾驶员在T帧内的生物信息、眼动信息以及视觉图像;通过目标疲劳驾驶检测模型对生物信息、眼动信息、视觉图像进行处理,得到是否疲劳驾驶的检测结果,该目标疲劳驾驶检测模型是疲劳驾驶检测模型利用融合历史生物信息与历史眼动信息后得到的历史目标融合特征,与提取的历史视觉图像的历史图像跨帧特征进行对比学习得到的。通过本申请实施例提供的技术方案,融合了多模态信息,采用对比学习的方式,学习到了多模态的共同性和差异性特征,从而使得目标疲劳驾驶检测模型的性能最优,进而使得基于目标疲劳驾驶检测模型进行的疲劳驾驶的检测结果更准确。
技术关键词
疲劳驾驶检测
融合特征
检测驾驶员疲劳驾驶
交互特征
图像
生物
视觉
融合历史
眼动特征
跨模态
线性单元
分类网络
全局特征提取
双向注意力
解码器
前馈神经网络
电子设备
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
可见光图像
融合方法
滑动窗口
语义特征
交叉模块
纹理识别方法
原始图像数据
标注策略
检测网络模型
融合多尺度特征
图像分类模型
图像分类方法
分类器参数
图像数据分割
机器学习技术
图像识别系统
图像分析模块
图像识别模块
网络结构
蒸馏
图像生成方法
石蜡切片
冰冻切片
注意力机制
图像生成装置