基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的疲劳驾驶检测方法

本发明提出了一种基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的疲劳驾驶检测方法。通过矩阵操作将面部关键点几何关系嵌入热图，并结合眼睛和嘴巴区域特定关键点信息，构建完整特征表示。采用改进的基于ViT‑B/16的FaRL模型，并设计新型CNN结构作为特征参数头，从融合热图中精准拟合眼部纵横比和嘴部纵横比。引入个性化双门限滤波方法代替传统峰值检测，通过分析视频关键帧提取个性化特征参数作为基准值，同时结合自适应阈值机制动态调整检测标准，以应对环境和个体差异。该方法提升了疲劳检测的准确性、实时性和环境适应性，为智能驾驶安全监测提供高效可靠的解决方案，具有重要的应用价值和前景。