摘要
本发明提供了一种基于疲劳驾驶的面部识别方法及系统,通过获取用户的历史面部图像,根据历史面部图像,识别面部特征,面部特征至少包括眼睛特征、眉毛特征以及嘴巴特征;分别建立眼睛特征、眉毛特征以及嘴巴特征的独立神经网络模型以及具有组合关系的复合神经网络模型,并将对应的历史面部特征对独立神经网络模型和复合神经网络模型进行训练;在车辆驾驶过程中,实时获取用户的面部图像,确定未被遮挡的目标特征,并将目标特征输入对应的已训练好的神经网络模型中,输出疲劳驾驶的分值;根据疲劳驾驶的分值,输出疲劳驾驶检测结果,具体的,通过上述方法,在面部存在遮挡物时,仍可以进行疲劳驾驶检测,并保证检测的灵敏度。
技术关键词
神经网络模型
面部识别方法
嘴巴特征
眼睛特征
疲劳驾驶检测
面部特征
识别面部
音乐特征
Sigmoid函数
面部识别系统
图像
节点
处理器
刹车踏板
输入模块
关系
数据
可读存储介质
方向盘
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推理方法
网络带宽波动
调度器
场景
神经网络模型训练
节点特征
斯塔克尔伯格博弈
人工智能交叉技术
分区
划分方法
同步电机
定子线圈
风力发电系统
故障诊断方法
永磁