摘要
本发明公开了一种轻量动态图像增强赋能实时疲劳驾驶检测方法,包括以下步骤:搭建轻量动态图像增强赋能实时检测网络;将疲劳驾驶样本数据集划分为训练集、验证集和测试集样本数据集,通过轻量动态图像增强赋能实时检测网络对训练集中的图片提取疲劳驾驶行为特征,进行模型训练;使用从训练集得到的模型对验证集进行验证;获得验证集的最佳模型参数,输入测试集中的照片进行测试生成预测图像,完成疲劳驾驶的检测。本发明能够提升疲劳驾驶行为检测中低照度下的识别准确性与可靠性,在保证预测精度的前提下最大程度的减少了计算量和参数量,并且在实时性方面也得到了提升。
技术关键词
疲劳驾驶检测方法
Retinex模型
多层次特征融合
特征提取模块
图像增强网络
生成预测图像
动态
照度
注意力
多尺度特征融合
层级
光照
多通道
语义
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