基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法及系统

本发明提供一种基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法及系统，通过机器人系统的场景交互模块构建检测场景动态交互框架，包含行为引导逻辑、时序协同规则及环境参数自适应调整机制，基于该检测场景动态交互框架，启动多模态采集单元采集呼吸气体数据流和面部动态特征流，经环境补偿得到同步关联且干扰修正后的数据集合，将数据集合输入预训练的酒驾检测深度学习模型，生成融合检测特征向量并验证有效性，进行酒驾判定处理生成综合判定结果。依据综合判定结果触发检测场景闭环处理流程，实现加密记录、多终端同步及场景复位，并驱动机器人组件协同动作，实现智能化酒驾自动检测。