基本信息:
- 专利标题： 一种基于机器学习和面部特征分析的疲劳驾驶监测方法
- 申请号：CN202410651672.2 申请日：2024-05-24
- 公开(公告)号：CN118609094A 公开(公告)日：2024-09-06
- 发明人： 张娓娓 , 王杰 , 赵金龙
- 申请人： 西安思源学院
- 申请人地址： 陕西省西安市水安路28号
- 专利权人： 西安思源学院
- 当前专利权人： 西安思源学院
- 当前专利权人地址： 陕西省西安市水安路28号
- 代理机构： 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 王临水
- 主分类号： G06V20/59
- IPC分类号： G06V20/59 ; G06V40/16 ; G06V10/82
摘要：
本发明公开了一种基于机器学习和面部特征分析的疲劳驾驶监测方法，涉及疲劳驾驶监测技术领域，包括：采集驾驶员的驾驶图像并进行预处理，得到预处理图像；对预处理图像进行人脸检测，提取人脸的脸部特征，并确定人脸区域；更新人脸区域的位置和大小，对驾驶员人脸进行跟踪；对人脸区域的人脸的特征点进行定位，基于定位后的特征点，进行人脸的眼部特征、嘴部特征、头部特征识别；基于眼部特征、嘴部特征、头部特征进行多特征加权疲劳程度识别。本发明结合机器学习、人工智能等相关算法，对驾驶员的眼部、嘴部和头部的特征进行监测，改善了传统检测系统的单一化特征的弊端，提高了疲劳驾驶检测的准确率。