[發(fā)明專利]一種融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202210654780.6 | 申請(qǐng)日: | 2022-06-10 |
| 公開(公告)號(hào): | CN115100635A | 公開(公告)日: | 2022-09-23 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 尚文利;田漢彬;曹忠;韋蘊(yùn)珊;張夢(mèng);浣沙;張曼 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 廣州大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06V20/59 | 分類號(hào): | G06V20/59;G06V20/40;G06V40/16;G06V10/82;G06V10/46;G06N3/04 |
| 代理公司: | 廣州高炬知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44376 | 代理人: | 劉志敏 |
| 地址: | 510006 廣東*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 融合 口罩 佩戴 疲勞 駕駛?cè)?/a> 識(shí)別 方法 | ||
1.一種融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、調(diào)用攝像頭獲取視頻流,獲取圖像信息;該步驟通過OpenCV庫(kù)完成;
S2、進(jìn)行人臉檢測(cè)并標(biāo)出人臉特征點(diǎn);該步驟通過訓(xùn)練RetinaFace MobileNet 0.25模型完成;
S3、識(shí)別人臉口罩佩戴情況,該步驟通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn);
S4、眼睛嘴部區(qū)域定位,若上一步識(shí)別到佩戴口罩,則只定位眼睛區(qū)域;該步驟通過人臉關(guān)鍵點(diǎn)和人臉部器官分布規(guī)律實(shí)現(xiàn);
S5、識(shí)別眼睛和嘴部狀態(tài)并記錄;該步驟通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn);
S6、根據(jù)S6中的識(shí)別結(jié)果計(jì)算PERCLOS值;
S7、根據(jù)PERCLOS值和疲勞判定指標(biāo)進(jìn)行疲勞識(shí)別,并在識(shí)別為“疲勞狀態(tài)”時(shí)給出警報(bào)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法,其特征在于,識(shí)別數(shù)據(jù)以30s為一周期,通過模型識(shí)別到眼睛狀態(tài)的記錄,實(shí)時(shí)計(jì)算PERCLOS值,周期結(jié)束后更新PERCLOS值和打哈欠次數(shù),通過人正常眨眼規(guī)律賦予一定數(shù)量的眨眼幀數(shù)和總幀數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法,其特征在于,在S3中,利用口罩識(shí)別模塊,能夠自動(dòng)的識(shí)別人臉口罩佩戴情況并根據(jù)不同情況進(jìn)行疲勞評(píng)估。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法,其特征在于,在檢測(cè)到佩戴口罩時(shí):實(shí)時(shí)計(jì)算PERCLOS值,若在30s內(nèi)大于0.15時(shí)則判定為疲勞,若30s內(nèi)未被判定為疲勞,則將PERCLOS值重置并在新周期內(nèi)重新計(jì)算更新PERCLOS值。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法,其特征在于,在檢測(cè)到為佩戴口罩時(shí),同樣以30s為一周期,若在單位時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出嘴部狀態(tài)連續(xù)5幀都為張開,則判定為打哈欠并記錄。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法,其特征在于,一周期內(nèi)記錄到打哈欠行為時(shí),則疲勞駕駛的可能性提高,故將PERCLOS的閾值降低為0.13;若30s內(nèi)沒有記錄到打哈欠行為,則PERCLOS的閾值仍然為0.15。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合口罩佩戴的疲勞駕駛?cè)四樧R(shí)別方法,其特征在于,在進(jìn)行檢測(cè)的過程中如果連續(xù)閉眼時(shí)間超過10幀,同樣會(huì)判定為疲勞狀態(tài)。
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