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公开(公告)号:CN110705416A
公开(公告)日:2020-01-17
申请号:CN201910905515.9
申请日:2019-09-24
申请人: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
摘要: 本发明涉及汽车安全驾驶预警设备领域,尤其涉及一种基于驾驶员面部图像建模的安全驾驶预警方法及系统,方法包括:获取驾驶员的历史面部图像及与历史面部图像对应的汽车振动传感器的振动样本数据;并按预设规则对历史面部图像添加预警类别标签,获得安全预警面部图像库作为预设卷积神经网络的输入,训练生成安全预警分类模型;将实时面部图像作为训练后的安全预警分类模型的输入,并获得安全预警分类模型输出的待检测驾驶员的实时面部图像对应的预警类别;根据预警类别,对应执行报警任务。本发明提供的技术方案无需人工选定特征,能够避免传统图像处理算法中特征提取不完备性的问题,具有更高的预测精度,减少误报率和漏报率。
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公开(公告)号:CN110705416B
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN201910905515.9
申请日:2019-09-24
申请人: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
IPC分类号: G06V20/59 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及汽车安全驾驶预警设备领域,尤其涉及一种基于驾驶员面部图像建模的安全驾驶预警方法及系统,方法包括:获取驾驶员的历史面部图像及与历史面部图像对应的汽车振动传感器的振动样本数据;并按预设规则对历史面部图像添加预警类别标签,获得安全预警面部图像库作为预设卷积神经网络的输入,训练生成安全预警分类模型;将实时面部图像作为训练后的安全预警分类模型的输入,并获得安全预警分类模型输出的待检测驾驶员的实时面部图像对应的预警类别;根据预警类别,对应执行报警任务。本发明提供的技术方案无需人工选定特征,能够避免传统图像处理算法中特征提取不完备性的问题,具有更高的预测精度,减少误报率和漏报率。
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