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申请/专利权人：深圳市科思创动科技有限公司

摘要：本申请提供了一种基于rPPG技术的非接触式识别酒驾的方法，该方法根据不同年龄段与血压预先训练了多个用于酒驾识别的机器学习算法模型。应用时，获取多帧图像；一方面，根据多帧图像，基于深度学习模型识别驾驶员年龄，并根据多帧图像生成rPPG信号，根据rPPG信号确定驾驶员的血压，确定与驾驶员的血压及年龄匹配的酒驾识别模型；另一方面，确定rPPG信号的曲率特征，以及HRV信号的功率谱特征、不同频率成分的非线性相位交互特征、多重分形特征，将确定的特征输入确定出的酒驾识别模型中识别驾驶员是否酒驾。本申请提供的方法，不干扰驾驶员的正常驾驶，提取的关于饮酒的特征更为合理和全面，能更准确的识别驾驶员是否饮酒。

主权项：1.一种基于rPPG技术的非接触式识别酒驾的方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含驾驶员脸部区域的连续的多帧图像；根据所述多帧图像，生成所述驾驶员对应的远程光电容积描记信号、心率变异性信号中的至少一个，并确定所述远程光电容积描记信号的波形特征、所述心率变异性信号的频域特征、所述心率变异性信号的多重分形特征中的至少一个，所述远程光电容积描记信号的波形特征、所述心率变异性信号的频域特征、所述心率变异性信号的多重分形特征中的至少一个反映酒精对所述远程光电容积描记信号、所述心率变异性信号中的至少一个的影响；其中，所述远程光电容积描记信号的波形特征包括曲率特征，所述心率变异性信号的频域特征包括功率谱特征、不同频率成分的非线性相位交互特征中的至少一个，所述心率变异性信号的多重分形特征包括不同时间尺度、不同波动幅度的特征中的至少一个；所述功率谱特征为第一功率与第二功率的比值，所述第一功率为：功率谱中以第一波谱峰为中心向左右各延伸到12第一波谱峰高度处的范围内的总功率，所述第二功率为：功率谱中以第二波谱峰为中心向左右各延伸到12第二波谱峰高度处的范围内的总功率，所述第一波谱峰为距离0.094Hz最近的波峰，所述第二波谱峰为距离0.31Hz最近的波峰；所述多重分形特征的时间尺度特性包括短时相关性与长时相关性，反映所述短时相关性的特征包括较小波动的尺度不变特性与较大波动的尺度不变特性，反映所述长时相关性的特征包括较小波动的尺度不变特性与较大波动的尺度不变特性；将所述远程光电容积描记信号的波形特征、所述心率变异性信号的频域特征、所述心率变异性信号的多重分形特征中的至少一个输入到酒驾识别模型中，根据所述酒驾识别模型的输出结果判断驾驶员是否酒驾；所述方法还包括：根据所述多帧图像，获取所述驾驶员的生理信息；其中，所述驾驶员的生理信息包括年龄和血压中的至少一种；根据所述驾驶员的生理信息，确定所述酒驾识别模型；所述根据所述驾驶员的生理信息，确定所述酒驾识别模型，包括：针对不同的年龄段、高血压与非高血压的情况，采集驾驶员饮酒与没有饮酒的样本作为样本集，基于多个所述样本集训练具有非线性分类能力的多个机器学习算法模型，得到训练好的多个所述酒驾识别模型。

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