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申请/专利权人：安徽信息工程学院
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶行为识别方法，属于计算机视觉与深度学习技术领域，包括以下步骤：步骤一：采集疲劳驾驶行为视频图像，并对视频图像进行增强处理；步骤二：提取疲劳驾驶人脸行为特征；步骤三：将提取的疲劳驾驶人脸行为特征作为疲劳驾驶行为识别模型的参数识别指标，结合深度学习中的双流网络模型构建用于疲劳驾驶行为识别模型，完成对疲劳驾驶行为的精准识别；本发明基于深度学习下对疲劳驾驶行为进行识别算法研究，在司机疲劳驾驶行为视频图像预处理提升图像质量的基础上，在行为特征提取后，基于深度学习框架构建疲劳驾驶行为识别模型，将其作为输入，实现疲劳驾驶行为识别，从而减少交通事故的发生。
主权项：1.一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：通过多角度拍摄器采集疲劳驾驶行为视频图像，并对视频图像进行增强处理，提升视频图像的质量；步骤二：根据疲劳驾驶行为视频图像增强处理结果，提取疲劳驾驶人脸行为特征；步骤三：将提取的疲劳驾驶人脸行为特征作为疲劳驾驶行为识别模型的参数识别指标，结合深度学习中的双流网络模型构建用于疲劳驾驶行为识别模型，完成对疲劳驾驶行为的精准识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽信息工程学院 一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶行为识别方法
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