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申请/专利权人：中国计量大学现代科技学院
摘要：本发明涉及疲劳检测技术领域，具体涉及一种眼睛疲劳检测算法，检测算法包括一个GazeNet网络结构，GazeNet网络结构内包括特征提取网络、分类网络与疲劳判定，特征提取网络包括Inception模块、ResBlock模块以及CBAM注意力模块，Inception模块采用并行结构，Inception模块将一个5×5的卷积核分解成两个3×3的卷积核，减少模型参数的数量和计算量，分类网络包括全连接层。本申请通过开发的GazeNet的网络结构，可以减少模型参数的数量和计算量，节省了计算成本，同时保持相同的感受野，能够更好地捕捉图像中的多尺度信息，在提升深度学习网络准确率的同时防止过拟合现象的发生，进而提升模型的性能，疲劳检测算法简单，减少误差，提升检测识别率，带来更好的使用前景。
主权项：1.一种眼睛疲劳检测算法，其特征在于：检测算法包括一个GazeNet网络结构，GazeNet网络结构内包括特征提取网络、分类网络与疲劳判定，特征提取网络包括Inception模块、ResBlock模块以及CBAM注意力模块，Inception模块采用并行结构，Inception模块将一个5×5的卷积核分解成两个3×3的卷积核，减少模型参数的数量和计算量，分类网络包括全连接层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学现代科技学院 一种眼睛疲劳检测算法
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