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申请/专利权人：上海鸣啸信息科技股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于深度学习算法的司机危险驾驶行为检测方法，该方法包括：实时采集司机脸部的连续视频帧，并维护固定长度帧的视频帧队列；检测每一帧图像中的人脸区域和关键点；计算视频帧队列中没有检测到人脸区域的帧数，判断司机是否离岗，若是，则判断为离岗，若否，则执行下一步骤；基于检测到人脸区域的视频帧，计算眼睛和嘴巴部位关键点的纵横比以及采用SixDRepNet模型估计司机头部姿态信息，判断司机是否存在闭眼行为或打哈欠行为或视线偏离行为，并进一步判断司机是否存在危险驾驶行为，完成检测过程。与现有技术相比，本发明具有提高检测准确率等优点。
主权项：1.一种基于深度学习算法的司机危险驾驶行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集司机脸部的连续视频帧，并维护固定长度的视频帧队列；采用深度学习算法检测所述视频帧队列中每一帧图像中的人脸区域和关键点，所述关键点包括眼睛和嘴巴部位的关键点；计算视频帧队列中没有检测到人脸区域的帧数，判断司机是否离岗，若是，则判断存在危险驾驶行为，若否，则执行下一步骤；基于检测到人脸区域的视频帧，计算眼睛和嘴巴部位关键点的纵横比以及采用SixDRepNet模型估计司机头部姿态信息，判断司机是否存在闭眼行为或打哈欠行为或视线偏离行为，并进一步判断司机是否存在危险驾驶行为，完成检测过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海鸣啸信息科技股份有限公司 一种基于深度学习算法的司机危险驾驶行为检测方法
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