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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种驾驶人员异常行为、疼痛表情识别与预警方法及系统，所述方法包括：对视频进行关键帧抽取形成图像；利用改进的RPCA算法对图像进行降噪；将处理好的图像输入FasterR‑CNN模型，生成待识别目标检测框；建立姿态估计识别模型YOLO‑POSE模型；采用生成对抗网络的多姿态人脸识别算法GAN‑MFER识别驾驶员的面部表情；准确的判断驾驶员当前的状态，并给出相应的警报提示；所述系统包括数据获取模块，图像增强模块，图像识别模块。本发明有效地提高了FasterR‑CNN的检测精度与效率；综合姿态识别与面部表情识别的结果，更加准确的判断驾驶员当前的状态，有效地提高了模型的识别效率，有效的保障了车内外人员的人生安全。
主权项：1.一种驾驶人员异常行为、疼痛表情识别与预警方法，其特征在于，包括如下步骤：1利用驾驶室前高清摄像头获取的视频数据，对视频进行关键帧抽取形成图像；2利用改进的RPCA算法对图像进行降噪；所述改进的RPCA算法为将加权Schatten-p范数的最小化引入RPCA中，增强RPCA对图像进行降噪的性能；并结合Laplace算子对图像进行细节的增强，进一步提高图片的清晰度；3将处理好的图像输入FasterR-CNN模型，生成待识别目标检测框，同时引入Soff-NMS算法对目标检测框进行处理，降低冗余边界框对检测结果的影响；4基于YOLO框架建立姿态估计识别模型YOLO-POSE模型，并将GAT注意力机制引入模型提高识别精度；5采用生成对抗网络的多姿态人脸识别算法GAN-MFER识别驾驶员的面部表情，并将空洞卷积DC融入到算法中，加强对驾驶员病理表情识别的精度；6综合姿态识别与面部表情识别的结果，准确的判断驾驶员当前的状态，并给出相应的警报提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种驾驶人员异常行为、疼痛表情识别与预警方法及系统
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