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申请/专利权人：陕西三航科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于传感器与机器视觉的酒驾检测方法及系统，涉及酒驾检测技术领域。所述检测方法包括：对获取的驾驶对象的面部图像进行对比度归一化后，通过基于深度神经网络的面部特征提取器进行多层次特征捕捉；然后使用基于面部语义特征引导的多通道特征融合模块对面部浅层特征图和面部语义特征图进行处理并进行时序编码；将面部多尺度融合特征图和车内酒精浓度时序关联表示向量输入基于元网络模型的跨模态编码器，并基于面部特征‑酒精浓度多模态融合表示特征，确定是否产生酒驾预警提示，能够更全面地评估驾驶员的状态，从而实现更精确的酒驾检测与预警，预防交通事故的发生，为人们的安全出行提供更加有力的保障。

主权项：1.一种基于传感器与机器视觉的酒驾检测方法，其特征在于，包括：获取由酒精传感器采集的车内酒精浓度的时间序列和由摄像头采集的驾驶对象的面部图像；对所述驾驶对象的面部图像进行对比度归一化以得到细节强化驾驶对象面部图像；通过基于深度神经网络的面部特征提取器对所述细节强化驾驶对象面部图像进行多层次特征捕捉以得到面部浅层特征图和面部语义特征图；使用基于面部语义特征引导的多通道特征融合模块对所述面部浅层特征图和所述面部语义特征图进行处理以得到面部多尺度融合特征图；对所述车内酒精浓度的时间序列进行时序编码以得到车内酒精浓度时序关联表示向量；将所述面部多尺度融合特征图和所述车内酒精浓度时序关联表示向量输入基于元网络模型的跨模态编码器以得到面部特征-酒精浓度多模态融合表示特征图作为面部特征-酒精浓度多模态融合表示特征，其包括：将所述车内酒精浓度时序关联表示向量与预定的权重系数矩阵进行矩阵相乘后，将获得的特征向量与预定的偏移向量进行按位置相加以得到调制后车内酒精浓度时序关联表示向量；使用Selu激活函数对所述调制后车内酒精浓度时序关联表示向量进行激活以得到车内酒精浓度时序关联语义全连接特征向量；利用所述车内酒精浓度时序关联语义全连接特征向量中的各个位置特征值对所述面部多尺度融合特征图进行沿通道维度的加权处理以得到所述面部特征-酒精浓度多模态融合表示特征图；基于所述面部特征-酒精浓度多模态融合表示特征，确定是否产生酒驾预警提示。

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