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申请/专利权人：数据空间研究院
摘要：本发明公开了一种基于多模态的驾驶员情绪检测的方法，包括如下步骤：S1、通过摄像头和麦克风实时采集驾驶员的面部视频和语音数据；S2、利用mediapipe提取面部视频中的关键点，并且计算面部皮肤区域的RGB均值，通过POS模型计算心率变异值，利用散射变换方法处理信号，提取心率变异特征，使用mediapipe进行面部检测，提取面部区域图像，将面部区域图像resize到resnet18模型所需的大小，利用resnet18模型提取面部表情特征，利用opensmile框架提取语音特征，使用configis09‑13IS09_emotion.conf配置文件；S3、将生理特征、面部表情特征和语音情绪特征输入多模态融合模型，评估驾驶员的情绪状态。本发明设计驾驶员在驾驶过程中的情绪状态检测，特别是利用了人工智能对驾驶员面部、语音以及生理指标变化的情绪检测方法。
主权项：1.一种基于多模态的驾驶员情绪检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过摄像头和麦克风实时采集驾驶员的面部视频和语音数据；S2、利用mediapipe提取面部视频中的468个面部关键点，并且计算面部皮肤区域的RGB均值，通过POS模型计算心率变异值，利用散射变换方法处理信号，提取心率变异特征，使用mediapipe进行面部检测，提取面部区域图像，将面部区域图像resize到resnet18模型所需的大小，利用resnet18模型提取面部表情特征，利用opensmile框架提取语音特征，使用configis09-13IS09_emotion.conf配置文件；S3、将生理特征、面部表情特征和语音情绪特征输入多模态融合模型，多模态融合模型使用全连接层和最大池化层进行特征融合，评估驾驶员的情绪状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 一种基于多模态的驾驶员情绪检测的方法
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