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摘要：本发明提供了一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，获取目标对象的人脸检测图像和头部检测图像；定位和获取人脸检测图像中的面部区域，并对所获取的面部区域进行关键点检测；基于关键点检测，识别和获取目标对象的眼部动态信息和嘴部动态信息；获取头部检测图像中的头部姿态信息；根据目标对象的眼部动态信息、嘴部动态信息和头部姿态信息，计算获取目标对象的疲劳参数信息；将目标对象的疲劳参数信息与预设的阈值进行对比，并根据对比结果进行疲劳判断和输出判断结果。本发明使用多个特征融合判断驾驶员的疲劳，其具有更高的准确性和普适性；头部姿态估计使用头部欧拉角和偏转角计算，其计算量少、检测速度快，且不受关键点检测影响。
主权项：1.一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，包括步骤：S100、获取目标对象的人脸检测图像和头部检测图像；S200、使用人脸检测算法定位和获取人脸检测图像中的面部区域，并对所获取的面部区域进行关键点检测；S300、基于关键点检测，识别和获取目标对象的眼部动态信息和嘴部动态信息；S400、获取头部检测图像中的头部姿态信息；S500、根据目标对象的眼部动态信息、嘴部动态信息和头部姿态信息，计算获取目标对象的疲劳参数信息；S600、将目标对象的疲劳参数信息与预设的阈值进行对比，并根据对比结果进行疲劳判断和输出判断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆第二师范学院 一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法
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