公交驾驶员疲劳参数补偿以及双轨并行检测方法，包括：S1、对驾驶员的眨眼、打哈欠de图像数据制定标签；S2、利用人脸关键点算法计算出公交驾驶员在正脸状态下闭眼、张嘴的帧数，并与当前数据预处理方法进行比较，根据比值进行补偿；S3、疲劳状态时间序列双轨划分；图像帧按时间序列检测完毕后输出各项区域检测结果，结合车速车况按完整时间片段结果划分至双轨时间序列；S4、设定疲劳状态时间序列双轨预警机制；可分析数据包括眨眼帧数、眨眼频率、张嘴帧数、打哈欠次数；定义percloseye计算单位内闭眼帧数与总帧数的比例关系，能反映出眼睛闭合持续时间占检测时间的比值以及驾驶员疲劳状态。
📄 202210943716X
📂 G06V20_59
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-08
本发明公开了一种基于云边协同的驾驶安全检测方法，包括：采集驾驶员视频数据并预处理；建立驾驶安全检测模型并分别部署于边缘设备和云端服务器；分别在各子模型的至少一组相邻网络层间引入中间分类器并训练；采用时间片轮转调度算法进行多线程部署，实现各子模型的时间片分配，将预处理后的数据输入各训练好的子模型并发推理；动态获取各子模型的分割点将对应子模型分割成边缘网络和云端网络，实现数据压缩传输并记录云端网络的起始推理位置；云端服务器根据获取的压缩数据及对应的云端网络的起始推理位置开始推理，获得推理结果；利用管理端进行推理结果显示并向驾驶员发出警示。该方法可准确快速的检测出驾驶员的异常行为，提高驾驶安全性。
📄 202211730624X
📂 G06V20_59
👤 浙江工业大学
📅 2022-12-30
本发明公开了一种基于POMDP和面部行为分析的驾驶培训辅助系统，包括步骤：实时采集学员的头部姿态、脸部表情以及眼睛注视图像，并对采集的图像进行处理；根据得到头部姿态、脸部表情和眼睛注视的图像，估计和预测学员的注意力情况；根据预测的学员的注意力情况和学员的操作结果给予学员适当的驾驶培训辅助提醒或控制。由于人的注意力等内部状态不能被完全直接观察到，只能通过互动和观察来推断，所以这类场景具有不完全可观测性。因此，本文以部分可观马尔可夫决策过程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP)为基础来实现驾驶培训辅助方法。本发明实现了在机器进行驾驶培训辅助的过程中实时地检测人的头部姿态、脸部表情以及眼睛注视，通过对学员的情绪和注意力的判断，基于POMDP实现驾驶辅助的最优决策，给学员提供合适的驾驶辅助输入，帮助学员获得更好的驾驶培训效果。
📄 2021103865906
📂 G06V20_59
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-12
本发明公开了一种融合车内驾驶视频与GPS时速信息的变道行为监控方法，获取车内摄像头采集的方向盘区域图像序列，输入到视觉特征编码模块进行特征提取，得到视觉特征；并获取图像序列中每一帧的GPS速度信息，将其与视觉特征进行融合，得到时域融合特征；最后将时域融合特征转换为频域融合特征，通过频域自注意模块进行变道行为检测，输出变道行为识别结果。本发明不依赖于监控设备与车辆坐标系精确校准，也无需驾驶员佩戴可穿戴式设备，对驾驶员、车辆、驾驶速度和环境变化具有很强的鲁棒性。
📄 2021114418022
📂 G06V20_59
👤 浙江工业大学
📅 2021-11-30
本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于DenseNet121网络的驾驶行为识别方法,包括:输入测试图片到训练好的分心驾驶行为分类模型，对分心驾驶行为的类别进行预测，模型输出驾驶员行为的类别标签，从而得到测试图片中分心驾驶行为的分类结果。本发明方法将原DenseNet121网络中的四个DenseNet Block层所包含的3×3卷积分解成3×1和1×3的两个卷积,使得设计出的分心驾驶行为分类模型更加轻量高效，能够有效降低硬件成本，且预测准确度有效提高。
📄 2020113886232
📂 G06V20_59
👤 重庆邮电大学
📅 2020-12-02
本发明公开基于深度学习的交通图像安全带分类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、构造数据集，并对数据集进行格式转换，随机分为训练集和测试集；步骤2、搭建具有SE模块的深层稠密残差网络并设计网络各层参数；步骤3、设置训练时需要的损失函数、网络优化算法及所有超参数，损失函数为加入正则化的交叉熵损失函数；步骤4、根据步骤3设置的损失函数、网络优化算法对步骤2构建的具有SE模块的深层稠密残差网络进行训练，得到网络模型；步骤5、对步骤1中的测试集通过步骤4中得到的网络模型权重进行预测，判断汽车驾驶员是否佩戴安全带。该方法能够增加安全带检测的准确度，减少虚警率和漏检率，以获取更高的安全带分类精度。
📄 2021100094865
📂 G06V20_59
👤 西安理工大学
📅 2021-01-05
本申请实施例提供一种驾驶场景处理方法、装置、设备及介质，其中，驾驶场景处理方法包括：获取驾驶员的注意力信息；在驾驶员的注意力信息满足预设的注意力识别条件时，获取车辆的第一实际场景信息；其中，第一实际场景信息包括如下至少一种：车辆行驶影像、车辆行驶信息及车辆的环境交通信息；将注意力信息所满足的注意力识别条件及第一实际场景信息发送至服务器端，使服务器端基于注意力信息所满足的注意力识别条件及第一实际场景信息进行匹配度评估与分类。本申请实施例能够提高对驾驶场景处理的准确性及覆盖性。
📄 2022116316329
📂 G06V20_59
👤 禾多科技(北京)有限公司
📅 2022-12-19
本发明公开了一种基于软件开发的驾驶员工作状态监控系统，包括：客户信息采集模块、主控平台、监控自动调节模块、工作状态分析模块、乘客状态分析模块、监控联动模块和状态调整提示模块，通过客户信息采集模块采集驾驶员信息，监控自动调节模块依据驾驶员的身高信息判断不同驾驶员的坐高，依据驾驶员的坐高数据自动调节监控范围以减少无效监控画面，工作状态分析模块依据驾驶员的面部表情和手部动作分析驾驶员是否存在“路噪”情绪，通过乘客状态分析模块分析公交车上站立乘客的乘车状态，预测驾驶员的开车状态，在监控到工作状态异常时通过状态调整提示模块提醒驾驶员及时地调整情绪和开车状态，减少了安全隐患，缓解了乘客乘车时的不适现象。
📄 2024106799238
📂 G06V20_59
👤 广州弘一信息科技有限公司
📅 2024-05-29
本发明公开了一种基于机器视觉的车厢拥挤度确定方法、系统、装置及介质，方法包括：获取车厢内的第一图像信息；获取车厢内的背景图像信息，根据第一图像信息和背景图像信息得到车厢内的前景图像信息，进而对前景图像信息进行图像二值化处理、先开后闭运算以及滤波处理，得到第二图像信息；对第二图像信息进行边缘检测得到多个连续轮廓，进而对连续轮廓进行随机霍夫变换，筛选出符合预设的阈值条件的连续轮廓作为头部轮廓；根据头部轮廓的数量确定车厢内的乘客数量，进而根据乘客数量和车厢面积确定车厢拥挤度。本发明提高了车厢拥挤度检测的准确度和效率，提高了地铁车厢的空间资源利用率以及乘客的乘车舒适度，可广泛应用于图像处理技术领域。
📄 2021107316895
📂 G06V20_59
👤 广东交通职业技术学院
📅 2021-06-29
本发明提供一种基于改进yolov8的轻量化疲劳驾驶检测的方法，包括：在yolov8神经网络模型的基础上进行改进。在backbone层中采用MobileNetv3‑Small作为面部特征提取主干轻量化网络模型，引入SE注意力机制模块，使模型轻量化；在neck层引入CCFM轻量化跨尺度特征融合模块将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，增强对小尺度对象的检测能力；再结合bot‑sort跟踪算法，对面部特征进行实时id追踪，有效处理目标遮挡和形变等问题；将面部特征和Dlib关键点相结合，根据单位时间内打哈欠数量、点头总数、最长持续闭眼时间以及PERCLOS等数据特征，综合判定疲劳；本发明在满足车载终端配置需求的同时，有效的提高面部识别的精度，具有较强的鲁棒性。
📄 202411986008X
📂 G06V20_59
👤 浙江理工大学
📅 2024-12-31
一种基于改进YoloV5和Openpose的分心驾驶行为识别方法，包括：改进YoloV5：在YoloV5的浅层网络上添加一个预测头，对YoloV5的损失函数进行优化；改进Openpose：借鉴MobileNet网络的思想，利用逐点卷积升维的工作原理，解决深度可分离卷积在低维空间中信息丢失的问题，将其应用到轻量级Openpose的主干网络当中，还在网络中引入CA结构的注意力机制；将改进的YoloV5与改进的Openpose相结合，设计新的二阶段行为识别网络方法，依照距离特征和角度特征作为识别结果的判断条件，使整个分心驾驶的识别过程既能保证检测速度，又能在检测精确度的方面进一步提高。
📄 2023100889382
📂 G06V20_59
👤 辽宁科技大学
📅 2023-02-09
本发明涉及一种融合时空特征的疲劳驾驶检测方法，属于疲劳驾驶领域。针对现有的疲劳驾驶检测方法忽略疲劳的时间特征，难以检测疲劳的动态和关键特征，使得疲劳检测的准确性不高等问题，提出了一种融合空间特征和时间特征的疲劳驾驶检测方法。首先将目标驾驶视频采用多任务卷积神经网络进行人脸检测，提取驾驶员全局人脸的深层疲劳空间特征，然后采用LSTM‑FCN网络来研究疲劳视频帧序列之间的长期依赖关系，提取疲劳的时间特征，最终完成疲劳驾驶的检测。该方法探索了连续疲劳视频帧之间的潜在非线性关系，疲劳驾驶检测的准确率较高，并且能够实时检测，有效进行疲劳判断。
📄 2022116148465
📂 G06V20_59
👤 重庆邮电大学
📅 2022-12-14
柿子坊 · 知识产权运营
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