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发明专利
已授权
一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法
📄 申请号:CN202210712341.6
📄 发布日:2025/09/11
著录项目信息
申请日
2022-06-22
公开号
CN114998874A
公开日
2022-09-02
申请人
烟台大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V20_59
IPC 分类号
G06V20_59
,
G06V40_16
,
G06V10_82
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
深度学习
深度学习
图像识别
行为识别
应用场景
驾驶安全, 疲劳驾驶监测, 分心驾驶检测, 智能网联汽车, 车队管理
AI 智能推荐
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摘要
一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法,包括以下步骤;步骤1,通过YOLOv5算法对于目标驾驶员进行分心行为检测,得到驾驶员是否存在各类分心驾驶行为的分析结果;步骤2,通过Perclos以及Dlib算法结合使用来对于目标驾驶员进行疲劳驾驶检测,得到驾驶员是否存在疲劳驾驶行为的分析结果;步骤3,对于步骤1和步骤2识别分析得到的驾驶员异常行为的判断结果进行预警。本发明能够达到检测驾驶员是否存在异常驾驶行为并对于驾驶员异常行为进行相应预警的效果。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种防止石墨烯晶格损坏的石墨烯薄膜转移装置及方法
当前第 / 件
一种环保型化工污水处理用曝气装置
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