发明专利已授权

基于剪枝压缩的疲劳驾驶快速检测方法

Name: 基于剪枝压缩的疲劳驾驶快速检测方法
Brand: 华东交通大学
SKU: 2020109738948
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010973894.8 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2020-09-16

公开号

CN112070051B

公开日

2022-09-20

申请人

华东交通大学

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 , G06V40_18 , G06V10_762 , G06V10_766 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

疲劳驾驶监测, 驾驶安全预警, 智能网联汽车, 车载视觉系统

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摘要

本发明提供基于剪枝压缩的疲劳驾驶快速检测方法，包括以下步骤S1：采用基本回归树的人脸对比算法，获取各类人脸数据库中的人脸样本数据，构建人脸区域数据集，并将人脸样本数据中的人脸、眼和嘴部区域进行标注，删除复杂场景；S2：使用K‑means算法对标注的脸部和眼部目标框的大小进行聚类，采用YOLO V3模型通过DarkNet‑53网络结构进行回归训练；S3：在YOLO V3模型中引入BN层，对BN层中的缩放因子γ进行L1正则化处理，判别出不重要的卷积通道或神经元通道；稀疏化训练后根据剪枝率对模型进行剪枝压缩，之后再对剪枝后的模型进行微调；S4：采用检测到的闭眼图片数量和嘴部张开图片数量在单位时间内所检测图片数量的占比来进行眼部疲劳判定和嘴部哈欠判定。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112070051B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种轮轨接触荷载在道岔尖轨与基本轨上的分配检测方法

当前第 / 件

一种用于GNSS电离层层析的ACMART方法

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