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摘 要:本发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的驾驶员状态识别方法,包括:输入驾驶员驾驶视频V1,进行超分辨率处理后输出视频V2。搭建卷积神经网络,构造人体关键点检测识别模型M1。利用yolo算法对视频V2中的人物进行检测,输出单人体视频集V3,捕捉关键帧后,输出单人体关键帧集V4。使用模型M1对V4识别,构造人体关键点坐标集K1。对各种姿势关键点进行坐标点信息标记,计算得到人体姿势对应关键点坐标分布模型M2。对坐标集K1二次检测,使用正常坐标点计算人体关键点之间距离信息,和模型M2对照从而判定驾驶员驾驶状态。本发明利用已经标注好的人体关键点信息,结合机器学习和特征识别技术实现驾驶员驾驶时的姿势检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110749180.3 | 专利名称: | 一种基于改进的卷积神经网络的驾驶员状态识别方法 |
申请日: | 2021-07-01 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/59搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |