公开(公告)号：CN114267080B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202111655134.3

申请日：2021-12-30

申请人： 淮阴工学院

发明人： 高尚兵 ,  黄想 ,  李少凡 ,  杨苏强 ,  郭筱宇 ,  张浩 ,  马甲林 ,  张海艳 ,  王媛媛 ,  于永涛 ,  周泓

IPC分类号： G06V40/18 ,  G06V40/16 ,  G06V20/40

摘要： 本发明公开了一种基于角度变化的无差别眨眼识别方法，首先，基于人脸监测器检测出人脸；其次，确定人脸中三个最适合的眨眼标志点A、B、C；其中眼部标志点A、C均在眼部中轴线上移动，鼻部标志点B应尽量接近眼部坐标点A、C闭合时的水平线；最后，通过检测出的鼻部标志点和眼部标志点的特征信息构建特征三角形，输出当前眼睛特征所代表的角度，判断眼睛状态。本发明能够有效准确的检测出是否眨眼。

公开(公告)号：CN114882478B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202210294364.X

申请日：2022-03-24

申请人： 淮阴工学院

发明人： 高尚兵 ,  李少凡 ,  张莹莹 ,  杨苏强 ,  黄想 ,  郭筱宇

IPC分类号： G06V20/59 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种权重优化下的局部多尺度特征融合的驾驶员行为识别方法，首先用YOLOv5对驾驶员进行检测，得到驾驶人体检测框相对位置信息；将原图片送入ResNet50中进行特征提取，在主干网络ResNet50的三个不同尺度利用驾驶人相对位置信息进行ROI+Pooling操作，得到三个不同尺度的驾员人体的特征，并进行重复多尺度特征融合；最后将Resnet最终得到的全局特征与多尺度特征融合后的驾驶员人体特征进行权重优化策略后结合，通过Softmax层预测相应的类别。本发明在结合目标检测和局部多尺度重复融合结构充分提取人体特征的同时，也兼顾了全局背景对预测产生的效应；在复杂驾驶环境下的检测效果良好,准确度高，具有较好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN114882478A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210294364.X

申请日：2022-03-24

申请人： 淮阴工学院

发明人： 高尚兵 ,  李少凡 ,  张莹莹 ,  杨苏强 ,  黄想 ,  郭筱宇

IPC分类号： G06V20/59 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种权重优化下的局部多尺度特征融合的驾驶员行为识别方法，首先用YOLOv5对驾驶员进行检测，得到驾驶人体检测框相对位置信息；将原图片送入ResNet50中进行特征提取，在主干网络ResNet50的三个不同尺度利用驾驶人相对位置信息进行ROI+Poing操作，得到三个不同尺度的驾员人体的特征，并进行重复多尺度特征融合；最后将Resnet最终得到的全局特征与多尺度特征融合后的驾驶员人体特征进行权重优化策略后结合，通过Softmax层预测相应的类别。本发明在结合目标检测和局部多尺度重复融合结构充分提取人体特征的同时，也兼顾了全局背景对预测产生的效应；在复杂驾驶环境下的检测效果良好,准确度高，具有较好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN114267080A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111655134.3

申请日：2021-12-30

申请人： 淮阴工学院

发明人： 高尚兵 ,  黄想 ,  李少凡 ,  杨苏强 ,  郭筱宇 ,  张浩 ,  马甲林 ,  张海艳 ,  王媛媛 ,  于永涛 ,  周泓

IPC分类号： G06V40/18 ,  G06V40/16 ,  G06V20/40

摘要： 本发明公开了一种基于角度变化的无差别眨眼识别方法，首先，基于人脸监测器检测出人脸；其次，确定人脸中三个最适合的眨眼标志点A、B、C；其中眼部标志点A、C均在眼部中轴线上移动，鼻部标志点B应尽量接近眼部坐标点A、C闭合时的水平线；最后，通过检测出的鼻部标志点和眼部标志点的特征信息构建特征三角形，输出当前眼睛特征所代表的角度，判断眼睛状态。本发明能够有效准确的检测出是否眨眼。