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公开(公告)号：CN114863403B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210550736.0
申请日：2022-05-18
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图正则化极限学习机的疲劳驾驶监测方法，包括：通过眼电信号采集设备和摄像头分别采集驾驶过程中驾驶员的眼电信号与面部图像信息；分别对所述眼电信号与面部图像信息进行相应的预处理；对经预处理的所述面部图像信息进行眼动特征的提取、同时对预处理后的眼电信号进行三种眼动信号的分类并提取相关特征；根据眼动特征中闭眼时长超过预设阈值时，确定驾驶员为疲劳驾驶并报警；当所述眼动特征中闭眼时长未超过预设阈值时，对所述眼电信号与面部图像信息所提取的相同特征，计算其平均值；将所述平均值和对提取的不同特征输入到训练后的图正则化极限学习机分类模型，通过GELM分类器判别疲劳状态。该监测方法较为客观、准确。
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公开(公告)号：CN114863403A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210550736.0
申请日：2022-05-18
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图正则化极限学习机的疲劳驾驶监测方法，包括：通过眼电信号采集设备和摄像头分别采集驾驶过程中驾驶员的眼电信号与面部图像信息；分别对所述眼电信号与面部图像信息进行相应的预处理；对经预处理的所述面部图像信息进行眼动特征的提取、同时对预处理后的眼电信号进行三种眼动信号的分类并提取相关特征；根据眼动特征中闭眼时长超过预设阈值时，确定驾驶员为疲劳驾驶并报警；当所述眼动特征中闭眼时长未超过预设阈值时，对所述眼电信号与面部图像信息所提取的相同特征，计算其平均值；将所述平均值和对提取的不同特征输入到训练后的图正则化极限学习机分类模型，通过GELM分类器判别疲劳状态。该监测方法较为客观、准确。
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公开(公告)号：CN216848935U
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202123159942.9
申请日：2021-12-15
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本实用新型公开了一种疲劳驾驶检测提醒装置，包括：正摄像头、侧摄像头、声音提醒装置和主控装置；正摄像头、侧摄像头和声音提醒装置分别与主控装置电性连接；正摄像头安装在汽车仪表台，且正摄像头的拍摄方向正对驾驶座，其用于采集司机的面部视频；侧摄像头安装在汽车A柱，且侧摄像头的拍摄方向朝向驾驶座，其用于采集司机的面部体温；主控装置用于在面部视频中在预设时间段内无眨眼情况或面部体温低于阈值时，控制声音提醒装置发出声音警示。本实用新型能够通过检测人体的面部表情和体温信息，便于快速识别司机当前是否处于疲劳驾驶状态，并在司机处于疲劳驾驶状态时，发出警示。
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