一种基于卷积神经网络的驾驶员疲劳检测方法

    公开(公告)号:CN113343926A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110749601.2

    申请日:2021-07-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的驾驶员疲劳检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一:使用红外摄像头进行面部采集;步骤二:使用HOG检测算法结合KCF跟踪算法对采集的人脸进行检测和跟踪;步骤三:调用Dlib库进行脸部关键点的提取;步骤四:引入可变形卷积神经网络对提取的眼部和嘴部进行状态识别;步骤五:眼部和嘴部数据集检测;步骤六:疲劳检测,输出检测结果,对驾驶员疲劳驾驶行为做出预警。本发明将传统的检测算法与深度学习方面相结合,提出了一种基于可变形卷积神经网络的疲劳检测方法,能够实时的检测驾驶员疲劳,并且具有较高的准确率,解决了当前的疲劳检测算法准确率低或实时性差的缺问题。

    一种基于图像缺陷差异消除方法的光学检测仪

    公开(公告)号:CN112630225A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011579652.7

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像缺陷差异消除方法的光学检测仪,包括:基座,所述基座上表面分为操作面和检测面,操作面和检测面均开口,检测面上设有检测盒体,所述检测盒体内设有检测光源,对准检测面的开口处,所述基座内设有轨道,由操作面开口处延伸至检测面开口处,所述轨道上设有载台;所述检测盒体内还设有检测图像缺陷差异装置,包括图像数据采集模块、原始光照图像数据获取模块及图像去噪模块。还公开了所述图像缺陷差异消除方法。通过对原始亮度图像数据进行滤波生成光照图像数据,将增亮与去噪融合在同一个框架中,优化了整个处理流程,增亮与去噪可复用光照图像数据,合并、简化部分操作,减少了计算量,降低占用的计算资源。

    一种基于图像识别的PCB板支撑定位装置

    公开(公告)号:CN214544950U

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202120690770.9

    申请日:2021-04-06

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于图像识别的PCB板支撑定位装置,包括:图像采集模块,采集PCB样板的图像信息;图像识别模块,接收图像信息进行处理,输出待插入的支撑柱坐标位置信息;处理器模块,接收支撑柱的坐标位置信息;指示电路板,包括一个电路板上布满指示灯,所述指示电路板与处理器模块连接,处理器模块根据支撑柱坐标位置信息控制对应位置的指示灯点亮;插针钢网,布满供支撑柱插入的网孔,所述插针钢网设于指示电路板的上方,可根据指示灯提示插入支撑柱。本装置采用图像识别对PCB板的支撑柱的位置进行识别定位,解决了传统支撑方案需要人为确定耗时耗力的问题;同时通过处理器模块控制的防呆模块和显示模块确保了人工插入支撑柱的准确性。

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