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公开(公告)号：CN116434204A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310406715.6
申请日：2023-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法、设备及存储介质，方法包括：将所述待检测的驾驶员人脸图片输入训练好的驾驶员疲劳检测模型，模型包括主干网络、PIP回归器和可变形解码器，主干网络为将CA注意力模块嵌入到ScalableViT网络中替换PIPNet网络的主干ResNet；驾驶员人脸图片经过主干网络特征提取得到特征图；再经过PIP回归器预测出每个关键点以及每个关键点的10个最近关键点邻居的坐标，求得初始关键点坐标；可变形解码器在最后三层特征图上进行采样，对初始关键点坐标进行微调得到68个人脸关键点坐标；根据所述68个人脸关键点坐标判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。
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