公开(公告)号：CN112733628A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202011581067.0

申请日：2020-12-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 赵起 ,  周晓慧

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于MobileNet‑V3的疲劳驾驶状态检测方法。现有疲劳检测方法中采用的MTCNN网络模型的速度较慢。本发明方法首先构建改进的MTCNN网络模型，然后利用改进的MTCNN网络模型对需检测的视频数据集进行逐帧人脸检测，提取面部特征区域；使用预训练后的MobileNet‑V3模型分别识别面部特征区域，通过PERCLOS算法计算检测时间内眼睛闭合持续时间占检测时间的比值，再另计算打哈欠的次数；设定权重，计算疲劳值，与设定阈值比较得到疲劳状态。本发明方法在移动端上具有较好的性能，可以有效检测出驾驶过程中驾驶员的疲劳状态，提高了驾驶安全性。

公开(公告)号：CN112733628B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202011581067.0

申请日：2020-12-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 赵起 ,  周晓慧

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了基于MobileNet‑V3的疲劳驾驶状态检测方法。现有疲劳检测方法中采用的MTCNN网络模型的速度较慢。本发明方法首先构建改进的MTCNN网络模型，然后利用改进的MTCNN网络模型对需检测的视频数据集进行逐帧人脸检测，提取面部特征区域；使用预训练后的MobileNet‑V3模型分别识别面部特征区域，通过PERCLOS算法计算检测时间内眼睛闭合持续时间占检测时间的比值，再另计算打哈欠的次数；设定权重，计算疲劳值，与设定阈值比较得到疲劳状态。本发明方法在移动端上具有较好的性能，可以有效检测出驾驶过程中驾驶员的疲劳状态，提高了驾驶安全性。