公开(公告)号：CN113449656B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202110749180.3

申请日：2021-07-01

申请人： 淮阴工学院

发明人： 李翔 ,  朱全银 ,  冯远航 ,  章磊 ,  高尚兵 ,  闫康 ,  司文宇 ,  魏丹丹 ,  赵春晓 ,  马天龙 ,  徐莹莹 ,  张云城

IPC分类号： G06V20/59 ,  G06V40/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的驾驶员状态识别方法，包括：输入驾驶员驾驶视频V1，进行超分辨率处理后输出视频V2。搭建卷积神经网络，构造人体关键点检测识别模型M1。利用yolo算法对视频V2中的人物进行检测，输出单人体视频集V3，捕捉关键帧后，输出单人体关键帧集V4。使用模型M1对V4识别，构造人体关键点坐标集K1。对各种姿势关键点进行坐标点信息标记，计算得到人体姿势对应关键点坐标分布模型M2。对坐标集K1二次检测，使用正常坐标点计算人体关键点之间距离信息，和模型M2对照从而判定驾驶员驾驶状态。本发明利用已经标注好的人体关键点信息，结合机器学习和特征识别技术实现驾驶员驾驶时的姿势检测。

公开(公告)号：CN113449656A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110749180.3

申请日：2021-07-01

申请人： 淮阴工学院

发明人： 李翔 ,  朱全银 ,  冯远航 ,  章磊 ,  高尚兵 ,  闫康 ,  司文宇 ,  魏丹丹 ,  赵春晓 ,  马天龙 ,  徐莹莹 ,  张云城

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的驾驶员状态识别方法，包括：输入驾驶员驾驶视频V1，进行超分辨率处理后输出视频V2。搭建卷积神经网络，构造人体关键点检测识别模型M1。利用yolo算法对视频V2中的人物进行检测，输出单人体视频集V3，捕捉关键帧后，输出单人体关键帧集V4。使用模型M1对V4识别，构造人体关键点坐标集K1。对各种姿势关键点进行坐标点信息标记，计算得到人体姿势对应关键点坐标分布模型M2。对坐标集K1二次检测，使用正常坐标点计算人体关键点之间距离信息，和模型M2对照从而判定驾驶员驾驶状态。本发明利用已经标注好的人体关键点信息，结合机器学习和特征识别技术实现驾驶员驾驶时的姿势检测。