[发明专利]基于深度融合神经网络的驾驶员视觉分散检测方法在审
| 申请号： | 201811373062.1 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109583338A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 赵磊;罗映 | 申请（专利权）人： | 山东派蒙机电技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 山东舜天律师事务所 37226 | 代理人： | 牛红彦 |
| 地址： | 250100 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 基于深度融合神经网络的驾驶员视觉分散检测方法，用于实时检测驾驶员的视线注意力。它包括以下步骤：(1)获取驾驶员面部图像，采用局部二值特征(LBF)跟踪驾驶员的面部特征点；(2)根据眼部区域的面部特征点的位置，定位并提取眼睛区域的图像；(3)根据面部特征点位置，采用N点透视(PnP)算法估计头部姿态，获取驾驶员三个方向的头部姿态参数；(4)基于深度混合神经网络的驾驶员视线方向估计。本发明可有效实现对驾驶员注意力的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 面部特征 驾驶员视觉 深度融合 神经网络 检测 图像 混合神经网络 驾驶员注意力 头部姿态参数 驾驶员面部 驾驶员视线 方向估计 实时检测 算法估计 头部姿态 眼部区域 眼睛区域 有效实现 点位置 注意力 透视 视线 跟踪 | ||
【主权项】：
1.基于深度融合神经网络的驾驶员视觉分散检测方法，其特征是，它包括以下步骤：(1)获取驾驶员面部图像，采用局部二值特征(LBF)跟踪驾驶员的面部特征点；(2)根据眼部区域的面部特征点的位置，定位并提取眼睛区域的图像；(3)根据面部特征点位置，采用N点透视(PnP)算法估计头部姿态，获取驾驶员三个方向的头部姿态参数；(4)首先，以驾驶员眼睛区域的RGB图像作为输入，构建卷积神经网络层、池化层和全连接层；然后，以头部姿态作为输入构建两层全连接神经网络，并将隐藏层与深度卷积神经网络的全连接层融合作为输出特征；在融合模型的顶层加入Softmax分类器，输出视线方向参数。
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