[发明专利]基于深度学习的疲劳状态识别方法、系统、存储介质在审
| 申请号： | 202010956134.6 | 申请日： | 2020-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN112163470A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 张书伟;王祥雪;林焕凯;朱婷婷;董振江;黄仝宇;谭焕新;刘双广 | 申请（专利权）人： | 高新兴科技集团股份有限公司;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人： | 葛红 |
| 地址： | 510530 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的疲劳状态识别方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：S1、获取视频流数据，并从视频流数据中获取人脸图片；S2、对人脸图片进行人脸检测和人脸关键点检测；S3、通过人脸对齐模型，获取人脸图片的面部特征信息；S4、对面部特征信息进行注视估计、头部姿态估计和嘴部估计，分别得到注视估计信息、头部姿态估计信息和嘴部估计信息；S5、结合注视估计信息、头部姿态估计信息和嘴部估计信息，获得疲劳状态识别综合评价数值；S6、将综合评价数值与设定值进行比较，判定人脸图片对应的人员是否处于疲劳状态。根据本发明实施例的方法，实时检测人员疲劳状态，有效提高识别的精确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 疲劳 状态 识别 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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