[发明专利]一种基于深度学习神经元网络的驾驶员状态分析判断方法在审
| 申请号： | 202211645063.3 | 申请日： | 2022-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN115909296A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 吕楠;张丽秋;刘伟 | 申请（专利权）人： | 无锡慧眼人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/56;G06V40/20 |
| 代理公司： | 无锡大鲲知识产权代理事务所(普通合伙) 32671 | 代理人： | 蒋愿真 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及驾驶员状态分析的技术领域，公开了一种基于深度学习神经元网络的驾驶员状态分析判断方法，所述方法包括：构建自适应驾驶场景生成模型并确定自适应驾驶场景生成优化目标函数；利用改进的L‑BFGS算法对目标函数进行优化求解得到最优模型，并将驾驶状态图像集合中的图像输入到模型中生成大量驾驶状态图像，对驾驶员状态分析神经网络进行训练，利用训练得到的驾驶员状态分析神经网络进行驾驶员状态分析判断。本发明利用编码模型从原始图像提取带有噪声的隐空间编码向量，进而将所提取的向量重构为生成图像，实现多场景驾驶状态图像生成，采用多粒子的改进L‑BFGS算法对自适应驾驶场景生成模型参数进行优化求解，快速得到最优模型参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 神经元 网络 驾驶员 状态 分析 判断 方法 | ||
【主权项】：
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