[发明专利]一种融合多特征的疲劳检测方法以及装置有效
| 申请号： | 201811279068.2 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109191791B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 杨子扬;苏松志;张翔;刘晓程;蔡国榕 | 申请（专利权）人： | 罗普特科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G08B21/06 | 分类号： | G08B21/06;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361022 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种融合多特征的疲劳检测方法以及装置，涉及图像检测领域。其中，该方法包括：获取一定时间周期T内不同时刻的目标人脸图像；检测所述目标人脸图像的特征点；根据所述特征点，确定所述目标人脸图像的目标状态；基于分层隐马尔可夫模型HMM，根据所述目标状态预测出所述目标人脸图像所对应的目标人脸的精神状态。本发明不仅考虑人员的眼部特征，还考虑人员嘴巴特征，能够更加准确地检测人员的疲劳状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 特征 疲劳 检测 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
1.一种融合多特征的疲劳检测方法，其特征在于，包括：S1，获取一定时间周期T内不同时刻的目标人脸图像；S2，检测所述目标人脸图像的特征点；S3，根据所述特征点，确定所述目标人脸图像的目标状态；S4，基于分层隐马尔可夫模型HMM，根据所述目标状态预测出所述目标人脸图像所对应的目标人脸的精神状态，包括：将所述目标状态作为观测数据序列，通过第一层HMM模型，预测出所述目标人脸的目标动作状态序列；将所述目标动作状态序列作为观测状态序列，通过第二层HMM模型，预测出所述目标人脸的精神状态序列；统计所述目标人脸的精神状态序列中精神状态为疲劳的个数；当疲劳的个数超过预设阈值时，则判定所述目标人脸为疲劳状态，反之，则判定所述目标人脸为非疲劳状态。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于罗普特科技集团股份有限公司，未经罗普特科技集团股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811279068.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
