[发明专利]一种基于改进的卷积神经网络的驾驶员状态识别方法有效
| 申请号： | 202110749180.3 | 申请日： | 2021-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN113449656B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）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 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 吴晶晶 |
| 地址： | 223400 江苏省淮*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 卷积 神经网络 驾驶员 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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