[发明专利]一种基于3D卷积网络多特征融合的疲劳检测方法及系统在审
| 申请号： | 202111483754.3 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114155512A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 李泽超;姚翔宇 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 210094 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于3D卷积网络多特征融合的疲劳检测方法及系统。该方法包括利用动作识别数据集对X3D卷积神经网络进行预训练，确定动作分类模型；利用动作分类模型中的网络权值对所述X3D卷积神经网络进行初始化，并利用驾驶员视频数据对所述初始化后的X3D卷积神经网络进行训练，确定初始的疲劳检测模型；对驾驶员视频数据进行预处理；在所述初始的疲劳检测模型中添加注意力层，构建疲劳检测分类网络；利用预处理后的图像对所述疲劳检测分类网络进行训练与验证，确定疲劳检测模型；利用疲劳检测模型对待检测视频进行疲劳检测分类。本发明能够提高疲劳检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 网络 特征 融合 疲劳 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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南京理工大学，未经南京理工大学许可，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/202111483754.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
