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公开(公告)号：CN113989786A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111174577.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，该方法包括：建立疲劳驾驶状态下的用户图像样本数据集；基于所述用户图像样本数据集，提取并融合多维面部动作单元和头部姿态特征、多维眼部纹理特征与多维额部纹理特征，获得多维疲劳特征向量；利用MI‑FCBF算法对所述多维疲劳特征向量进行选择，获得低维疲劳特征；根据所述低维疲劳特征，训练Adaboost分类器，生成可用于识别疲劳驾驶状态的分类模型；根据所述分类模型监测用户驾驶状态。上述基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，将可见光下的面部视觉特征和面部红外热像图纹理信息在特征层进行融合，可以综合视觉信号和生理信号评价疲劳状态，检测结果较为客观。
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