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公开(公告)号:CN116503937A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310487577.9
申请日:2023-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸外观的深度学习注视预测方法及系统,方法包括:获取待测对象的人脸外观图片;对所述待测对象的人脸外观图片进行处理,提取人脸图片;将所述人脸图片输入训练好的注视预测模型中,预测所述人脸图片中人眼注视方向。本发明通过将卷积神经网络、窗口多头注意力机制和移动窗口多头注意力机制结合,提高了网络的图片局部空间特征学习能力和全局特征建模能力,解决了现有基于视觉变压器的注视预测方法无法多尺度特征学习以及图片全局自注意力计算困难的问题。
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公开(公告)号:CN115273042A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210805256.4
申请日:2022-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/141 , G06V10/74 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于混合机器学习的危险驾驶行为检测与预警方法,涉及危险驾驶行为检测技术领域,包括以下步骤,首先,利用图像采集模块采集规范的驾驶行为图像,然后将图像传递给图像处理模块图像进行处理,然后将处理后的图像录数据利用图像存储模块进行存储,在车辆的驾驶室正前方安装驾驶行为采集的图像采集模块,驾驶员在驾驶室,图像采集模块能够实时采集当前驾驶员的驾驶行为图像并将图像信息也传递给图像处理模块。本发明图像对比模块可以将驾驶员的手部部位和身体部位进行对比,对比后可以根据对比结果确定相似度,并且可以根据相似度进行不同的预警类型,识别效果较好,提高了驾驶行为检测的准确性。
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