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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于局部‑全局面部关键点关系的疲劳驾驶姿态识别方法，本发明将面部关键点分成左眼睛、右眼睛、嘴巴、下巴局部分组，学习基于位置的局部关键点关系，进一步将面部姿态划分为多个视角，学习多视角的全局关键点关系，多视角的局部关键点关系。本发明构建多视角局部‑全局Transformer，通过使用上述的面部关键点关系，用于识别疲劳驾驶姿态；本发明通过收集驾驶员的驾驶姿态数据集，运用关键点间局部与全局的空间关系，结合Transformer模型检测关键点热图，从而提高检测的准确性，能够避免局部疲劳状态和局部正常状态的错误判断，具有实际应用价值。
主权项：1.一种基于局部-全局面部关键点关系的疲劳驾驶姿态识别方法，其特征在于：具体包括如下步骤：S1：构建全局和局部全视角驾驶姿态图像数据集；S2：构建全局和局部多视角驾驶姿态图像数据集；S3：提取全视角姿态关键点的局部和全局空间关系；S4：提取多视角姿态关键点的局部和全局空间关系；S5：构建基于Transformer的驾驶姿态空间关系融合模型；S6：识别测试的驾驶姿态图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于局部-全局面部关键点关系的疲劳驾驶姿态识别方法
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