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申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种轻量化的疲劳驾驶检测跟踪方法，获取待识别的驾驶员图像；将待识别的驾驶员图像输入预先构建的YOLOv5s网络模型，获得人脸特征目标框；利用Deepsort算法对人脸特征目标框进行连续目标跟踪优化，获得标签信息；基于标签信息、驾驶员的连续闭眼帧数、驾驶员的连续打哈欠帧数和计算获得的PERCLOS分数，判定获得包括疲劳驾驶状态和正常驾驶状态的驾驶员驾驶状态。本模型能够降低检测过程中驾驶员面部信息丢失发生的概率问题，并且在保持高精度的同时显著降低了模型大小。
主权项：1.一种轻量化的疲劳驾驶检测跟踪方法，其特征在于，包括：获取待识别的驾驶员图像；将待识别的驾驶员图像输入预先构建的YOLOv5s网络模型，获得人脸特征目标框；利用Deepsort算法对人脸特征目标框进行连续目标跟踪优化，获得标签信息；基于标签信息、驾驶员的连续闭眼帧数、驾驶员的连续打哈欠帧数和计算获得的PERCLOS分数，判定获得包括疲劳驾驶状态和正常驾驶状态的驾驶员驾驶状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种轻量化的疲劳驾驶检测跟踪方法
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