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申请/专利权人：钧捷智能(深圳)有限公司

摘要：本发明属于驾驶员疲劳识别技术领域，本发明公开了一种DMS驾驶员疲劳等级识别系统，包括：数据库模块，负责收集疲劳提醒相关的行为数据，并存储相应疲劳指数；网络模型模块，包含两个网络模型，用于获取和校验驾驶员疲劳指数；采集分析模块，用于实时获取行为数据，结合报警模块在疲劳指数超阈时发出提醒；校验模块和数据集更新模块在触发警示后联合工作，调整数据集；模型重训模块，用于进一步通过当前数据集改进网络模型，实现自学习和自适应能力。通过自适应学习驾驶员的个性化行为模式，使用两个网络模型结合实时采集的行为数据与历史数据，不断优化疲劳检测网络模型，随时间提升准确性，为驾驶安全提供有力支持。

主权项：1.一种DMS驾驶员疲劳等级识别系统，其特征在于，包括：数据库模块，用于获取并存储历史驾驶过程中，疲劳指数、疲劳提醒前的行为数据和疲劳提醒后的行为数据；数据准备模块，使用疲劳指数和疲劳提醒前的行为数据，组成第一数据集，使用疲劳指数、疲劳提醒前的行为数据和疲劳提醒后的行为数据，组成第二数据集；网络模型模块，用于构建并训练网络模型，所述网络模型包括用于获取疲劳指数的第一网络模型和用于获取校验疲劳指数的第二网络模型；采集分析模块，用于获取驾驶员的疲劳提醒前的行为数据，并运用第一网络模型根据这些行为数据计算出疲劳指数；报警模块，根据采集分析模块计算的疲劳指数，若疲劳指数大于预设的疲劳阈值，则向驾驶员发出疲劳提醒；校验模块，当报警模块发出报警后，采集行为数据并记为验证行为数据，根据疲劳提醒前的行为数据和验证行为数据，利用第二网络模型获取校验疲劳指数；数据集更新模块，用于根据疲劳指数和校验疲劳指数处理第一数据集；所述根据疲劳指数和校验疲劳指数处理第一数据集包括：获取疲劳指数PL当和校验疲劳指数PL校；判断其中ε1为预设的处理下限值，ε2为预设的处理上限值，且0.8≤ε1＜1，1≤ε2＜1.2；若是，则不对第一数据集实施任何处理；否则，更新第一数据集；所述更新第一数据集包括：获取对应的疲劳提醒前的行为数据，和校验疲劳指数；提取疲劳提醒前的行为数据中，七种数据的数据值组成数组A，按照同样的顺序，提取第一数据集中已存储的行为数据中，七种数据的数据值组成数组B；使用如下公式计算匹配度： 式中，Ai表示数组A中的第i个数据，Bi表示数组B中的第i个数据；找出第一数据集中与疲劳提醒前的行为数据匹配度最高的行为数据；在第一数据集中，用获取的疲劳提醒前的行为数据替换掉匹配度最高的行为数据，并同步更新该行为数据的疲劳指数为所获取的校验疲劳指数；模型重训模块，用于使用更新后的第一数据集对第一网络模型进行重新训练。

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