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申请/专利权人：西安思源学院
摘要：本发明公开了一种基于机器学习和面部特征分析的疲劳驾驶监测方法，涉及疲劳驾驶监测技术领域，包括：采集驾驶员的驾驶图像并进行预处理，得到预处理图像；对预处理图像进行人脸检测，提取人脸的脸部特征，并确定人脸区域；更新人脸区域的位置和大小，对驾驶员人脸进行跟踪；对人脸区域的人脸的特征点进行定位，基于定位后的特征点，进行人脸的眼部特征、嘴部特征、头部特征识别；基于眼部特征、嘴部特征、头部特征进行多特征加权疲劳程度识别。本发明结合机器学习、人工智能等相关算法，对驾驶员的眼部、嘴部和头部的特征进行监测，改善了传统检测系统的单一化特征的弊端，提高了疲劳驾驶检测的准确率。
主权项：1.一种基于机器学习和面部特征分析的疲劳驾驶监测方法，其特征在于，包括如下步骤：采集驾驶员的驾驶图像并进行预处理，得到预处理图像；对所述预处理图像进行人脸检测，提取人脸的脸部特征，并确定人脸区域；更新所述人脸区域的位置和大小，对驾驶员人脸进行跟踪；对所述人脸区域的人脸的特征点进行定位，基于定位后的所述特征点，进行人脸的眼部特征、嘴部特征、头部特征识别；基于所述眼部特征、所述嘴部特征、头部特征进行多特征加权疲劳程度识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安思源学院 一种基于机器学习和面部特征分析的疲劳驾驶监测方法
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