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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的人脸信息疲劳检测与预警方法及相关装置，属于疲劳检测技术领域；通过采集待测人员的实时人脸图像；对人脸图像进行预处理，包括人脸检测、面部特征提取等；将预处理后的人脸图像输入到基于Transformer的深度学习模型中；通过Transformer模型提取人脸图像的特征，并对其进行疲劳评估；根据疲劳评估结果，输出待测人员的疲劳程度；当检测到待测人员的疲劳程度超过预设阈值时，触发疲劳预警机制，以实现对待测人员疲劳程度的连续监测和及时预警。本发明应用Transformer算法，极大地提升了特征提取的效能，对疲劳度的识别准确率高，识别周期短，能够显著减少事故发生概率。
主权项：1.一种基于深度学习的人脸信息疲劳检测与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待测人员的实时人脸图像并进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到人脸信息疲劳检测模型中；通过人脸信息疲劳检测模型提取人脸图像的特征，并对其进行疲劳评估；根据疲劳评估结果，输出待测人员的疲劳程度；当疲劳程度超过预设阈值时，触发疲劳预警机制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于深度学习的人脸信息疲劳检测与预警方法及相关装置
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