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本发明公开了一种基于数据融合的疲劳驾驶识别方法,该方法包括:获取驾驶员的人脸图像,并根据所述人脸图像进行轮廓特征点提取;获取车辆操作数据,并对车辆操纵行为进行特征提取;根据提取的轮廓特征点进行人脸疲劳特征抽取,并得到对应的疲劳驾驶样本集;根据人脸疲劳特征和车辆操纵行为特征构建疲劳风险指数模型,该模型用于判断疲劳驾驶的可能性;本发明通过时变模型对疲劳驾驶程度进行估算以实现疲劳驾驶警示,基于成熟卷积神经网络获取人脸轮廓特征点,进而从中提取人脸疲劳特征,避免了对人脸疲劳特征训练样本的需求量,且保证了特
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113239729 A (43)申请公布日 2021.08.10 (21)申请号 202110376922.2 (22)申请日 2021.04.08 (71)申请人 南京交通职业技术学院
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