一种基于双网络结果的驾驶疲劳程度检测回归模型

摘要

本发明公开了一种基于双网络结果的驾驶疲劳程度检测回归模型，包括以下步骤：S1、获取现有不同角度人脸数据集或收集固定、移动车内摄像头拍摄视频作为样本视频数据，并进行尺寸处理和人工标注；S2、将S1处理过的图片级输入第一个卷积网络，该卷积网络获得头部候选窗口以及头部状态；S3、将S2头部候选窗中不是低头的图片级处理后输入第二个卷积网络，获得人眼和嘴部状态；S4、将每分钟内低头、闭眼、打哈欠的次数输入回归模型中，用梯度下降算法优化参数，最后输出疲劳程度。本发明通过对人脸特征次数进行统计并通过建立回归模型实现疲劳检测。