基于AFN网络的驾驶员疲劳状态检测方法

摘要

本发明公开了一种基于AFN网络的驾驶员疲劳状态检测方法，该方法包括：构建AFN网络；选取DDD数据集作为训练集、测试集和验证集，对选取的数据集分类处理；在选取的数据集视频，每13个连续帧作为基本单元进行裁剪，对视频标签做二值化处理；用数据集通过tensorflow+keras+pycharm框架对AFN网络进行训练直至网络收敛训练结束，得到所需权重文件；通过车辆前置摄像头采集驾驶员视频信息，每13帧为单位，传输至AFN网络，生成疲劳概率；若疲劳概率值大于75％时，判定驾驶员疲劳；本发明具有较高的鲁棒性，提高了疲劳状态检测的准确度。