一种基于卷积神经网络的驾驶员疲劳检测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：使用红外摄像头进行面部采集；步骤二：使用HOG检测算法结合KCF跟踪算法对采集的人脸进行检测和跟踪；步骤三：调用Dlib库进行脸部关键点的提取；步骤四：引入可变形卷积神经网络对提取的眼部和嘴部进行状态识别；步骤五：眼部和嘴部数据集检测；步骤六：疲劳检测，输出检测结果，对驾驶员疲劳驾驶行为做出预警。本发明将传统的检测算法与深度学习方面相结合，提出了一种基于可变形卷积神经网络的疲劳检测方法，能够实时的检测驾驶员疲劳，并且具有较高的准确率，解决了当前的疲劳检测算法准确率低或实时性差的缺问题。