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一种基于深度学习的驾驶员安全带佩戴识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的驾驶员安全带佩戴识别方法,包括:通过人脸检测算法识别出输入图像中驾驶员的人脸位置;根据所述人脸位置截取驾驶员躯干区域作为待识别安全带区域;通过训练好的卷积深度学习模型对所述待识别安全带区域进行识别,识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的位置。本发明的卷积深度学习模型能够在各种环境下识别出驾驶员是否佩戴安全带及识别出安全带的准确位置,其学习效果和鲁棒性会比普通的CNN识别更好,因此能很好的推动汽车智能辅助终端技术的发展,可以为驾驶员安全带识别方面提供更高的识别率。

著录项

  • 公开/公告号CN109460699B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门瑞为信息技术有限公司;

    申请/专利号CN201811022463.2

  • 发明设计人 袁嘉言;贾宝芝;

    申请日2018-09-03

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构35204 厦门市首创君合专利事务所有限公司;

  • 代理人连耀忠;李艾华

  • 地址 361000 福建省厦门市思明区软件园二期望海路37号4楼

  • 入库时间 2022-08-23 11:14:59

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