公开(公告)号：CN111914738B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202010747777.X

申请日：2020-07-29

Applicant: 南京汽车集团有限公司 ,  上汽大通汽车有限公司南京分公司

Inventor： 范瑞 ,  苗斌 ,  张林 ,  吴凡 ,  肖瑶 ,  何冬琴

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于并行交叉卷积神经网络的疲劳驾驶检测系统，包括疲劳驾驶样本图像的采集、样本图像的划分以及构建并行交叉的卷积神经网络模型对采集的驾驶状态样本进行训练，并将训练得到的模型应用于疲劳驾驶检测。本发明的并行交叉卷积神经网络模型能够有效提取图像特征，满足实时性要求。同时，本发明提供了基于并行交叉卷积神经网络的疲劳驾驶的检测系统功能组件，包括摄像头、语音提示模块、计时器等，本发明详细说明了疲劳驾驶检测系统的运行流程，该系统能够对驾驶员状态进行实时监测，有效防止意外事故的发生。

公开(公告)号：CN111914738A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010747777.X

申请日：2020-07-29

Applicant: 南京汽车集团有限公司 ,  上汽大通汽车有限公司南京分公司

Inventor： 范瑞 ,  苗斌 ,  张林 ,  吴凡 ,  肖瑶 ,  何冬琴

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于并行交叉卷积神经网络的疲劳驾驶检测系统，包括疲劳驾驶样本图像的采集、样本图像的划分以及构建并行交叉的卷积神经网络模型对采集的驾驶状态样本进行训练，并将训练得到的模型应用于疲劳驾驶检测。本发明的并行交叉卷积神经网络模型能够有效提取图像特征，满足实时性要求。同时，本发明提供了基于并行交叉卷积神经网络的疲劳驾驶的检测系统功能组件，包括摄像头、语音提示模块、计时器等，本发明详细说明了疲劳驾驶检测系统的运行流程，该系统能够对驾驶员状态进行实时监测，有效防止意外事故的发生。