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公开(公告)号：CN117789181B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410210718.7
申请日：2024-02-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/59 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V40/16
Abstract: 本发明涉及汽车安全驾驶技术领域，特别是涉及基于轻量级神经网络图像增强的驾驶疲劳检测方法与系统，方法包括：实时采集驾驶舱内驾驶人的动态图像，对动态图像进行增强处理；通过轻量化快速人脸检测器捕捉增强处理后的动态图像中驾驶人的人脸图像流；将人脸图像流输入预设的人脸关键特征点提取网络模型中，提取人脸图像流的每一帧图像的人脸关键特征点，其中，人脸关键特征点提取网络模型通过构建并训练重参数化轻量级卷积网络获得；基于人脸关键特征点判断驾驶人是否存在面部疲劳特征，在检测出存在面部疲劳特征时确定驾驶人存在疲劳驾驶。本发明能够实时、高效、低功耗、安全地处理数据图像数据并分析，及时对驾驶人的状态进行预警。
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公开(公告)号：CN116520990A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310489932.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及手势识别技术领域，提出一种基于轻量级神经网络的手语识别方法、系统及手套，包括以下步骤：以预设的采样周期采集手语动作数据；对采集的手语动作数据进行有效数据判断，得到有效的手语动作数据；将所述有效的手语动作数据输入轻量级神经网络进行手语识别，得到手语识别结果；其中，所述轻量级神经网络包括采用非对称并行卷积结构的浅层卷积神经网络，或基于遗传算法对平滑因子进行寻优的PNN神经网络。本发明通过对采集的手语动作数据进行有效数据判断，用于过滤冗余信息或无效信息，以降低手语识别的计算量；同时选用轻量级神经网络用于手语识别，能够有效缩短手语识别时延，以满足实时手语识别任务的需要。
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公开(公告)号：CN117789181A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410210718.7
申请日：2024-02-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/59 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V40/16
Abstract: 本发明涉及汽车安全驾驶技术领域，特别是涉及基于轻量级神经网络图像增强的驾驶疲劳检测方法与系统，方法包括：实时采集驾驶舱内驾驶人的动态图像，对动态图像进行增强处理；通过轻量化快速人脸检测器捕捉增强处理后的动态图像中驾驶人的人脸图像流；将人脸图像流输入预设的人脸关键特征点提取网络模型中，提取人脸图像流的每一帧图像的人脸关键特征点，其中，人脸关键特征点提取网络模型通过构建并训练重参数化轻量级卷积网络获得；基于人脸关键特征点判断驾驶人是否存在面部疲劳特征，在检测出存在面部疲劳特征时确定驾驶人存在疲劳驾驶。本发明能够实时、高效、低功耗、安全地处理数据图像数据并分析，及时对驾驶人的状态进行预警。
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公开(公告)号：CN116520990B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310489932.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 别时延，以满足实时手语识别任务的需要。本发明涉及手势识别技术领域，提出一种基于轻量级神经网络的手语识别方法、系统及手套，包括以下步骤：以预设的采样周期采集手语动作数据；对采集的手语动作数据进行有效数据判断，得到有效的手语动作数据；将所述有效的手语动作数据输入轻量级神经网络进行手语识别，得到手语识别结果；其中，所述轻量级神经网络包括采用非对称并行卷积结构的浅层卷积神经网络，或基于遗传算法对平滑因子进行寻优的PNN神经网络。本发明通过对采集的手语动作数(56)对比文件范俊辉;彭道刚;黄义超;杨旭红.基于改进PSO优化PNN网络的变压器故障诊断方法.测控技术.2016,(第03期),全文.
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