公开(公告)号：CN120032350A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411979109.4

申请日：2024-12-31

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 陈寿宏 ,  任和林 ,  吴杭 ,  孙瑞卿 ,  石霖暄 ,  黄明森 ,  谢海桂

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06V40/18 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于PERCLOS优化算法的疲劳检测器，属于疲劳驾驶检测领域。本发明基于深度学习算法与高速摄像机，能准确标记人脸68个关键点并提取眼部信息，实时跟踪眼睛状态，通过大数据模型提取瞳孔面积，并使用PERCLOS优化算法进行疲劳的判断。本发明使用基于深度学习的高速摄像机，直接从图像中学习视觉特征，具有更好的抗干扰性和具有较高的精度，使用PERCLOS优化算法检测驾驶员疲劳程度具有不同个体、不同场合的普适性，使得疲劳检测算法有较高实用性且成本更低，有效提升了驾驶员疲劳检测的准确性和实用性，对避免因疲劳驾驶导致的交通意外有重要作用。