公开(公告)号：CN118982859B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411457306.X

申请日：2024-10-18

Applicant: 长春理工大学 ,  国网吉林省电力有限公司 ,  国网吉林省电力有限公司信息通信公司

Inventor： 孙运杰 ,  嵇晓强 ,  许劭庆 ,  李文通 ,  刘虔诚 ,  卢仪杰 ,  蒋蓓轩 ,  高露文 ,  徐博文 ,  张树东 ,  王之一

IPC: G06V40/16 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于时空信息融合的疲劳检测方法，属于疲劳检测技术领域。本发明通过摄像头采集用户面部视频，使用预训练人脸检测模型，对每一帧视频进行人脸检测，进行人脸关键点标注；基于人脸关键点计算眼睛长宽比和rPPG信号作为时序信息，选择关键帧作为空间信息，采用SSIM结构相似性作为衡量指标，通过梯度下降进行关键帧的选取；构建基于时空融合神经网络的疲劳检测模型，设置模型参数进行训练，将时序信息和空间信息输入到对应模块；将疲劳检测模型提取到的特征进行融合，映射到概率空间，通过分类器实现疲劳的检测，根据设定的疲劳状态的分界点，将输出值与分界点进行比较，得到疲劳检测结果。

公开(公告)号：CN119399822A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411963609.9

申请日：2024-12-30

Applicant: 长春理工大学

Inventor： 嵇晓强 ,  张起起 ,  徐博文 ,  李玉瑶 ,  陆昊

IPC: G06V40/16 ,  A61B5/02 ,  A61B5/00 ,  G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明涉及房颤检测技术领域，尤其涉及一种基于面部视频的房颤检测方法，通过从面部视频提取粗略rPPG信号和运动级别，结合GAN网络和LSTM模块结合注意力机制的房颤识别网络进行多任务学习，从而实现房颤类别的识别。本发明仅需获取面部视频即可实现了对房颤的无感检测，用户体验性好安全系数高；此外，本发明引入了运动级别分析，并结合GAN网络以及带有LSTM模块和注意力模块的房颤识别网络进行多任务学习，对于人脸运动引起的噪声有更强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118982859A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411457306.X

申请日：2024-10-18

Applicant: 长春理工大学 ,  国网吉林省电力有限公司 ,  国网吉林省电力有限公司信息通信公司

Inventor： 孙运杰 ,  嵇晓强 ,  许劭庆 ,  李文通 ,  刘虔诚 ,  卢仪杰 ,  蒋蓓轩 ,  高露文 ,  徐博文 ,  张树东 ,  王之一

IPC: G06V40/16 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于时空信息融合的疲劳检测方法，属于疲劳检测技术领域。本发明通过摄像头采集用户面部视频，使用预训练人脸检测模型，对每一帧视频进行人脸检测，进行人脸关键点标注；基于人脸关键点计算眼睛长宽比和rPPG信号作为时序信息，选择关键帧作为空间信息，采用SSIM结构相似性作为衡量指标，通过梯度下降进行关键帧的选取；构建基于时空融合神经网络的疲劳检测模型，设置模型参数进行训练，将时序信息和空间信息输入到对应模块；将疲劳检测模型提取到的特征进行融合，映射到概率空间，通过分类器实现疲劳的检测，根据设定的疲劳状态的分界点，将输出值与分界点进行比较，得到疲劳检测结果。