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一种基于人脸识别的智能化车载疲劳检测2以像素半径为r的圆形区域掩模，使用如下公式考察图像中的每个点在该区域范围内的所5.一种基于权利要求1至4之一所述系统的基于人脸识别的智能化车载疲劳检测方法，38.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述建立深度学习模型的方法执行以下步为让误差越来越小，提高模型预测的精确度，神9.一种基于权利要求5至8之一所述系统的基于人脸识别的智能化车载疲劳检测装置，4[0003]引起疲劳驾驶的因素是多方面的。驾驶人的疲劳主要是神经和56[0037]图1为本发明的实施例提供的基于人脸识别的智能化车载疲劳检测系统的系统结[0038]图2为本发明的实施例提供的基于人脸识别的智能化车载疲劳检测方法的方法实[0039]图3为本发明的实施例提供的基于人脸识别的智能化车载疲劳检测系统、方法及[0040]图4为本发明的实施例提供的采用本发明检测算法识别虹膜区域的误差率实验效7径为r的圆形区域掩模，使用如下公式考察图像中的每个点在该区域范围内的所有点的像8是深度神经网络识别效果的关键，优秀的网络设计可以用更少的参数达到更好的训练结像的程序作为网络服务为用户提供图像识别服务，并使用该服务对街道图像进行识别分9
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