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文档简介

通知司机休息，提升预警准确性和整体交通安2设置初始低频帧率，通过摄像头持续捕捉司机的面部图像，从而获对提高帧率后获取的详细数据进行综合分析，全面评估司机的疲劳状对提取的眼睑运动特征进行深入分析，其中，提取的在检测窗口下，将通过机器学习模型生成的疲劳系数与预先若疲劳系数小于疲劳系数参考阈值，则将该检测窗口下司机的若疲劳系数大于等于疲劳系数参考阈值，则将该检测窗口下司机首先，使用人脸检测算法从捕捉到的面部图像中识别人脸区域，人x表示帧率调整因子，k1和k2为调控参3基于调整后的目标帧率继续对司机眼睑运动特征进行捕捉，获得在检测到的眼睛区域内，使用特征点检测算法提取眼睑关键u和Pl分别是上眼睑和下眼睑的关键点EOOSIα是眼4p通过计算每帧图像中眼睑上边缘和眼睑下边缘之间的垂直距离，得p5[0002]基于多模态识别技术的司机疲劳状态识别是一种利用多种传感器和数据源来检[0007]本发明的目的是提供司机疲劳状态识别方法，通过深入分析提取的眼睑运动特6睑从完全睁开到完全闭合再到完全睁开的速度和眼睛睁开的最大角度与最小角度之间的[0022]使用疲劳系数Fatigueγ和疲劳系数参考阈值Fthr计算帧率调整因子，计算的表达7[0023]根据帧率调整因子Rx计算目标帧率，计算的表达式为：Rtarget＝Rinitial+(Rmax_x[0027]利用聚类算法对分析集合中的疲劳系数进行综合分析，识别不同的疲劳状态模u和Pl分别是上眼睑和下眼睑的关键点[0034]计算从完全睁开到完全闭合再到完全睁开的速度，计算的表达式为：V=8pp9[0049]首先设置一个较低的帧率(即每秒捕捉较少数量的图像帧)来减少计算和存储压如通过检测较长时间的眼睛闭合或较为频繁的眨眼等特征来初步判断疲[0051]利用眼睛定位图像处理技术，从捕捉到的面部图像中提[0053]这个步骤确保系统能够准确定位到司机的面部区域，为后续的眼睛定位提供基全睁开到完全闭合再到完全睁开的速度和眼睛睁开的最大角度与最小角度之间的变化幅数，将眼睑开合速度指数和眼睛睁开角度变化指数输入至预先训练好的机器学习模型中，u和Pl分别是上眼睑和下眼睑的关键点[0068]通过计算每帧图像中眼睑上边缘(上眼睑)和眼睑下边缘(下眼睑)之间的垂直距开角度变化指数EOAVIβ进行综合分析生成疲劳系数F[0082]使用疲劳系数Fatigueγ和疲劳系数参考阈值Fthr计算帧率调整因子，计算的表达[0083]根据帧率调整因子Rx计算目标帧率，计算的表达式为：Rtarget＝Rinitial+(Rmax_x[0088]利用聚类算法对分析集合中的疲劳系数进行综合分析，识别不同的疲劳状态模

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