疲劳状态的检测方法、装置及设备.pdf
书生****22
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疲劳状态的检测方法、装置及设备.pdf
本发明提供一种疲劳状态的检测方法、装置及设备,该方法通过接收3D传感器发送的初始图像,其中,所述初始图像中包括含有眼部轮廓的深度信息;从所述初始图像中提取出眼部状态信息;根据所述眼部状态信息,确定用户当前是否处于疲劳状态。从而实现通过眼部状态信息来检测用户是否处于疲劳状态,检测效率高,检测结果更加准确。
基于视频图像的疲劳状态检测方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于视频图像的疲劳状态检测方法及装置,方法包括:对实时采集的用户的视频图像进行人脸检测,获取所述用户的脸部图像;通过对所获取的脸部图像进行分析,对用户的眼睛位置进行定位,得到眼睛图像;通过对所述眼睛图像进行分析,确定所述用户的眼睛状态是睁眼状态或闭眼状态;在预设眼睛状态统计时间内,对所述用户的眼睛状态进行统计,并根据统计结果,确定用户是否疲劳。本发明能够完成用户状态的自动识别,并在检测出用户处于疲劳状态后,进行语音提醒或告警。
基于音视频的疲劳状态检测方法和装置.pdf
本发明提供基于音视频的疲劳状态检测方法和装置,包括:通过人脸识别技术在本地驾驶员档案数据库中确认目标驾驶员身份,如果没有对应人员信息,则新建驾驶员档案;在车辆驾驶过程中,采集目标驾驶员在驾驶过程中的音视频信息和生理信息,并提取出所述音视频信息和生理信息中与疲劳检测相关的数据,得到疲劳检测数据;面部视频信息、整体躯干部位视频信息和音频信息;根据疲劳检测数据和历史的疲劳检测数据对目标驾驶员当前状态进行分析,得出局部疲劳状态;根据局部疲劳状态,以及目标驾驶员当前持续驾驶时间,计算目标驾驶员综合疲劳状态并根据映射
设备状态检测方法、装置及系统.pdf
本申请公开了一种设备状态检测方法、装置及系统。其中,该方法包括:获取目标设备的目标振动信号;对目标振动信号进行奇异谱分析,确定目标振动信号中的目标分量信号;对目标分量信号进行时域分析和频域分析,得到时域特征值和频域特征值;将时域特征值和频域特征值输入状态诊断模型,通过状态诊断模型确定所述目标设备的运行状态,其中,状态诊断模型是基于目标设备的历史运行数据训练得到的决策树模型。本申请解决了相关技术中在检测设备状态时,由人工分析检测数据不仅计算复杂且效率较低的技术问题。
驾驶员疲劳状态检测方法、装置、存储介质及移动终端.pdf
本申请实施例提供一种驾驶员疲劳状态检测方法、装置、存储介质及移动终端,所述方法包括根据驾驶员相邻两帧的人脸图像,计算所述相邻两帧的人脸图像中驾驶员人脸轮廓的偏移量,其中所述相邻两帧的人脸图像与相邻两个时刻相关联;根据所述驾驶员人脸轮廓的偏移量确定所述驾驶员人脸轮廓的变化;从所述相邻两帧的人脸图像分别提取预设部位图像,以得到相邻两帧的预设部位图像;根据所述相邻两帧的预设部位图像,确定驾驶员人脸中预设部位的变化;根据所述驾驶员人脸轮廓的变化和所述驾驶员人脸中预设部位的变化,确定所述驾驶员的疲劳状态。本申请实施