【技术实现步骤摘要】
本申请涉及检测,特别是涉及疲劳程度检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、现有技术中,工人的疲劳状态是指工人在长时间或高强度的工作后,由于身体机能和心理机能的失调,导致工作效率下降、工作质量降低、工作安全受到威胁的一种状态。因此,如何准确、实时地监测工人的疲劳状态,及时监测和预防工人疲劳是提高生产效率、保障生产安全、促进社会和谐的重要课题。
2、现有技术的缺陷在于,在对工人的疲劳程度进行检测以确定工人的疲劳状态时,由于需要采集工人的各项生理指标、行为指标、环境指标等的大量客观数据,以结合各类客观数据判断工人是否处于疲劳状态,该客观数据涉及到工人的隐私信息,若为提高疲劳程度检测的准确性而采用大量客观数据进行相应的处理分析,则在信息传输和处理的过程中,隐私泄露的风险较大,故现有的疲劳程度检测方法的信息安全性和/或准确性较差。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是如何在提高信息安全性的同时提高疲劳程度检测的准确性。
2、为了解决上述技术问题,本申请
...【技术保护点】
1.一种疲劳程度检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,所述分别对各所述图像数据进行特征提取,以确定各所述图像数据分别对应的特征数据,包括:
3.根据权利要求2所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,所述面部特征包括面部表情、眼睛闭合程度和头部倾斜角度中的至少一种;
4.根据权利要求1至3任一项所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,所述各所述本地神经网络模型基于所述梯度值进行参数更新,包括:
5.根据权利要求4所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,在所述基于所述梯度值对所述本地神经网络
...【技术特征摘要】
1.一种疲劳程度检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,所述分别对各所述图像数据进行特征提取,以确定各所述图像数据分别对应的特征数据,包括:
3.根据权利要求2所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,所述面部特征包括面部表情、眼睛闭合程度和头部倾斜角度中的至少一种;
4.根据权利要求1至3任一项所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,所述各所述本地神经网络模型基于所述梯度值进行参数更新,包括:
5.根据权利要求4所述的疲劳程度检测方法,其特征在于,在所述基于所述梯度值对所述本地神经网络模型的所述中间层参数进行梯度下降处理,以更新所述中间层参数,并基于更新后的所述中间层参数对所述本地神经网络模型进行训练之后,所述疲劳程度检测方法还包括:
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴承科,饶建波,王尧,
申请(专利权)人:中科先进深圳集成技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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