【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模式识别，具体涉及一种面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法。
技术介绍
1、近几年来，随着汽车越来越普及，驾驶汽车的人数越来越多，交通事故发生的数量也呈现出不断上升的趋势。而在引发车辆行驶事故的诸多因素中，疲劳驾驶是其中最主要的因素之一。伴随着汽车智能化的趋势，已经出现了车内部署摄像头的现象，这就对无接触式地监测驾驶员行为提供了条件，同时也对私人应用场景的隐私保护问题提出了挑战，而驾驶员及车内乘车人员作为独立的个体，他们的个人隐私也需要得到尊重和保护。但在现有的通过监测驾驶员行为从而进行疲劳检测和预警的研究中，并没有将驾驶员及车内乘客的隐私保护问题纳入研究范围中；而对隐私保护问题的研究大多应用在居家行为检测、人脸识别等相关问题上，很少涉及到有关车内视频监控的隐私保护问题上。因此寻找一种兼顾安全驾驶与隐私保护的疲劳驾驶检测的方法具有重要的现实意义和应用价值。
2、有鉴于此，确有必要设计一种面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，以解决上述问题。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述的面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：优化PFLD模型，得到优化后的PFLDGO网络，将所述视隐态情况下的人脸区域图片输入至所述PFLDGO网络，得到昆虫复眼仿生处理后的视隐态私密视频帧的人脸关键点坐标信息。
4.根据权利要求1所述的面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检...
【技术特征摘要】
1.一种面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述的面向车内私密视频监控的昆虫视觉仿生疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：优化pfld模型，得到优化后的pfldgo...
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