【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及疲劳检测领域，尤其是涉及了一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法。
技术介绍
1、近年来，道路建设的快速扩张与车辆数量的激增给交通安全带来了巨大的挑战。据世界卫生组织相关数据显示，每年全球越有135万人死于交通事故，其交通事故伤害已经成为已经成为全世界最大伤亡原因之一。疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一，其占比达到了30％。近年来，有数百万人因疲劳驾驶所引发的事故而死亡或受伤。
2、在应对驾驶员疲劳这一交通安全的关键问题上，开发一种高效的疲劳检测系统以实时提醒驾驶员采取休息措施，已成为当前研究的焦点。设计并实施这样一个系统对于降低由疲劳驾驶引发的交通事故频率至关重要。当前针对驾驶员疲劳检测研究主要聚焦于三个方面：基于车辆行驶数据的驾驶员疲劳检测、基于生理状态的疲劳分析、以及基于图像处理的疲劳识别。其中图像处理的疲劳检测方法因为成本低、准确率高、无入侵等成为主流。
3、现有的疲劳驾驶检测方法大多仅基于单一特征判断驾驶员状态，并不能完全表征疲劳状态，当某一特征受驾驶员个体差异或检测环境影响时，检测准确...
【技术保护点】
1.一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：步骤S100中，获取人脸检测图像的人脸检测框，计算并获取人脸检测框的中心点位置后，将人脸检测框扩大10％-20％后，获取头部检测图像。
3.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：眼部动态信息为眼部的开闭信息，嘴部的动态信息为嘴部的开闭信息。
4.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：头部姿态信息为头部姿态的欧拉角信息。
5....
【技术特征摘要】
1.一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：步骤s100中，获取人脸检测图像的人脸检测框，计算并获取人脸检测框的中心点位置后，将人脸检测框扩大10％-20％后，获取头部检测图像。
3.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：眼部动态信息为眼部的开闭信息，嘴部的动态信息为嘴部的开闭信息。
4.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：头部姿态信息为头部姿态的欧拉角信息。
5.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：眼部疲劳参数包括perclos参数、持续闭眼时间和眨眼频率，perclos参数表示为：
6.根据权利要求1所述的多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：嘴部疲劳参数包括打哈欠频率，表示为：
7.根据权利...
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