一种基于深度学习多特征融合的驾驶员疲劳检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910974764.3

申请日：

2019-10-14

公开(公告)号：

CN110728241A

公开(公告)日：

2020-01-24

发明(设计)人：

张汗灵李皓星

申请人：

申请人地址：

410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号湖南大学

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248

代理人：

谢肖雄

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-01-24	公开	公开
2020-02-25	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20191014

共 50 条

[1]

一种基于深度学习多特征融合的驾驶员疲劳检测方法 [P].

余勇 ;

赵红 ;

张禹丰 ;

李世伦 .

中国专利 :CN118618391A ,2024-09-10

[2]

一种基于深度学习多特征融合的驾驶员疲劳检测方法 [P].

余勇 ;

赵红 ;

张禹丰 ;

李世伦 .

中国专利 :CN118618391B ,2024-10-22

[3]

一种基于多模态特征融合的驾驶员疲劳检测方法 [P].

林淑娣 ;

胡波 .

中国专利 :CN115486845A ,2022-12-20

[4]

基于深度学习的驾驶员疲劳检测方法及装置 [P].

谢静 ;

崔凯 ;

班华忠 ;

曾建平 ;

李志国 .

中国专利 :CN106446811A ,2017-02-22

[5]

一种多特征加权融合的驾驶员疲劳检测方法 [P].

韦鹏程 ;

周佳慧 .

中国专利 :CN119007166A ,2024-11-22

[6]

基于深度学习的船舶驾驶员疲劳检测方法和系统 [P].

尹勇 ;

王鹏 .

中国专利 :CN113158850A ,2021-07-23

[7]

基于深度学习的船舶驾驶员疲劳检测方法和系统 [P].

尹勇 ;

王鹏 .

中国专利 :CN113158850B ,2024-01-05

[8]

一种基于深度学习的驾驶员疲劳检测控制方法 [P].

赵生捷 ;

沈祺 ;

张荣庆 .

中国专利 :CN113505718A ,2021-10-15

[9]

一种基于深度学习的驾驶员疲劳状态快速检测方法 [P].

路小波 ;

张晨 .

中国专利 :CN110674701A ,2020-01-10

[10]

基于多模态特征融合的驾驶员疲劳检测方法及系统 [P].

曹盛力 ;

胡艺辉 ;

张妮 .

中国专利 :CN119274169A ,2025-01-07

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