一种基于深度学习的车载雷达驾驶员面部疲劳检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510081329.3

申请日：

2025-01-17

公开(公告)号：

CN120071308A

公开(公告)日：

2025-05-30

发明(设计)人：

王勇蓝婕何维方超杨小龙张茜周牧谢良波

申请人：

重庆邮电大学

申请人地址：

400065 重庆市南岸区崇文路2号

IPC主分类号：

G06V20/59

IPC分类号：

A61B5/16 A61B5/11 A61B5/00 G01S13/32 G01S13/89 G06V40/16 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/09

代理机构：

代理人：

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

山东省青岛市

引用

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共 50 条

[1]

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

[2]

基于深度学习的拖拉机驾驶员面部疲劳检测方法与系统 [P].

徐红梅 ;

阳康鑫 ;

李亚林 ;

蒙焌仕 ;

李中鑫 ;

韩志博 ;

龚昊 .

中国专利 :CN120783323A ,2025-10-14

[3]

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

[4]

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

[5]

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

[6]

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

[7]

一种基于深度学习多特征融合的驾驶员疲劳检测方法 [P].

张汗灵 ;

李皓星 .

中国专利 :CN110728241A ,2020-01-24

[8]

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

[9]

一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶实时检测方法及系统 [P].

凌强 ;

代淇源 ;

李峰 ;

许永华 .

中国专利 :CN113361452A ,2021-09-07

[10]

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

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-06-17	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 20/59申请日:20250117
2025-05-30	公开	公开