摘要
本发明涉及司机状态监测技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的司机值乘状态预警系统,包括:采集司机员驾驶舱内的视频的数据获取模块;基于目标检测模型确定视频的关键区域,以得到特征向量的数据处理模块;基于行为连贯表征参量确定驾驶舱内司机员行为连贯性是否合格,并根据比值调整目标检测模型的时序滑动步长的特征分析模块;基于动作标准度确定司机员手势动作是否达标,并根据差值调整目标检测模型的关键点置信度的动作监测模块;基于值乘状态相似度确定司机员值乘状态是否存在异常,并根据相对差调整目标检测模型的分类置信度阈值的状态分析模块。本发明提高了司机值乘状态预警准确性。