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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种船舶驾驶台值班船员疲劳检测与周期性疲劳评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120014377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510502480.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种船舶驾驶台值班船员疲劳检测与周期性疲劳评估方法是由李婵书;王欣;陈栖宇;吴义宁设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶驾驶台值班船员疲劳检测与周期性疲劳评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种船舶驾驶台值班船员疲劳检测与周期性疲劳评估方法，涉及船舶安全技术领域，通过船载摄像头采集船员的面部信息与人体姿态信息，并进行数据预处理，包括去噪、光照补偿和视频帧提取。在特征提取阶段，分别提取面部关键点特征（如眨眼频率、眼睛闭合比例、嘴巴张开度）和人体姿态特征（如头部动作、重心偏移、腿部动作）。通过特征标准化和拼接后，利用随机森林模型计算短期疲劳指数。结合周期性工作与休息数据，通过非线性累积任务负荷模型、傅里叶级数周期性负荷建模和动态疲劳恢复模型，改进累积疲劳指数，实现对船员长期疲劳的动态评估与预警。本发明能够在复杂海上环境下精准监控船员疲劳状态，保障船舶运行安全和船员健康。

本发明授权一种船舶驾驶台值班船员疲劳检测与周期性疲劳评估方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶驾驶台值班船员疲劳检测与周期性疲劳评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、视频数据采集与处理，通过船载摄像头采集船员的面部信息与人体姿态信息，并进行去噪处理、光照补偿、视频帧提取和感兴趣区域选取； S2、面部特征提取，从视频帧中提取船员的面部特征点，并计算眨眼频率、眼睛闭合比例和嘴巴张开度，同时将面部图像区域输入预训练的卷积神经网络模型提取深度特征； S3、人体姿态特征提取，选择固定长度的时间窗，在时间窗内提取头部动作特征和腿部动作特征，包括头部位移、头部倾斜角度、头部旋转角度、腿部位置变化、重心位置和腿部倾斜角度； S4、特征融合，对每一类特征进行标准化处理，将面部特征和人体姿态特征进行拼接形成高维特征向量，并进行降维处理； S5、短期疲劳指数检测，构建训练数据集，通过随机森林模型对数据进行训练，计算融合特征后的短期疲劳指数； S6、长期疲劳检测，捕获周期性工作与休息数据，对短期疲劳指数进行平滑处理，建立复杂任务负荷与短期疲劳关系模型，引入非线性和时间依赖的累积疲劳指数，对周期性任务负荷进行建模，引入周期负荷对疲劳的交互项，建立动态疲劳恢复模型，更新累积疲劳指数，根据累积疲劳指数的变化趋势进行疲劳趋势预测与报警，具体包括： S61、通过排班表和任务日志进行周期性工作数据捕获； S62、采用指数加权移动平均对短期疲劳检测的短期疲劳指数进行平滑处理； S63、采用多维非线性函数，建立复杂任务负荷与短期疲劳关系模型； S64、引入非线性和时间依赖的模式，改进累积疲劳指数； S65、采用傅里叶级数展开来建模任务负荷的周期性成分，引入任务负荷与疲劳指数的周期交互项，将任务强度与周期性波动结合，增强对疲劳在周期波动下的敏感性；其中，引入的任务负荷与疲劳指数的周期交互项如下： 该交互项调节任务负荷的周期性效应，使疲劳预测符合实际周期变化；其中，是任务负荷，表示在时刻的任务强度、复杂性，和表示周期性任务负荷波动的振幅，即任务负荷随时间的周期性变化；表示任务负荷的主周期； S66、为模拟疲劳的恢复效果，引入基于负指数衰减的动态恢复方程，在加入恢复项后更新累积疲劳指数； S67、根据累积疲劳指数的变化趋势检测疲劳积累风险，加入加速度和曲率项，以捕捉疲劳累积的非线性变化趋势。

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