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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于双源多尺度特征融合网络的疲劳驾驶检测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：CN119782928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411714443.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于双源多尺度特征融合网络的疲劳驾驶检测方法是由张可泽;杨昆;胡昱彬;郑仁剑;李昀霏设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双源多尺度特征融合网络的疲劳驾驶检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双源多尺度特征融合网络的疲劳驾驶检测方法，其针对采集的脑电信号进行分频滤波并提取微分熵作为通道特征，斯皮尔曼等级相关系数作为脑网络特征；对滤波后提取的通道特征进行映射和堆叠，使其转换为三维特征后输入不同核大小的VSCM得到不同尺度的特征信息，与传统技术中按通道顺序一维排列的方式相比，本发明较好地考虑了电极通道在人脑空间中的实际分布，解决了原本在人脑空间中相邻的电极通道在卷积的过程中无法被正常使用的问题；同时，本发明利用上采样层对不同级的逐点卷积进行融合，并通过卷积层对融合后的特征经过一系列卷积再叠加得到更加全面的多尺度特征，适用于通道数量较少的情况，提高了疲劳驾驶检测率。

本发明授权一种基于双源多尺度特征融合网络的疲劳驾驶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双源多尺度特征融合网络的疲劳驾驶检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、获取不同受试者的脑电信号构建数据集；将疲劳程度划分为不同类别，并为数据集打上类别标签； 步骤二、在不同频段对数据集中的脑电信号进行滤波；分别计算滤波后脑电信号的微分熵和斯皮尔曼等级相关系数，并根据微分熵和斯皮尔曼等级相关系数获取通道特征和脑网络特征加入数据集中； 步骤三、构建双源多尺度特征融合网络；双源多尺度特征融合网络包括脑网络特征提取模块、通道特征提取模块和融合模块；脑网络特征提取模块和通道特征提取模块的输入分别为脑网络特征和通道特征；脑网络特征提取模块和通道特征提取模块均包括多条结构相同的支路；每条支路包括依次连接的可变核大小卷积模块、逐点卷积和卷积层；以可变核大小卷积模块中卷积核的大小，从小到大分别对脑网络特征提取模块和通道特征提取模块中的支路进行排序；逐点卷积用于降维输入的特征图，输出特征图；其中，；A为支路的数量；除第A条支路外，每条支路上的卷积层均接收特征图以及经上采样处理的特征图作为输入；最后一条支路A上的卷积层仅接收特征图；脑网络特征提取模块、通道特征提取模块分别通过脑网络特征融合模块、通道特征融合模块融合不同支路输出的多个特征图；融合模块用于融合脑网络特征融合模块和通道特征提取模块的输出，获取预测结果； 步骤四、使用带类别标签的数据集训练双源多尺度特征融合网络； 步骤五、采集受试者的脑电信号，并对其进行分频滤波并提取特征后，输入训练后的双源多尺度特征融合网络，检测受试者的疲劳程度。

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