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龙图腾网获悉重庆天网高新技术有限公司申请的专利基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法及系统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：CN120894671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511433276.3，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法及系统是由张之容;李波;邹小辉设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法及系统，通过机器人系统的场景交互模块构建检测场景动态交互框架，包含行为引导逻辑、时序协同规则及环境参数自适应调整机制，基于该检测场景动态交互框架，启动多模态采集单元采集呼吸气体数据流和面部动态特征流，经环境补偿得到同步关联且干扰修正后的数据集合，将数据集合输入预训练的酒驾检测深度学习模型，生成融合检测特征向量并验证有效性，进行酒驾判定处理生成综合判定结果。依据综合判定结果触发检测场景闭环处理流程，实现加密记录、多终端同步及场景复位，并驱动机器人组件协同动作，实现智能化酒驾自动检测。

本发明授权基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型和机器人系统的酒驾自动检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过机器人系统的场景交互模块构建检测场景动态交互框架，所述检测场景动态交互框架包含待检测对象的行为引导逻辑、多源信息采集的时序协同规则及环境参数自适应调整机制； 基于检测场景动态交互框架，启动机器人系统的多模态采集单元，按照时序协同规则采集待检测对象的呼吸气体数据流和面部动态特征流，通过环境参数自适应调整机制补偿检测环境干扰，得到同步关联且干扰修正后的呼吸气体数据集合和面部动态特征集合； 将呼吸气体数据集合和面部动态特征集合输入预训练的酒驾检测深度学习模型，建立呼吸气体数据集合和面部动态特征集合的时空映射关系，经双向特征传导的特征交互处理生成融合检测特征向量，同时验证融合特征有效性，具体包括：将呼吸气体数据集合输入酒驾检测深度学习模型的气体特征提取层，得到气体特征向量序列；将呼吸气体数据集合输入酒驾检测深度学习模型的面部特征提取层，得到面部特征向量序列；分别计算气体特征向量序列和面部特征向量序列中每个特征维度的归一化相关系数作为第一类关联参数，计算特征维度变化速率的匹配度作为第二类关联参数，将所述第一类关联参数和所述第二类关联参数加权融合后生成交叉关联度参数，并基于该交叉关联度参数构建时空映射矩阵，通过注意力机制根据交叉关联度参数的大小为所述时空映射矩阵中的每个元素分配动态权重，强化交叉关联度参数处于预设关联阈值区间内的区域的特征权重、弱化交叉关联度参数处于预设关联阈值区间外的区域的特征权重，生成加权时空映射矩阵；根据所述加权时空映射矩阵进行双向特征传导，建立气体特征向面部特征及面部特征向气体特征的传导路径，在第一条传导路径中将气体特征向量中的分子结构响应特征传导至面部特征向量修正面部特征中与酒精影响相关的动态变化特征，在第二条传导路径中将面部特征向量中的特征关联性特征传导至气体特征向量修正气体特征中与呼吸状态相关的浓度分布特征，对双向传导后的动态变化特征和浓度分布特征进行协同分析提取协同特征，将所述协同特征与原始的气体特征向量序列、面部特征向量序列中的关键特征整合，生成融合检测特征向量；计算融合检测特征向量的信息熵值和特征离散度，将所述信息熵值与预设信息熵阈值比较、将所述特征离散度与预设离散度阈值比较，若所述信息熵值处于预设信息熵阈值区间内且所述特征离散度处于预设离散度阈值区间内则判定融合检测特征向量有效，若所述信息熵值处于预设信息熵阈值区间外或所述特征离散度处于预设离散度阈值区间外则触发特征重构机制，返回调整时空映射矩阵的权重分配，直至生成有效的融合检测特征向量； 对融合检测特征向量进行酒驾判定处理，生成包含检测置信度、特征关联强度及判定依据的酒驾综合判定结果； 依据酒驾综合判定结果，触发检测场景的闭环处理流程，所述闭环处理流程包含加密结果记录、多终端信息同步及检测场景复位，且闭环处理流程需基于酒驾检测深度学习模型的输出结果驱动机器人组件协同动作。

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