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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于二维三维人脸一致性凝视的驾驶员凝视方向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：CN119206675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411334006.2，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于二维三维人脸一致性凝视的驾驶员凝视方向检测方法是由陈伟超;吴克伟;刘必源;廖伟良;王长青;陈凯;谢昭设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二维三维人脸一致性凝视的驾驶员凝视方向检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于二维三维人脸一致性凝视的驾驶员凝视方向检测方法，使用二维卷积网络的人脸特征，估计二维人脸的凝视方向和二维人脸的凝视锥体。本发明使用三维人脸重建的深度特征，估计三维人脸的凝视方向和三维人脸的凝视锥体。为了验证三维人脸的凝视方向的准确性，计算其与二维人脸凝视方向的一致性损失。为了验证三维人脸的凝视锥体的准确性，计算其与二维人脸凝视锥体的一致性损失。本发明结合二维‑三维一致性凝视方向，和二维‑三维凝视椎体一致性，能够保证二维人脸特征提取和三维人脸特征提取的可靠性，实现准确的凝视方向检测。

本发明授权基于二维三维人脸一致性凝视的驾驶员凝视方向检测方法在权利要求书中公布了：1.基于二维三维人脸一致性凝视的驾驶员凝视方向检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、定义三维人脸坐标系二维人脸坐标系以及驾驶员三维人脸位置图像数据集{position3D}、驾驶员二维人脸数据集{face2D}、三维凝视方向数据集为二维凝视方向数据集为三维凝视锥体数据集为二维凝视锥体数据集为 步骤S2、基于驾驶员二维人脸数据集{face2D}中的驾驶员二维人脸图像face2D获取二维人脸特征点集合，基于二维人脸特征点集合获得驾驶员的左眼区域图像Image_left和右眼区域图像Image_right；然后基于驾驶员的左眼区域图像Image_left和右眼区域图像Image_right，计算驾驶员二维人脸图像face2D中的二维凝视方向再基于二维凝视方向计算二维凝视锥体Cone2D； 步骤S2中，对驾驶员的左眼区域图像Image_left进行卷积池化处理，得到左眼凝视方向对驾驶员的右眼区域图像Image_right进行卷积池化处理，得到右眼凝视方向最后结合左眼凝视方向右眼凝视方向计算得到二维凝视方向 基于二维凝视方向计算二维凝视锥体Cone2d，过程如下： 设置二维凝视锥体Cone2d顶点为OFace； 设置二维凝视锥体Cone2D的方向为上述计算得到的 设置二维凝视锥体Cone2D顶角为θ2D0θ2Dπ； 计算二维凝视锥体Cone2D的凝视范围如下式所示： 其中，x,y为face2D中的任意一个点； 计算点x,y到顶点OFace的向量与之间的夹角的余弦值，该余弦值用于判断该点是否在Cone2D内； 步骤S3、基于驾驶员二维人脸图像face2D获取二维鼻子点集Pnose；基于驾驶员三维人脸位置图像数据集{position3D}中的驾驶员三维人脸位置图像position3D，获取三维人脸关键特征点集合然后基于三维人脸关键特征点集合计算驾驶员三维凝视方向再基于驾驶员三维凝视方向计算三维凝视锥体Cone3D； 步骤S3中，基于驾驶员三维人脸位置图像position3D获取三维左眼点集P'left_eye、三维右眼点集P'right_eye、三维鼻子点集P'nose，由此构成三维人脸关键特征点集合然后对三维人脸关键特征点集合进行全连接层处理，由此得到驾驶员三维凝视方向 基于驾驶员三维凝视方向计算三维凝视锥体Cone3D，过程如下： 设置三维凝视锥体Cone3D顶点为OFace； 设置三维凝视锥体Cone3D的方向为计算得到的三维凝视方向设置三维凝视锥体Cone3D的顶角为θ3D0θ3Dπ 设置三维凝视锥体的最大凝视距离为h，表示驾驶员视线的有效范围； 计算三维凝视锥体Cone3D的凝视范围如下式所示： 其中，x,y,z为position3D的中任意一个点； 计算点x,y,z到顶点OFace的向量和之间的夹角的余弦值，该余弦值用于判断该点是否在Cone3D内； 步骤S4、计算二维凝视方向损失三维凝视方向损失二维-三维一致性凝视方向损失结合二维凝视方向损失三维凝视方向损失二维-三维一致性凝视方向损失计算得到总凝视方向损失 步骤S5、计算二维凝视锥体损失三维凝视锥体损失二维-三维一致性凝视锥体损失结合二维凝视锥体损失、三维凝视锥体损失二维-三维一致性凝视锥体损失计算得到驾驶员总凝视锥体损失 然后，结合总凝视锥体损失以及步骤S4得到的总凝视方向损失计算得到总凝视损失LossTotal； 最后，使用总凝视损失进行训练以获取方法的最优参数； 步骤S6、输入待检测二维人脸图像，通过最优参数下的方法对待检测二维人脸图像进行处理，得到待检测二维人脸图像中驾驶员三维人脸位置图像、驾驶员三维凝视方向、驾驶员三维凝视锥体。

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