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龙图腾网获悉深圳市天双科技有限公司申请的专利一种基于红外摄像头的驾驶员分心疲劳检测方法、系统及存储介质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：CN116883978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310950279.9，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于红外摄像头的驾驶员分心疲劳检测方法、系统及存储介质是由唐忠林;李石强设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于红外摄像头的驾驶员分心疲劳检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于红外摄像头的驾驶员分心疲劳检测方法，涉及汽车安全技术领域。与现有技术相比，本发明提供一种基于红外摄像头的驾驶员分心疲劳检测方法及系统，使用多个关键点联合判断分心疲劳，检测精度高，首先挖掘出人在疲劳状态下的表情特征，然后将这些定性的表情特征进行量化，提取出面部特征点及特征指标作为判断依据，再结合实验数据总结出基于这些参数的识别方法，最后输入获取到的状态数据进行识别和判断；从驾驶员的头部姿势判断是否疲劳和分心，如果驾驶员在一段时间内没有看前方道路的时间频率大于预定阈值，则产生警告信号；如果驾驶员正向前看，在特定时间段内闭眼的时间百分比超过预定阈值，也产生警告信号。

本发明授权一种基于红外摄像头的驾驶员分心疲劳检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于红外摄像头的驾驶员分心疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1图像采集：采用红外摄像头获取驾驶员脸部图像，得到图片； 2图像数据处理：依次采用双边滤波、彩色图片灰度化以及在hsv颜色空间上对图片进行变换； 3脸部特征提取：步骤2中经过数据处理后的图片通过人脸检测模型retinaface提取脸部特征； 4检测人脸：采用retainface模型在步骤3提取脸部特征的图像上检测人脸，在得到人脸区域后截取人脸区域输入PFLD人脸98个关键点检测模型中； 5替换模型主干：将PFLD人脸98个关键点检测模型中的关键点回归模型部分中，采用ResNet_18提取主干，损失函数部分替换成smoothL1损失函数； 6去除辅助网络：将PFLD人脸98个关键点检测模型中的姿态估计部分，去除PFLD神经网络的辅助网络中与输出偏航角、旋转角和翻滚角相关的神经网络模块，只保留人脸关键点相关的模块； 7修改梯度下降调整学习率策略：使用余弦退火调整学习率策略CosineAnnealingLR替换原PFLD人脸98个关键点检测模型中当特定的度量指标； 8计算模型输出关键点坐标位置：经过优化后的PFLD模型训练完后经过测试效果输出红外图的98个人脸关键点，其中鼻子部位9个关键点，嘴巴部位18个关键点，左眼部位以及右眼部位各9个关键点，左眉部以及右眉部各9个关键点，其余关键点沿脸部轮廓设置； 9判断驾驶员状态：判断驾驶员是否存在分心状态：依据鼻子部位的9个关键点位置计算相对于人脸检测框的偏移量判断头部姿态；判断驾驶员是否存在疲劳状态：依据眼睛部位的18个关键点位置计算眼镜的张合程度以及嘴巴部位的18个关键点位置计算嘴巴的张合程度。

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