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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种多方法融合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：CN116311180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310194181.5，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种多方法融合的疲劳驾驶检测方法是由李雷孝;杨艳艳;万剑雄设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多方法融合的疲劳驾驶检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多方法融合的疲劳驾驶检测方法，将关键点定位的特征提取方法和基于MobileNetV3_small的特征提取方法相融合，首先为了提高基于关键点定位方法在特征提取时的准确性，使用个性化阈值代替传统的平均阈值，为了解决疲劳驾驶检测公开数据集种类及数量较少的问题，在训练眼睛嘴巴状态分类器时，使用迁移学习的方法使模型能够很快的收敛，并取得较高的准确率。最后使用多特征融合方法，通过多参数共同判别的方法对驾驶员进行疲劳驾驶检测。多方法融合特征提取方法相较于单独使用基于关键点定位的特征提取方法或基于MobileNetV3_small，F1分数分别提高了23.12％和2.56％；最终疲劳检测F1分数达到92.21％，FPS为29，具有轻量化、准确率高且实时性较好等优点，便于推广使用。

本发明授权一种多方法融合的疲劳驾驶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多方法融合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 先进行人脸检测和关键点定位部分，实现对视频中的每一帧图像进行驾驶员人脸检测，以及在检测到人脸时进行人脸区域的标注和人脸关键点定位； 再进行特征提取，具体是通过提前训练好的分类器对视频中的每一帧图像进行驾驶员眼睛、嘴巴特征的提取；在人脸关键点定位的基础上，通过计算眼睑纵横比和嘴部纵横比来进行驾驶员眼睛、嘴巴特征的提取，将这两种特征提取方法结果进行融合，作为最终驾驶员眼睛、嘴巴特征提取的结果； 最后进行疲劳驾驶检测，在特征提取的基础上，统计驾驶员某一时间段内缓慢眨眼次数、PERCLOS值、打哈欠次数，进行驾驶员疲劳驾驶的检测，完成检测； 在人脸关键点定位的基础上，通过计算眼睑纵横比和嘴部纵横比来进行驾驶员眼睛、嘴巴特征的提取是使用概率来判断驾驶员眼睛和嘴巴的状态，通过获取正在驾驶的驾驶员的睁眼或张嘴、闭眼或闭嘴的图片来计算驾驶员眼睛纵横比EAR和嘴巴纵横比MAR，具体如下式所示： 1 2 其中：和，为眼睛和嘴巴坐标；1-6为眼部和嘴六个关键点， 得到睁眼或打哈欠和闭眼或闭嘴时的EAR和MAR后，计算眼睛或嘴巴闭合一半时的MobileNetV或MAR作为当前驾驶员的个性化阈值，计算方式如下式所示： 3 4 当眼睛闭合、嘴巴张开一半时，认为有百分之五十的可能是闭眼、打哈欠帧，随着眨眼和打哈欠动作的进行，眼睛闭合程度和嘴巴张开程度越大，此时是闭眼帧、打哈欠帧的概率就越大，直到眼睛完全闭合、嘴巴完全张开时，认为是闭眼、打哈欠帧的概率为百分之百； 闭眼概率计算公式如下式所示： 5 6 PiFormEye为第帧为闭眼帧的概率，PCeye为当闭眼概率每上升百分之十时阈值变化量； 打哈欠概率计算公式如下式所示： 8 PiFormMouth为第帧为打哈欠帧的概率，PCmouth为当打哈欠概率每上升百分之十时阈值变化量； 结果融合是使用多方法融合的特征提取模型来共同进行驾驶员眼睛嘴巴特征提取，使用多方法融合的方法来判断眼睛和嘴巴状态时，第帧为闭眼帧、打哈欠帧时的概率计算方法如下： Pieye＝λ1×PiFormEye+λ2×PiCnnEye9 Pimouth＝λ1×PiFormMouth+λ2×PiCnnMouth10 缓慢眨眼、打哈欠状态概率计算公式如下： Peye＝P1eye+P2eye+…+Pi-1eye+Pieye11 Pmouth＝P1mouth+P2mouth+…+Pi-1mouth+Pimouth12 公式9和公式10中的和取值为0.5；当Pieye、Pimouth概率大于0.5时，认为该帧是闭眼、打哈欠帧；此时缓慢眨眼概率Peye和打哈欠概率累加，如公式11和公式12所示；当视频读取到最后或者某一帧概率小于等于0.5时，若大于预先设定的阈值且、Pmouth大于0.8时，认为驾驶员做了一个缓慢眨眼、打哈欠的动作，最终，模型保存缓慢眨眼、打哈欠次数以及闭眼帧数，方便下一步的疲劳驾驶检测。

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