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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种辅助安全驾驶的多任务驾驶员视线估计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：CN118675157B 。

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：202410815376.1，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种辅助安全驾驶的多任务驾驶员视线估计方法及系统是由李霖;武新梅;马建芳;周刚;朱海红;严如玉设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助安全驾驶的多任务驾驶员视线估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种辅助安全驾驶的多任务驾驶员视线估计方法及系统。本发明从视频序列中获取多帧驾驶员图像，通过DlibCNN方法提取每帧驾驶员图像的人脸关键特征点及面部区域图像，结合每帧驾驶员图像的人脸关键特征点进行眼部区域裁剪及头部姿态提取，得到每帧驾驶员图像的左眼区域图像、右眼区域图像、头部姿态；构建驾驶员视线估计网络，将每帧驾驶员图像的左眼区域图像、右眼区域图像、面部区域图像、头部姿态作为驾驶员视线估计网络的输入，得到每帧驾驶员图像的估计视线方向、估计注视区域类型；获取实时驾驶员图像，输入至驾驶视线估计网络，得到实时驾驶员估计视线方向、估计注视区域类型。

本发明授权一种辅助安全驾驶的多任务驾驶员视线估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种辅助安全驾驶的多任务驾驶员视线估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从视频序列中获取多帧驾驶员图像，标记每帧驾驶员图像的视线方向、注视区域类型，将每帧驾驶员图像通过DlibCNN方法提取每帧驾驶员图像的多个人脸关键特征点、每帧驾驶员图像的面部区域图像，结合每帧驾驶员图像的多个人脸关键特征点进行眼部区域裁剪及驾驶员头部姿态提取，得到每帧驾驶员图像的左眼区域图像、每帧驾驶员图像的右眼区域图像、每帧驾驶员图像的头部姿态； 步骤2：构建驾驶视线估计网络，将每帧驾驶员图像的左眼区域图像、每帧驾驶员图像的右眼区域图像、每帧驾驶员图像的面部区域图像、每帧驾驶员图像的头部姿态作为输入至驾驶员视线估计网络进行视线估计，得到每帧驾驶员图像的估计视线方向、估计注视区域类型，结合每帧驾驶员图像的视线方向、注视区域类型构建驾驶员视线估计网络损失函数，通过SGD算法优化训练得到优化后驾驶视线估计网络； 步骤3：获取实时驾驶员图像，输入至优化后驾驶视线估计网络进行视线估计，得到实时驾驶员图像的估计视线方向、估计注视区域类型； 所述左眼EE-Net网络模型，用于输入每帧驾驶员图像的左眼区域图像，进行左眼特征提取得到每帧驾驶员图像的左眼特征； 所述左眼EE-Net网络模型由第一左眼卷积层、第一左眼激活层、第一左眼扩展卷积层、第一左眼扩展激活层、第一左眼最大池化层、第二左眼卷积层、第二左眼激活层、第二左眼扩展卷积层、第二左眼扩展激活层、第二左眼最大池化层、第三左眼卷积层、第三左眼激活层、第三左眼扩展卷积层、第三左眼扩展激活层、第四左眼卷积层、第四左眼激活层、第四左眼扩展卷积层、第四左眼扩展激活层依次级联构成； 所述进行左眼特征提取得到每帧驾驶员图像的左眼特征，具体如下： 每帧驾驶员图像的左眼区域图像依次通过第一左眼卷积层进行卷积特征提取、第一左眼激活层进行特征激活、第一左眼扩展卷积层进行模型通道数扩展、第一左眼扩展激活层进行特征激活、第一左眼最大池化层处理、第二左眼卷积层进行卷积特征提取、第二左眼激活层进行特征激活、第二左眼扩展卷积层进行模型通道数扩展、第二左眼扩展激活层进行特征激活、第二左眼最大池化层处理、第三左眼卷积层进行卷积特征提取、第三左眼激活层进行特征激活、第三左眼扩展卷积层进行模型通道数扩展、第三左眼扩展激活层进行特征激活、第四左眼卷积层进行卷积特征提取、第四左眼激活层进行特征激活、第四左眼扩展卷积层进行模型通道数扩展、第四左眼扩展激活层进行特征激活，得到每帧驾驶员图像的左眼特征。

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