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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种驾驶员疲劳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：CN116363635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310265323.2，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种驾驶员疲劳检测方法是由郜东瑞;沈艳;王录涛;李孝杰;李芃锐;张永清;汪曼青设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种驾驶员疲劳检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种驾驶员疲劳检测方法，所述驾驶员疲劳检测方法包括：S1：利用Wider_face人脸数据集训练MTCNN模型结构，得到训练好的MTCNN模型结构；S2：利用所述训练好的MTCNN模型结构对人脸图像中的人脸关键特征进行定位，得到定位后的人脸图像；S3：对所述定位后的人脸图像进行眼部特征提取，得到眼部时间特征和眼部空间特征；S4：利用多维度的深度融合网络对所述眼部时间特征和所述眼部空间特征进行融合，得到融合结果；S5：对所述融合结果进行状态识别，得到驾驶员疲劳检测结果。本发明能够将眼睛特征转化为时间特征和空间特征，以从不同的角度深入挖掘局部特征，从而最大化疲劳检测的效果。

本发明授权一种驾驶员疲劳检测方法在权利要求书中公布了：1.一种驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，所述驾驶员疲劳检测方法包括： S1：利用Wider_face人脸数据集训练MTCNN模型结构，得到训练好的MTCNN模型结构； S2：利用所述训练好的MTCNN模型结构对人脸图像中的人脸关键特征进行定位，得到定位后的人脸图像； S3：对所述定位后的人脸图像进行眼部特征提取，得到眼部时间特征和眼部空间特征； S4：利用多维度的深度融合网络对所述眼部时间特征和所述眼部空间特征进行融合，得到融合结果； S5：对所述融合结果进行状态识别，得到驾驶员疲劳检测结果； 所述S3中： 利用PERCLOS提取所述眼部时间特征； 所述S3中，所述眼部空间特征通过以下方式获得： 将所述PERCLOS的计算结果转化为一维面部特征信号； 将所述一维面部特征信号通过空间投影作三维多粒度重建，以得到所述眼部空间特征； 所述多维度的深度融合网络包括高斯时域子网、多层注意力空间子网和全连接层，所述高斯时域子网处理眼部时间特征，所述多层注意力空间子网处理眼部空间特征，所述全连接层将高斯时域子网的计算结果和多层注意力空间子网的计算结果融合输出； 所述驾驶员疲劳检测结果包括：对融合结果采用Softmax输出以进行状态识别分类： 其中，表示网络的最终输出结果，表示使用Sigmoid作最终分类，表示全连接层，和分别表示经过高斯时域子网计算的结果和经过多层注意力空间子网计算的结果； 所述高斯时域子网包括双层的双向长短期记忆网络和高斯误差线性单元，所述双向长短期记忆网络包括多个间隔设置的记忆单元结构； 所以多层注意力空间子网包括多个间隔设置的注意力网络模块，在各所述注意力网络模块之前，所述多层注意力空间子网还包括卷积神经网络和ReLU函数，以做升维操作和网络间的线性变换。

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