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龍圖騰網(wǎng)獲悉煙臺大學申請的專利一種基于深度學習的駕駛員異常行為檢測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114998874B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210712341.6，技術領域涉及：G06V20/59；該發(fā)明授權一種基于深度學習的駕駛員異常行為檢測方法是由王璇;宋永超;呂駿;王瑩潔;徐金東;趙金東;閻維青;陳威龍;李凱強設計研發(fā)完成，并于2022-06-22向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的駕駛員異常行為檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于深度學習的駕駛員異常行為檢測方法，包括以下步驟；步驟1，通過YOLOv5算法對于目標駕駛員進行分心行為檢測，得到駕駛員是否存在各類分心駕駛行為的分析結果；步驟2，通過Perclos以及Dlib算法結合使用來對于目標駕駛員進行疲勞駕駛檢測，得到駕駛員是否存在疲勞駕駛行為的分析結果；步驟3，對于步驟1和步驟2識別分析得到的駕駛員異常行為的判斷結果進行預警。本發(fā)明能夠達到檢測駕駛員是否存在異常駕駛行為并對于駕駛員異常行為進行相應預警的效果。

本發(fā)明授權一種基于深度學習的駕駛員異常行為檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的駕駛員異常行為檢測方法，其特征在于檢測駕駛員的異常駕駛行為，包括以下步驟； 步驟1，通過YOLOv5算法對于目標駕駛員進行分心行為檢測，得到駕駛員是否存在各類分心駕駛行為的分析結果； 步驟2，通過Perclos以及Dlib算法結合使用來對于目標駕駛員進行疲勞駕駛檢測，得到駕駛員是否存在疲勞駕駛行為的分析結果； 步驟3，對于步驟1和步驟2識別分析得到的駕駛員異常行為的判斷結果進行預警； 所述步驟1具體步驟如下： 1制作駕駛員異常行為的數(shù)據(jù)集，使用LabelImg工具來對需要檢測的目標圖像進行標注，便于后續(xù)放入模型中進行訓練，制作了6類共1436張圖片作為駕駛員分心行為檢測的數(shù)據(jù)集； 2使用YOLOv5算法模型進行模型訓練，YOLOv5算法使用了GIoULoss來作為Boundingbox的損失函數(shù)，GIOU是來源于IOU的一種用于邊框預測的損失函數(shù)，GIOULoss可以用公式1來進行表示： 其中，A為正樣本集，B為負樣本集，IOU為正負樣本的交并比，c為最小閉包區(qū)域面積； 3將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集，按8:2的比例投入YOLOv5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，當驗證集損失函數(shù)達到最低時停止訓練，得到該數(shù)據(jù)集下模型最佳的權重參數(shù)； 4利用加載最佳權重參數(shù)YOLOv5網(wǎng)絡進行檢測測試集的圖片，通過檢測特殊物體是否存在可判斷出對應的分心行為； 所述步驟2中使用Dlib算法與Perclos算法進行疲勞駕駛檢測，通過Dlib計算人臉的歐式距離來定位目標人臉的眼睛以及嘴巴的位置后再通過使用Perclos算法來識別目標的眼睛以及嘴巴的狀態(tài)以此判斷目標是否疲倦；具體包括： 1Dlib用于人臉定位識別具體為： 1.通過加載人臉識別模型計算已知圖片中所有關于人臉的特征向量； 2.通過加載人臉識別模型計算需要識別的圖片中所有有關于人臉對應的特征向量； 3.計算人臉特征向量之間的歐式距離，計算歐式距離如公式2所示； 2Perclos是指眼睛的閉合時間所占用的一段特定的時間的百分率；人體進行一次研究閉合與睜開的過程中，眼睛睜開的程度隨著時間的變化曲線，在實驗的過程中可以通過此曲線來得到需要測量的目標對象的研究的某個程度的睜開與閉合的持續(xù)的時間，從而可以根據(jù)其反映出來的數(shù)據(jù)計算出Perclos值，通過公式3可以計算出Perclos的值； 其中，t1代表目標對象眼睛從完全打開到閉合的20％的時間，t2為眼睛完全打開到閉合的80％的時間，t3為眼睛完全打開到下一次的打開的20％的時間，t4為眼睛完全打開到下一次打開的80％的時間； 疲勞檢測的過程為：通過對圖像進行要素采集，然后將采集到的目標人臉的數(shù)據(jù)發(fā)送到監(jiān)測設備的控制端，控制端中則是含有針對駕駛員疲倦檢測的算法，控制端將采集到的人臉數(shù)據(jù)進行疲倦狀態(tài)識別判斷； 通過Dlib算法計算人臉的歐式距離來定位目標人臉上的眼睛和嘴巴的位置，定位完成后則使用Perclos算法判斷駕駛員的眼睛以及嘴巴是否擁有閉合張開的行為并對駕駛員眼睛和嘴巴閉合次數(shù)進行計數(shù)；再通過算式4判斷駕駛員是否存在疲勞駕駛行為 perclos＝RolleyeRoll+RollmouthRoll*0.24 其中：Rolleye為檢測到的目標人臉的眨眼次數(shù)，Rollmouth為檢測到的目標人臉的張嘴次數(shù)，Roll從零開始，每過一幀加一。

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