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龙图腾网获悉河北科技大学申请的专利一种基于计算机视觉和传感器的疲劳度监测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：CN114492656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210122201.3，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于计算机视觉和传感器的疲劳度监测系统是由刘涵;杜卓;赵立铭;孙亚楠;徐泽靖;张震;姚赛;宋保贤;罗中豪设计研发完成，并于2022-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉和传感器的疲劳度监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉和传感器的疲劳度监测系统，包括驾驶员人脸捕捉模块、驾驶员身体捕捉模块、驾驶员身体状态监测模块、核心主控、应答模块、数据共享模块和异常处理模块。本发明能够很方便的部署到汽车之上，不会对汽车的运行产生直接影响，能够不影响汽车的安全行驶，同时安装方便，经过测试，该方式相比通过汽车运行状态进行疲劳危险驾驶的方式灵敏度提高4倍以上。本发明的疲劳度检测方式使用了包括司机身体内在状态和外在状态的多项数据进行融合分析，在保证疲劳度监测精度的同时，大大减少了疲劳误判的情况，相比于仅使用计算机视觉或仅使用佩戴传感器的疲劳检测方式，误判率减少40％以上。

本发明授权一种基于计算机视觉和传感器的疲劳度监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉和传感器的疲劳度监测系统，其特征在于：包括驾驶员人脸捕捉模块、驾驶员身体捕捉模块、驾驶员身体状态监测模块、核心主控、应答模块、数据共享模块和异常处理模块； 所述驾驶员人脸捕捉模块、驾驶员身体捕捉模块和驾驶员身体状态监测模块将采集的数据传输至核心主控，所述核心主控对对获得驾驶员人脸和驾驶员身体状态以及身体状态数据进行处理和分析； 所述应答模块根据核心主控计算得到的疲劳度检测结果做出相应的应答反应； 所述数据共享模块将车内的数据实时的传输到云端进行记录； 所述异常处理模块，在系统运行出现异常时，进行提醒和自我修复； 所述驾驶员人脸捕捉模块通过神经网络的方式，通过目标检测神经网络对人脸数据进行训练，使用训练好的人脸目标检测模型进行人脸的定位； 所述驾驶员人脸捕捉模块和驾驶员身体捕捉模块采用安装在车辆前挡风玻璃的上端处的红外摄像头和高清摄像头采集司机的头部图像； 所述红外摄像头和高清摄像头通过无线连接或有线连接核心主控； 司机的实时图像数据会通过摄像头传输到核心主控中，主控会根据预定的程序对司机的图像数据Img_1进行处理，系统会首先运行目标检测程序，用目标检测算法YOLOv4进行人脸定位和分类，目标检测算法的模型文件为预先使用司机疲劳图像进行训练的模型，此时系统能够得到司机人脸在图像中的最小外界矩形的对角点坐标，左上角坐标X1,Y1和右下角坐标X2,Y2，同时能够对人脸进行一个疲劳度的离散分类，分为四个档次：正常，轻微疲劳，疲劳，重度疲劳，分别对应分值0，30，60，100，将分值赋值给weight_1； 通过上述步骤获得的人脸坐标将坐标部分图像Img_2分割出来，Img_2图像即为人脸图像，对Img_2进行关键点检测，同样是使用深度学习的方式，使用PFLD算法能够在Img_2中获得到眼睛周围的坐标点，通过判断这些坐标点代表的眼睛的张合程度，就能够计算出司机的眨眼频率，具体的计算方法为计算人眼周围坐标点在图像坐标系中的Y轴坐标值最大点和最小点，计算二者之间差值，为像素点差值D_value，当司机睁开眼睛时，D_value达到最大值，当司机闭上眼睛时，D_value达到最小值，每一次D_value由最大到最小的过程即为一次眨眼过程，10s内的眨眼次数为眨眼频率eye_frequency，D_value的值为眼睛的张合程度eye_range；将60s内的eye_frequency和eye_range对时间t进行直线拟合，得到eye_frequency数据的斜率k_fre，和eye_range的斜率k_ran，同时计算eye_frequency和eye_range的平均值mean_fre和mean_ran，平均值也为绝对值，计算其与司机正常状态下的眨眼频率common_fre和张合幅度common_ran之间的差值D_fre和D_ran，则此时疲劳度的计算公式为weight_2＝-c*k_fre*D_fre+k_ran*D_ran，其中c为平衡权值因子，取4；对视觉方法获得的疲劳度因子进行融合，得到最终的视觉处理结果fatigue_v，求解公式为fatigue_v＝weight_1+weight_2。

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