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龙图腾网恭喜江苏濠汉信息技术有限公司;西交濠汉(成都)智慧科技有限公司申请的专利多模态生物特征融合的驾驶员疲劳状态实时监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：CN120048073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510535914.6，技术领域涉及：G08B21/06；该发明授权多模态生物特征融合的驾驶员疲劳状态实时监测方法是由罗文彬;夏江江;戴相龙;王晓鹏;何成虎;李学钧;蒋勇设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态生物特征融合的驾驶员疲劳状态实时监测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了多模态生物特征融合的驾驶员疲劳状态实时监测方法，涉及疲劳报警技术领域，该方法包括：部署监测组件，进行驾驶员姿态采样；嵌入式部署第一决策器与第二决策器；连接疲劳报警器，根据连续监测帧，协同第一决策器和第二决策器，对驾驶员进行状态提醒；其中，第一决策器通过头部姿态欧拉角进行时空维度决策，第二决策器以基于头部姿态欧拉角的校正与基于瞄框向量确定的多模态生物特征融合进行时空维度决策。通过本申请解决了由于依赖单一面部特征，未考虑个体特性，导致监测精度较低，容易出现误警漏警的技术问题，通过多模态生物特征融合和两级决策器，提高疲劳预警的准确性和效率。

本发明授权多模态生物特征融合的驾驶员疲劳状态实时监测方法在权利要求书中公布了：1.多模态生物特征融合的驾驶员疲劳状态实时监测方法，其特征在于，包括： 部署监测组件，建立所述监测组件与车控中心的信道交互，控制所述监测组件进行驾驶员姿态采样，确定连续监测帧； 嵌入式部署第一决策器与第二决策器，其中，所述第一决策器部署于扫描组件，所述第二决策器部署于车控中心； 连接疲劳报警器，根据所述连续监测帧，协同所述第一决策器的一阶模糊决策与疲劳状态告警，和基于所述第二决策器的二阶决策与疲劳状态报警，对驾驶员进行状态提醒； 其中，所述第一决策器通过头部姿态欧拉角进行时空维度决策，所述第二决策器以基于头部姿态欧拉角的校正与基于瞄框向量确定的多模态生物特征融合进行时空维度决策； 其中，所述头部姿态欧拉角包括俯仰角、偏航角和滚动角，以标准姿态下的基线三维坐标系为参考进行确定； 针对所述连续监测帧，以基于所述头部姿态欧拉角，度量时空维度下的角向量，其中，角向量以帧角度值与基于相邻帧的角度趋变特征确定； 根据所述角向量，进行疲劳状态决策与报警； 其中，根据所述角向量，进行疲劳状态决策与报警，包括： 设定姿态阈值，其中，所述姿态阈值以头部姿态欧拉角为基准设定的动态姿态阈值与静态姿态阈值； 判定所述角向量是否满足所述姿态阈值，若满足，控制所述疲劳报警器执行基于疲劳状态的报警； 其中，基于所述第二决策器的二阶决策与疲劳状态报警，包括： 若不满足，回传所述连续监测帧，结合所述第二决策器，确定姿态瞄框，其中，姿态瞄框以疲劳关键姿态部位进行确定，与所述连续监测帧一一对应； 根据所述角向量，对所述姿态瞄框进行校正，确定校正姿态瞄框，其中，以标准姿态下为校正需求； 基于所述校正姿态瞄框，确定瞄框向量； 基于所述瞄框向量，提取多模态生物特征； 其中，对所述姿态瞄框进行校正，包括： 调用历史姿态数据并提取姿态数据，以所述头部姿态欧拉角为自变量，以所述关键姿态部位的趋变为因变量，挖掘线性递变关系； 根据所述线性递变关系，对所述姿态瞄框执行基于所述角向量的瞄框点云校正，确定所述校正姿态瞄框； 其中，确定瞄框向量，包括： 遍历所述校正姿态瞄框，以基于相邻帧的映射瞄框点云趋变，确定瞄框趋变特征； 根据所述瞄框趋变特征，度量时空维度下的瞄框向量。

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