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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种面向3D点云图像数据的疲劳驾驶行为识别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：CN116824558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310833987.4，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种面向3D点云图像数据的疲劳驾驶行为识别方法是由肖卫初;刘宏立;孙长亮;石博;邱圆设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向3D点云图像数据的疲劳驾驶行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向3D点云图像数据的疲劳驾驶行为识别方法。首先，采集3D点云图像视频帧作为待处理图像；然后，采用点素‑体素融合转化网络PVFTN对待处理图像进行处理，获得驾驶员脸部区域特征图像，点素‑体素融合转化网络PVFTN包含三个PVF模块，PVF模块包含点素分支和体素分支；再采用多尺度面部关键点检测器MSFLD处理脸部区域特征图像，获得每帧23个关键点坐标；再计算左眼、右眼和嘴巴的纵横比，更新脸部疲劳参数矩阵；最后，采用统计阈值和自适应阈值相结合的方法进行判断，得到驾驶员驾驶状态的判断结果，即可实现对运动状态下的驾驶员疲劳驾驶状态的判断。

本发明授权一种面向3D点云图像数据的疲劳驾驶行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向3D点云图像数据的疲劳驾驶行为识别方法，其特征在于，包括： 步骤10，采集经分帧处理的包含有驾驶员面部信息的3D点云图像视频帧作为待处理图像； 步骤20，采用点素-体素融合转化网络PVFTN作为3D点云图像数据特征提取模型，对待处理图像进行处理，获得脸部区域特征图像； 其中，待处理图像输入点素-体素融合转化网络PVFTN，依次经过第一PVF模块、第二PVF模块、第三PVF模块处理，分别得到第一PVF特征图、第二PVF特征图、第三PVF特征图，这三个特征图最后经过MLP层处理并聚合得到聚合多尺度特征作为脸部区域特征图像输出； PVF模块包含点素分支和体素分支，分别处理PVF模块的输入特征F，点素分支在点素域中提取全局特征Fg，体素分支在体素域中提取局部特征Fl，PVF模块的输出端融合全局特征Fg和局部特征Fl，得到并输出PVF特征图F； 步骤30，采用多尺度面部关键点检测器MSFLD处理脸部区域特征图像，获得脸部23个关键点坐标； 步骤40，根据脸部关键点坐标更新脸部疲劳参数矩阵； 步骤50，根据脸部疲劳参数矩阵，采用统计阈值和自适应阈值相结合的方法进行判断，得到驾驶员驾驶状态的判断结果。

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