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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利驾驶员情绪识别方法、装置、设备及存储介质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：CN116994230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310910029.2，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权驾驶员情绪识别方法、装置、设备及存储介质是由桂程鹏;高遵海设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本驾驶员情绪识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于情绪识别技术领域，公开了一种驾驶员情绪识别方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取驾驶员的面部图像，提取所述面部图像的面部特征，将所述面部特征通过驾驶员情绪识别模型提取所述面部特征的时空特征序列，所述时空特征序列进行抽象，得到抽象特征，根据所述抽象特征得到驾驶员的情绪状态，通过对驾驶员的面部图像经过驾驶员情绪识别模型的特征提取以及抽象处理，得到驾驶员的情绪，相对于传统的情绪识别，本发明能够提高情绪识别的准确率以及减少响应时间，能够提高情绪识别效率。

本发明授权驾驶员情绪识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种驾驶员情绪识别方法，其特征在于，所述驾驶员情绪识别方法包括： 获取驾驶员的面部图像，提取所述面部图像的面部特征； 将所述面部特征通过驾驶员情绪识别模型提取所述面部特征的时空特征序列； 所述时空特征序列进行抽象，得到抽象特征； 根据所述抽象特征得到驾驶员的情绪状态； 所述将所述面部特征通过驾驶员情绪识别模型提取所述面部特征的时空特征序列之前，还包括： 对人脸表情数据集的进行筛选，得到负面表情； 对所述负面表情分类，根据分类结果为所述负面表情添加表情标签，得到负面情绪集； 将所述人脸表情数据集进行划分，得到训练数据集和验证数据集，所述人脸表情数据集中包括所述负面情绪集； 将所述训练数据集输入到初始三维卷积神经网络中，提取所述训练数据集中负面表情的局部时空序列特征； 将所述局部时空序列特征输入到ConvLSTM中进行抽象，得到抽象特征； 对所述抽象特征进行特征变换，得到最终特征； 根据所述最终特征进行判别，得到情绪识别结果，并得到中间情绪识别模型； 根据所述验证数据集对所述中间情绪识别模型进行验证，得到识别误差，在所述识别误差小于误差阈值时，将所述中间情绪识别模型作为情绪识别模型； 所述对所述负面表情分类，根据分类结果为所述负面表情添加表情标签，得到负面情绪集，包括： 根据所述分类结果确定若干个负面情绪子集，并为所述若干个负面情绪子集对应添加情绪标签； 对所述若干个情绪子集进行筛选，得到表情强烈样本； 根据所述表情强烈样本得到极端表情集，并为所述极端表情集添加情绪标签； 将所述极端表情集添加到所述负面情绪集； 所述根据所述抽象特征得到驾驶员的情绪状态之后，还包括： 在所述驾驶员的情绪状态为极端表情时，确定所述极端表情的表情类别； 根据所述表情类别调用灯光预警以及语音预警进行提醒； 根据所述表情类别对所述驾驶员进行情绪安抚； 所述在所述驾驶员的情绪状态为极端表情时，确定所述极端表情的表情类别之后，还包括： 获取所述极端表情的持续时间； 在所述极端表情的持续时间超过安全阈值时，获取当前行车轨迹，并对所述行车轨迹判断，确定当前的驾驶行为； 在所述当前的驾驶行为为暴力驾驶行为时，接管车辆行驶控制权，并将所述车辆行驶至安全地点停车，直至所述驾驶员情绪稳定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉轻工大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市汉口常青花园学府南路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。