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龙图腾网获悉浙江大学;浙江大学金华研究院申请的专利一种驾驶员分心检测方法和装置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：CN115690750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211293932.0，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种驾驶员分心检测方法和装置是由徐新民;李健卫;华迎凯设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种驾驶员分心检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种驾驶员分心检测方法和装置。本申请提供了一种驾驶员分心检测方法，以及部署于车载终端的检测装置。将驾驶员人脸图像数据集进行预处理；输入训练好的分心检测网络模型，输出驾驶员视线估计结果，即视线的俯仰角与方位角离散标签概率，通过计算得到俯仰角和方位角；将俯仰角和方位角映射至预划分驾驶员兴趣区域，判断视线是否长时间偏离正常区域，为驾驶员分心行为进行预警。本发明显著降低了深度学习分心检测网络模型的计算量，并保持较高的估计准确率，故可降低终端装置的处理器性能要求，同时视线估计结果可为后续进一步分析驾驶员驾驶行为与状态做铺垫。

本发明授权一种驾驶员分心检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种驾驶员分心检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：数据集预处理：将驾驶员人脸图像数据集分为训练集和测试集，数据集中每一张图像都包含预期结果标签，分为连续标签与离散分类标签，之后进行图像的缩放与归一化； 步骤2：构建基于视线估计的分心检测网络，该网络包括特征提取部分和两路全连接层，所述特征提取部分结合残差结构、深度分离卷积与通道分级卷积实现轻量化多尺度特征提取功能； 步骤3：将预处理后训练集的某一训练样本输入分心检测网络的特征提取部分，得到特征图；对特征图进行全局平均池化，得到总特征向量，将总特征向量分别输入视线估计分心检测网络的两路全连接层，得到俯仰角与方位角离散标签概率； 步骤4：融合俯仰角与方位角离散标签概率的均方误差与交叉熵计算损失函数，并根据损失函数更新网络参数； 步骤5：选择其他的训练集训练样本，并依次使用步骤3-4调整网络参数，得到视线估计误差处于预先设置的阈值内的最终检测模型； 步骤6：在任意测试集中选取一张待测图像，输入步骤5中得到的最终检测模型，得到俯仰角与方位角离散标签概率，通过计算获取驾驶员视线估计的方位角和俯仰角结果，对驾驶舱预划分兴趣区域，将估计结果映射至兴趣区域，根据预划分兴趣区域的分心判定条件做出分心检测判断结果。

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浙江大学;浙江大学金华研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。