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龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利面向车载设备的压缩视频驾驶员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：CN115171080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210666671.6，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权面向车载设备的压缩视频驾驶员行为识别方法是由胡耀聪;帅真;杨会成;万国扬设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向车载设备的压缩视频驾驶员行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向车载设备的压缩视频驾驶员行为识别方法，首先采用ffmpeg直接对摄像头捕捉的MPEG‑4压缩视频数据流进行处理，有效利用P‑frame中的运动矢量和残余误差；其次设计多分支时空卷积网络模型，通过轻量化2D3D卷积网络结构分别从I‑frame和P‑frame中提取外观信息与动作信息，从而降低模型的参数量和计算复杂度；进一步地，本发明结合跨层连接模块与时空特征池化模块用于外观信息与动作信息的融合，实现分心驾驶行为时空表征；最后，本发明采用知识蒸馏学习策略，即引入老师模型引导轻量化模型，进一步改善识别精度。本发明准确率高，复杂度低，实时性好，适用于车载嵌入式设备。

本发明授权面向车载设备的压缩视频驾驶员行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向车载设备的压缩视频驾驶员行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用ffmpeg开源库处理摄像头实时捕捉的MPEG-4压缩视频数据流； 步骤2：设计多分支时空卷积网络模型，其包含三个网络分支，分别处理I-frame，运动矢量及残余误差，分别命名为I-branch,M-branch和R-branch，其中I-branch采用ShuffleNetV2结构用于提取外观线索，M-branch和R-branch将ShuffleNetV2中的2D卷积核扩展为3D卷积核，用于处理动作线索用于处理动作线索并对卷积通道数进行压缩； 步骤3：结合跨层连接单元与时空特征池化模块用于外观信息与动作信息的融合；跨层连接模块能够融合不同网络分支的中间层特征图，将M-branch和R-branch学习的3D特征图经过时间卷积映射为2D特征图，并与I-branch进行特征拼接；时空特征池化模块拟用于聚合不同网络分支的末层特征向量，通过Conv1D卷积学习特征向量的高维潜在信息，采用三线性池化操作对不同分支提取的特征向量进行聚合，进而实现驾驶行为时空表征； 步骤4：采用知识蒸馏学习策略，引入Two-streamI3D作为老师模型，多分支时空卷积网络模型作为学生模型；将老师模型输出的结果作为软标签，引导轻量化模型的训练，弥补了参数量减少引起的性能退化，进而改善模型的识别精度； 步骤5：模型的训练与测试。

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