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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利分心驾驶行为的检测方法、装置、电子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：CN120451943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510956477.5，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权分心驾驶行为的检测方法、装置、电子设备及存储介质是由魏雅娟;郑豪聪;于海燕;冯爽;陶力杰;贾佳颖;徐光灿;田仲雨设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本分心驾驶行为的检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种分心驾驶行为的检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及驾驶行为检测技术领域，该方法包括：获取驾驶行为图像；将驾驶行为图像输入分心驾驶行为检测模型，得到分心驾驶行为检测模型输出的分心驾驶行为检测结果；其中，分心驾驶行为检测模型是基于驾驶行为样本图像训练得到的，分心驾驶行为检测模型是包含主干网络特征提取模块、注意力模块和损失函数模块的模型，分心驾驶行为检测结果是基于分心驾驶行为检测模型中的主干网络特征提取模块、注意力模块和损失函数模块依次对驾驶行为图像进行多尺度特征提取、多尺度特征融合以及行为检测的结果。本发明的技术方案，基于分心驾驶行为检测模型进行分心驾驶检测，提高检测的准确性。

本发明授权分心驾驶行为的检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分心驾驶行为的检测方法，其特征在于，包括： 获取驾驶行为图像； 将所述驾驶行为图像输入分心驾驶行为检测模型，得到所述分心驾驶行为检测模型输出的分心驾驶行为检测结果；其中，所述分心驾驶行为检测模型是基于驾驶行为样本图像训练得到的，所述分心驾驶行为检测模型包含主干网络特征提取模块、注意力模块和损失函数模块，所述分心驾驶行为检测结果是基于所述分心驾驶行为检测模型中的所述主干网络特征提取模块、所述注意力模块和所述损失函数模块依次对所述驾驶行为图像进行多尺度特征提取、多尺度特征融合以及行为检测的结果，所述主干网络特征提取模块是对所述驾驶行为图像进行多层级的轻量化特征提取的模块，所述注意力模块是对轻量化提取的多层级的特征进行特征融合的模块，所述损失函数模块是对融合后的特征进行偏差判别得到所述分心驾驶行为检测结果的模块；所述主干网络特征提取模块采用GhostNet网络，所述注意力模块采用SimAM机制和路径聚合网络，所述损失函数模块采用NWD作为损失函数，所述将所述驾驶行为图像输入分心驾驶行为检测模型，得到所述分心驾驶行为检测模型输出的分心驾驶行为检测结果，包括：将所述驾驶行为图像输入所述分心驾驶行为检测模型中的所述主干网络特征提取模块，得到所述主干网络特征提取模块输出的多尺度特征结果；所述主干网络特征提取模块是用于采用GhostNet网络对所述驾驶行为图像进行多层级的轻量化特征提取得到所述多尺度特征结果的模块；将所述多尺度特征结果输入所述分心驾驶行为检测模型中的所述注意力模块，得到所述注意力模块输出的多尺度特征融合结果；所述注意力模块是采用SimAM机制对所述多尺度特征结果进行特征增强，并对特征增强后的多尺度特征结果采用所述路径聚合网络进行多层级的特征融合得到的所述多尺度特征融合结果的模块；将所述多尺度特征融合结果输入所述分心驾驶行为检测模型中的所述损失函数模块，得到所述损失函数模块输出的所述分心驾驶行为检测结果；所述损失函数模块是采用NWD对所述多尺度特征融合结果进行预测框位置的偏差判别得到的所述分心驾驶行为检测结果的模块。

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