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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利基于眼部纵横比变化率的可去眼镜的疲劳检测方法及系统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：CN116682097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310734329.X，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于眼部纵横比变化率的可去眼镜的疲劳检测方法及系统是由魏阳;王小刚;杜鑫;林俊杰;刘铭睿;练泽玮;詹秉翰设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于眼部纵横比变化率的可去眼镜的疲劳检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于眼部纵横比变化率的可去眼镜的疲劳检测方法及系统，涉及视频图像处理领域，解决现有疲劳检测技术过度依赖眨眼检测导致检测不准确的问题；本发明包括S1：采集驾驶员视频信息并处理为逐帧的图片；S2：利用眼镜去除算法，逐帧去除图片中的眼镜及眼镜阴影；S3：将S2处理过的图片逐帧合成视频，再采用dlib检测视频中的人脸区域并识别出人脸区域中人脸的关键点并计算单帧eye平均值；S4：利用单位时间eye平均值变化率结合疲劳度预警指标判断人眼疲劳状态；本发明通过随时间变化的眼部纵横比平均值变化率来对疲劳度进行一个连续式的判断，通过回归函数预测眨眼帧参数，让变化率不受因人而异眨眼习惯影响。

本发明授权基于眼部纵横比变化率的可去眼镜的疲劳检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于眼部纵横比变化率的可去眼镜的疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集驾驶员视频信息并处理为逐帧的图片； S2：利用眼镜去除算法，逐帧去除图片中的眼镜及眼镜阴影； S3：将S2处理过的图片逐帧合成视频，再采用dlib检测视频中的人脸区域并识别出人脸区域中人脸的关键点并计算单帧eye平均值； S4：利用单位时间eye平均值变化率结合疲劳度预警指标判断人眼疲劳状态； S2中所述眼镜去除算法利用take-glass-net网络实现，所述take-glass-net网络包括掩膜预测阶段和掩模移除阶段，所述掩膜预测阶段估计眼镜掩膜Mg和阴影掩膜Ms，所述掩模移除阶段得到去除眼镜及眼镜阴影的驾驶人员图像； 所述S2包括以下步骤： S21：在掩膜预测阶段，对于输入的带眼镜的肖像I，利用跨域分割模块在掩膜预测阶段估计眼镜掩膜Mg和阴影掩膜Ms，其中跨域分割模块是有DA网络，GlassMaskNetwor，ShadowMaskNetwork组成；具体地： 先将原图像I处理成均匀特征图F，预测的过程采用多步策略先用GlassMaskNetwork预测眼镜掩膜Mg，再根据已经预测到的眼镜掩膜Mg位置，在特征图F中使用ShadowMaskNetwork预测阴影掩膜Ms位置； S22：在掩膜去除阶段，以预设好的两个掩膜为位置线索，采用多步策略，首先将原图I，眼镜掩膜Mg，阴影掩膜Ms输入De-ShadowNetwork去除原图I中的眼镜阴影，其中眼镜掩膜Mg对阴影掩膜Ms进行一个位置指引，再将原图I，眼镜掩膜Mg输入到De-GlassNetwork去除原图I中的眼镜，最终得到去除眼镜及眼镜阴影的驾驶人员图像。

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四川轻化工大学，其通讯地址为：643000 四川省自贡市汇东学苑街180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”。

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