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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于自适应面部动作特征阈值的疲劳驾驶检测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：CN115171083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210877746.5，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于自适应面部动作特征阈值的疲劳驾驶检测方法是由刘晶;张鑫设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应面部动作特征阈值的疲劳驾驶检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于自适应面部动作特征阈值的疲劳驾驶检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，获取实时拍摄驾驶员驾驶过程的视频，并将视频流加载成图像帧；步骤2，识别步骤1加载的图像帧中的标签信息、置信度和位置信息；步骤3，循环读取步骤1加载的图像帧，并计算EAR和MAR；步骤4，在不同时段根据步骤3获得的EAR和MAR自适应计算出EART和MART；步骤5，统计眨眼次数和打哈欠次数；步骤6，根据步骤5统计的眨眼次数和打哈欠次数进行判断当前时段是否疲劳，然后继续循环执行步骤1，进行判断下一时段的疲劳状态。该方法解决了现有技术中使用固定的疲劳检测阈值而产生的鲁棒性低和可靠性低的问题。

本发明授权基于自适应面部动作特征阈值的疲劳驾驶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应面部动作特征阈值的疲劳驾驶检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤1，获取实时拍摄驾驶员驾驶过程的视频，并将视频流加载成图像帧； 步骤2，使用YOLOV5网络进行识别步骤1加载的图像帧中的标签信息、置信度和位置信息，并通过标签信息进行判断驾驶员是否已经坐到驾驶位置上面，如果驾驶员没有坐到驾驶位置，则继续执行步骤1直至驾驶员开始坐到驾驶位置上面后才执行步骤3； 步骤3，循环读取步骤1加载的图像帧，对每一帧的图像获取面部特征位置信息，并计算眼部长宽比EAR和嘴部长宽比MAR； 步骤4，在不同时段根据步骤3获得的眼部的长宽比EAR和嘴部长宽比MAR自适应计算出眼部长宽比阈值EART和嘴部长宽比阈值MART； 所述步骤4的具体过程为： 步骤4.1，创建数组EYE_EAR和MOUTH_MAR分别用于存储眼嘴部长宽比；创建计算阈值序列数组ThresholdSort、计算阈值次数整型类型参数ThresholdCount、是否计算阈值布尔值类型参数Threshold；创建眼部长宽比数组EARA和嘴部长宽比数组MARA；创建当前时段帧数计数整型类型参数Roll；创建图像帧数量整型类型参数imageCount；1秒图像为12帧，imageCount的范围是120至180；当驾驶员刚开始坐到驾驶位置时，将参数ThresholdCount置为1，开始提取imageCount数量的图像帧，将这imageCount帧图像帧的眼部长宽比EAR和嘴部长宽比MAR分别存储到数组EYE_EAR和MOUTH_MAR中；为了视频选取的合理性和可靠性，然后从50秒至1800秒随机生成5个数，对这5个秒数升序排序存储到数组ThresholdSort中；当视频到达5个秒数所对应的帧数时，则再次提取imageCount帧图像的眼部长宽比EAR和嘴部长宽比MAR分别存储到数组EYE_EAR和MOUTH_MAR中，并且依次将参数ThresholdCount置为2、3、4、5、6；在第imageCount+1帧和随机生出的5个秒数所对应的帧数时将参数Threshold置为True； 步骤4.2，当参数Threshold为True时，每加载一帧图像帧，参数Roll+1，并将步骤4.1存储的数组EYE_EAR进行降序排序，将数组MOUTH_MAR进行升序排序，数组EYE_EAR和MOUTH_MAR的长度都为imageCount*ThresholdCount； 步骤4.3，为了防止司机的恶意操作导致数据不真实，并且只取眼睛状态比较大和嘴部状态比较小的数据进行计算阈值，所以从imageCount*ThresholdCount帧数据中去除前10％和后50％的数据，仅使用中间区域的40％数据进行计算；从步骤4.2排序后的数组EYE_EAR和数组MOUTH_MAR中，去除前10％和后50％的数据，然后存储到眼部长宽比数组EARA和嘴部长宽比数组MARA； 步骤4.4，根据步骤4.3获得的眼部长宽比数组EARA和嘴部长宽比数组MARA，进行计算出眼部和嘴部长宽比阈值，具体计算的数学公式如34： EART＝HmeanEARA*0.53 MART＝HmeanMARA*24 式中，EART代表眼部长宽比阈值，MART代表嘴部长宽比阈值，Hmean代表计算均值操作，EARA代表眼部长宽比数组，MARA代表嘴部长宽比数组； 步骤5，根据步骤4获得的眼部和嘴部长宽比阈值进行统计眨眼次数和打哈欠次数； 步骤6，根据步骤5统计的眨眼次数和打哈欠次数进行判断当前时段是否疲劳，然后继续循环执行步骤1，进行判断下一时段的疲劳状态。

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