中山大学·深圳;中山大学苟超获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种基于多任务学习的驾驶员状态估计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：CN116229432B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310212024.2，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于多任务学习的驾驶员状态估计方法是由苟超;李垚坤;谭光设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多任务学习的驾驶员状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的驾驶员状态估计方法，包括：使用共享的预训练CNN模型作为骨干网络对输入的目标图像进行特征提取，得到目标任务的共享特征；其中，所述目标任务包括关键点预测任务、遮挡概率估计任务和头部姿态估计任务；将所述共享特征输入各个任务模块中完成对应的任务预测，得到关键点预测结果、遮挡概率估计结果和头部姿态估计结果；根据所述关键点预测结果、遮挡概率估计结果和头部姿态估计结果，生成驾驶员状态估计结果。本发明联合高效地解决了驾驶员面部关键点检测、遮挡概率估计和头部姿态估计三个问题，提高了估计结果的精度，可广泛应用于深度学习技术领域。
本发明授权一种基于多任务学习的驾驶员状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的驾驶员状态估计方法，其特征在于，包括： 使用共享的预训练CNN模型作为骨干网络对输入的目标图像进行特征提取，得到目标任务的共享特征；其中，所述目标任务包括关键点预测任务、遮挡概率估计任务和头部姿态估计任务； 将所述共享特征输入各个任务模块中完成对应的任务预测，得到关键点预测结果、遮挡概率估计结果和头部姿态估计结果； 根据所述关键点预测结果、遮挡概率估计结果和头部姿态估计结果，生成驾驶员状态估计结果； 其中，所述将所述共享特征输入各个任务模块中完成对应的任务预测这个步骤具体包括： 在关键点预测模块中，通过Transformer的自注意力层预测得到关键点热力图； 在遮挡概率评估模块中，利用关键点位置信息在共享特征中提取出每一个关键点对应的局部特征块，将所述局部特征块以及当前头部姿态的信息输入至自注意力层中，预测每一个关键点的遮挡概率； 在头部姿态估计模块中，以逐层融合的方式融合拓扑、局部和全局的外貌信息。
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