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龙图腾网获悉昆山星际舟智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的驾驶行为及状态检测方法及装置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：CN115439834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211122463.6，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于深度学习的驾驶行为及状态检测方法及装置是由吴晓闯;孙长亮设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的驾驶行为及状态检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的驾驶行为及状态检测方法及装置，该检测方法包括配置车载采集装置，用来实时采集驾驶员在实际驾驶状态下的驾驶图像；构建卷积神经网络模型，卷积神经网络模型被配置为接收驾驶图像，并对驾驶图像进行卷积处理后，输出基于驾驶图像上的驾驶行为类别、驾驶行为位置信息、驾驶状态类别、以及与驾驶行为位置具有相对位置关联关系的驾驶状态位置信息；配置决策模块，决策模块被配置为接收卷积神经网络模型的输出结果、并对输出结果进行分析，以判定驾驶员是否为疲劳驾驶。本发明不仅检测精度高、检测效率高，还很好的减少了系统的空间、算力和时间开销，大大提高了系统的实时性。

本发明授权基于深度学习的驾驶行为及状态检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的驾驶行为及状态检测方法，其特征在于：包括： 配置车载采集装置1，所述车载采集装置1采用车载摄像头，用来实时采集驾驶员在实际驾驶状态下的驾驶图像； 构建卷积神经网络模型2，所述卷积神经网络模型2被配置为接收所述驾驶图像，并对所述驾驶图像进行卷积处理后，输出基于所述驾驶图像上的驾驶行为类别、驾驶行为位置信息、驾驶状态类别、以及与驾驶行为位置具有相对位置关联关系的驾驶状态位置信息； 所述卷积神经网络模型2采用VGGNet卷积网络模型作为特征提取子网络，且所述卷积神经网络模型2对所述驾驶图像进行检测、计算的具体操作方法包括： 采用先验框检测方式对所述驾驶图像上的驾驶行为位置框进行预测，得到所述驾驶行为位置框的中心点位置相对于预先设定好的先验框的中心点位置的位置偏移量A、所述驾驶行为位置框的框宽相对于先验框的框宽的伸缩量A、以及所述驾驶行为位置框的框高相对于先验框的框高的伸缩量B；所得位置偏移量A、伸缩量A及伸缩量B协同反映出所述驾驶行为位置框的神经网络位置回归值； 根据所述驾驶图像上的驾驶行为位置框在图像坐标系下的中心点位置坐标、框宽和框高，以及所述驾驶图像上的驾驶行为位置框与驾驶状态位置框之间的相对位置关系，计算得到所述驾驶状态位置框的中心点位置相对于所述驾驶行为位置框的标定点位置的位置偏移量B、所述位置偏移量B分别相对于所述驾驶行为位置框的框宽和框高的归一化值、所述驾驶状态位置框的框宽相对于所述驾驶行为位置框的框宽的伸缩量a、以及所述驾驶状态位置框的框高相对于所述驾驶行为位置框的框高的伸缩量b，所得归一化值、伸缩量a及伸缩量b协同反映出所述驾驶状态位置框的神经网络位置回归值； 配置决策模块3，用来接收所述卷积神经网络模型2的输出结果、并对所述输出结果进行分析，以判定驾驶员是否为疲劳驾驶。

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