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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种多角度驾驶员疲劳程度评估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：CN115457516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211040818.7，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种多角度驾驶员疲劳程度评估方法是由王金湘;陈锦鑫;方振伍;殷国栋;陈建松;耿可可设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多角度驾驶员疲劳程度评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆辅助驾驶系统技术领域，特别是涉及一种多角度驾驶员疲劳程度评估方法，包括训练步骤和测试步骤；训练步骤包括采集多角度驾驶员疲劳面部图像，并对采集的图像进行标记分类，形成多角度驾驶员疲劳数据集；建立疲劳检测模型的网络结构；根据多角度驾驶员疲劳数据集，使用迁移学习训练疲劳检测模型；测试步骤包括以下具体步骤：使用单个相机获取驾驶员的面部图像；将获取到的面部图像输入驾驶员疲劳检测模型，以输出图像疲劳分类结果；累积计算疲劳帧数，对驾驶员疲劳程度进行评估。本发明的方法能够实现使用单个RGB相机对驾驶员的疲劳程度多角度、准确、快速的检测。

本发明授权一种多角度驾驶员疲劳程度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种多角度驾驶员疲劳程度评估方法，其特征在于，包括训练步骤和测试步骤； 训练步骤包括以下具体步骤： S1、采集多角度驾驶员疲劳面部图像，并对采集的图像进行标记分类，形成多角度驾驶员疲劳数据集； S2、建立疲劳检测模型的网络结构；S2中疲劳检测模型的网络结构包括人脸检测网络和疲劳检测网络； 人脸检测网络选用结合了级联结构和多任务学习方法的MTCNN网络； 人脸检测网络输出的人脸图像首先统一缩放为48×48像素，再对图像进行归一化；归一化后的图像输入到疲劳检测网络中； MTCNN网络的级联结构包括P-Net、R-Net和O-Net；O-Net模型是MTCNN网络三级级联结构的最后一级；疲劳检测网络由MTCNN网络的O-Net模型迁移学习得到，具体的，疲劳检测网络用新的全连接层代替了O-Net模型原有的全连接层，并对O-Net模型的其他层进行复制；疲劳检测网络输出疲劳和不疲劳两种结果； S3、根据多角度驾驶员疲劳数据集，使用迁移学习训练疲劳检测模型；S3中迁移学习训练疲劳检测模型，在训练过程中，输入疲劳检测框架的数据为多角度疲劳检测训练集；使用Glorot均匀分布初始化器初始化疲劳检测网络的全连接层的权重，其他层都与MTCNN中O-Net模型的相应层共享相同的权重，在训练过程中仅更新疲劳检测网络的全连接层的权重； 测试步骤包括以下具体步骤： S4、使用单个相机获取驾驶员的面部图像； S5、将获取到的面部图像输入驾驶员疲劳检测模型，以输出图像疲劳分类结果； S6、累积计算疲劳帧数，对驾驶员疲劳程度进行评估。

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