买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于白鲸优化算法和迁移学习的驾驶员表情识别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：CN117152723B 。

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：202311019094.2，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于白鲸优化算法和迁移学习的驾驶员表情识别方法是由刘新华;祁鹏;郝敬宾;华德正;刘争光;刘晓帆;路和;刘浩;周皓;王晴晴设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于白鲸优化算法和迁移学习的驾驶员表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于白鲸优化算法和迁移学习的驾驶员表情识别方法，包括获取驾驶员表情数据集；对驾驶员表情数据集进行图像预处理；构建驾驶员表情识别模型；进行表情识别模型的预训练；对超参数优化后的驾驶员表情识别网络进行微调；其中，利用白鲸优化算法优化表情识别模型的超参数。本发明能够在相对短的时间内得到适合驾驶员表情识别的超参数取值，有效克服卷积神经网络由于超参数选取不当造成的准确率下降，训练缓慢，甚至模型不收敛等缺点，进而提高驾驶员表情识别模型的性能，为实现安全、智能驾驶保驾护航。

本发明授权一种基于白鲸优化算法和迁移学习的驾驶员表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于白鲸优化算法和迁移学习的驾驶员表情识别方法，其特征在于：所述驾驶员表情识别方法包括如下步骤： S1：获取驾驶员表情数据集； S2：对驾驶员表情数据集进行图像预处理和数据增强，得到处理后的驾驶员表情图像数据； S3：构建基于多尺度卷积神经网络的驾驶员表情识别网络； S4：利用数据集1进行表情识别模型的预训练； S5：利用白鲸优化算法优化驾驶员表情识别网络的超参数，并在数据集2上进行模型微调； 所述步骤S5中，设表情识别网络中待优化的超参数的一组可行解为一个个体，利用白鲸优化算法优化表情识别模型超参数的方法为： S71：初始化种群数N和最大迭代轮数T，并设置超参数寻优范围； S72：将训练数据集输入表情识别网络，使用当前超参数进行模型训练，得到预测的驾驶员表情分类结果； S73：根据预测的驾驶员表情分类结果计算当前个体对应的适应度值； S74：算法执行探索、开发和鲸鱼坠落三个阶段，搜索新的个体； S75：根据更新后的个体重新预测驾驶员表情分类结果，计算更新后的个体对应的适应度值，进而更新最优解； S76：当最优解连续5次迭代停止不变或满足迭代终止条件，则输出最优的超参数； S77：根据最优的超参数得到超参数优化后的表情识别网络； 其中，模型超参数包括驾驶员表情识别网络中初始学习率、衰减速率、正则项系数和Dropout层的失活率； 所述步骤S74中，在探索阶段，个体更新公式为： ； 其中，t为当前迭代次数，是第i条白鲸在第j维上的新位置，Pjj=1,2,…,d是从d维中随机选择的，是第i条白鲸在第j维上的当前位置，和是第i条白鲸和第r条白鲸的当前位置，rand1、rand2和p是范围在0.1的随机数，用于增强探索阶段的随机算子，和用于平衡鱼鳍之间的随机数，r代表随机选择的白鲸。

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中国矿业大学，其通讯地址为：221000 江苏省徐州市大学路中国矿业大学南湖校区；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。