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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种基于计算机视觉处理的驾驶员疲劳状态检测系统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：CN120227031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510306010.6，技术领域涉及：A61B5/18；该发明授权一种基于计算机视觉处理的驾驶员疲劳状态检测系统是由李成龙;楚梦真;孙德禄设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉处理的驾驶员疲劳状态检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉处理的驾驶员疲劳状态检测系统，包括面部特征提取单元选用高清摄像头捕捉驾驶员面部图像；上半身特征监测单元通过高清摄像头采集上半身图像数据精确提取上半身的动作频率；手握方向盘特征监测单元利用保护套在方向盘上设置握力传感器感知驾驶员手部施加的压力；数据处理单元接收来自面部特征提取单元、上半身特征监测单元以及手握方向盘特征监测单元所采集的数据信息进行特征融合；疲劳状态判断单元依据预设的疲劳判断规则对驾驶员的疲劳状态进行判断；利用面部眨眼频率判结合上半身动作频率、握力力度等多维度信息，能从不同角度反映驾驶员状态，为疲劳判断提供更丰富全面的数据支持，可更精准判断疲劳状态。

本发明授权一种基于计算机视觉处理的驾驶员疲劳状态检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉处理的驾驶员疲劳状态检测系统，其特征在于：包括面部特征提取单元，选用高清摄像头捕捉驾驶员面部图像； 上半身特征监测单元，通过高清摄像头采集上半身图像数据，运用背景减除技术与光流法相结合的方式，精确提取上半身的动作频率； 手握方向盘特征监测单元，利用保护套在方向盘上设置握力传感器，感知驾驶员手部施加的压力； 数据处理单元，采用基于深度神经网络的特征融合架构，构建一个具有多个隐藏层的基于深度神经网络，接收来自面部特征提取单元、上半身特征监测单元以及手握方向盘特征监测单元所采集的数据信息采用基于注意力机制的融合方式进行特征融合； 疲劳状态判断单元，基于数据处理单元的分析结果，依据预设的疲劳判断规则对驾驶员的疲劳状态进行判断； 在驾驶员进入车辆但未开始驾驶动作前，高清摄像头首先采集一段时长为T0的视频序列对该序列中的每一帧图像It进行处理，利用高斯混合模型来构建背景模型，对于图像中的每个像素点在初始阶段，为其建立k个高斯分布的混合模型，每个高斯分布定义均值μk、协方差矩阵Σk和权重ωk表示， 具体的对于每个像素点Px，y，在时刻t，根据当前像素值Itx，y与各个高斯分布的匹配程度，更新权重ωkt、均值μkt和协方差矩阵Σkt，匹配程度通过马氏距离D进行输出， 若D小于某个阈值，则认为该像素点属于对应的高斯分布，相应地更新其参数，经过T0秒的学习，得到稳定的背景模型Bx，y。

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