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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于目标和关键点检测的低光照驾驶员分心检测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：CN116434202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310244039.7，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于目标和关键点检测的低光照驾驶员分心检测方法是由梁军;马皓月;张智源;王文海设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标和关键点检测的低光照驾驶员分心检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标和关键点检测的低光照驾驶员分心检测方法，该方法将驾驶员视频序列截取为图像，针对图像进行光照增强操作，从而提升图像的亮度；在获得高亮度的驾驶员图像后，使用基于yolov7的目标和关键点联合检测网络对图像中驾驶员的人脸及其关键点、电话及其关键点和水杯及其关键点进行识别；在获得关键点和目标信息后，再根据驾驶员人脸及其关键点信息计算人脸姿态，并以此判断驾驶员是否存在认知分心或视觉分心或混合分心情况。本发明实现了低光照的驾驶员分心检测，其实现方法简便，手段灵活，有效解决了低光照驾驶员图像不足问题，提高分心检测的准确率。

本发明授权基于目标和关键点检测的低光照驾驶员分心检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标和关键点检测的低光照驾驶员分心检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用车载摄像设备采集驾驶员驾驶视频； 2截取所述步骤1采集到的驾驶视频，以获取驾驶图像；构建低光照增强网络并进行训练，以获取训练好的低光照增强网络；根据训练好的低光照增强网络对驾驶图像进行光照增强处理，以获取光照增强后的增强图像； 3确定人脸、电话和水杯三类目标的关键点；构建基于yolov7目标和关键点的联合检测网络并进行训练，以获取训练好的联合检测网络；根据训练好的联合检测网络对所述步骤2获取的光照增强后的增强图像进行处理，以获取增强图像中人脸、电话、水杯的目标框以及关键点所对应的输出结果； 所述联合检测网络包括输入网络、主干网络和检测头网络，其中，所述输入网络用于实现图像的输入，将输入图像对齐成640×640的RGB三通道图像；所述主干网络用于提取图像的特征，所述主干网络包括BConv层、E-ELAN层和MPConv层；所述检测头网络用于识别目标和关键点，所述检测头网络包括SPPCPC层、BConv层、MPConv层、Catconv层和RepVGG层； 4对所述步骤3获取的目标框以及关键点所对应的输出结果进行判断，以获取驾驶员的视觉分心计数和认知分心计数； 5将所述步骤4获取的分心计数与所设置的分心计数阈值进行比较，当视觉分心计数大于所设置的视觉分心计数阈值时，则将驾驶员的视觉分心标志置一；当认知分心计数大于所设置的认知分心计数阈值时，将驾驶员的认知分心标志置一； 6根据所述步骤5获取的视觉分心标志和认知分心标志进行判断，以获取驾驶员对应的分心类型；所述分心类型包括视觉分心、认知分心和混合分心。

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