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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于红外摄像的瞳孔数据疲劳检测方法、系统及设备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：CN117173776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202311264028.1，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于红外摄像的瞳孔数据疲劳检测方法、系统及设备是由林燕丹;季峥鑫设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于红外摄像的瞳孔数据疲劳检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于红外摄像的瞳孔数据疲劳检测方法、系统及设备，涉及目标检测技术领域。获取被测试者的眼部红外图像数据；采用图像处理算法对所述眼部红外图像数据进行处理，得到瞳孔的位置数据和边缘数据；根据所述瞳孔的位置数据和边缘数据，得到T时间段内瞳孔直径位置变化数据集和瞳孔中心位置变化数据集；将所述T时间段内瞳孔直径位置变化数据集和瞳孔中心位置变化数据集与疲劳严重程度视觉模拟量表作对比，得到瞳孔数据疲劳检测结果。本发明提高了被测试者视觉疲劳程度的检测准确性。

本发明授权一种基于红外摄像的瞳孔数据疲劳检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于红外摄像的瞳孔数据疲劳检测方法，其特征在于，包括： 获取被测试者的眼部红外图像数据； 采用图像处理算法对所述眼部红外图像数据进行处理，得到瞳孔的位置数据和边缘数据，具体包括：采用带有约束条件的Haar-like特征对所述眼部红外图像数据进行处理，得到矩形的瞳孔区域；采用形态学方法和RANSAC拟合对所述矩形的瞳孔区域进行定位，得到椭圆形的瞳孔区域；根据所述椭圆形的瞳孔区域，得到瞳孔的位置数据和边缘数据；所述Haar-like特征的响应值用于表征瞳孔-虹膜的对比度特征；所述瞳孔-虹膜的对比度特征表示为外部特征区域i1=x-2w，y-2w，3w与内部特征区域i0=x，y，w的均值之差；其中x，y表示所述内部特征区域左上角的坐标，w表示内部特征区域宽度的一半；具体公式为： ； 其中，表示内部特征区域像素强度之和；表示外部特征区域像素强度之和；表示内部特征区域的面积，表示外部特征区域的面积；所述眼部红外图像数据包括：瞳孔暗度数据、瞳孔区域数据和眼睛区域数据；所述瞳孔暗度数据的全局约束为： ； 其中，PU表示内部特征区域特征强度的均值；PIC表示外部特征区域特征强度的均值；所述瞳孔区域数据和眼睛区域数据的全局约束为：将所述眼部红外图像数据下采样到预设分辨率，根据比例关系对所述内部特征区域宽度w进行约束；具体公式为： ； 其中，W表示眼部红外图像的宽度；H表示眼部红外图像的高度； 根据所述瞳孔的位置数据和边缘数据，得到T时间段内瞳孔直径位置变化数据集和瞳孔中心位置变化数据集； 将所述T时间段内瞳孔直径位置变化数据集和瞳孔中心位置变化数据集与疲劳严重程度视觉模拟量表作对比，得到瞳孔数据疲劳检测结果。

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