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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于生成模型的人脸匿名化疲劳检测方法及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：CN120032352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510065487.X，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于生成模型的人脸匿名化疲劳检测方法及系统是由李德纮;李芮萱;俞鑫波设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成模型的人脸匿名化疲劳检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通系统与人工智能技术领域，旨在提供一种基于生成模型的人脸匿名化疲劳检测方法及系统。本发明通过生成模型对视频中的驾驶员面部图像进行匿名化处理，去除与身份信息相关的特征，保留用于疲劳检测的关键面部特征，同时有针对性的设计下游的疲劳检测算法，联合优化两部分算法，形成一个端到端的整体系统，保证匿名化后的图像不影响检测精度。本发明能够在保留疲劳检测所需的关键面部特征的同时，对驾驶员的真实身份信息进行替换，生成无身份特征的虚假人像，从而在确保检测数据可用性的前提下有效保护司机的隐私；同时，提升了检测系统的鲁棒性和精确度，显著减少误报现象，使其在复杂的驾驶环境下具备更好的适应性和稳定性。

本发明授权基于生成模型的人脸匿名化疲劳检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成模型的人脸匿名化疲劳检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取司机面部的动态视频并根据预设时长进行分割，以预设时间间隔内视频切片的每一帧作为原始图像，用于后续处理的输入； 从获取的原始图像中同步提取面部关键特征和姿态几何热图； 利用内置于生成模型的经预训练的生成对抗网络，在潜在空间中生成潜在编码；并基于该潜在编码以及面部关键特征和姿态几何热图所含压缩信息进行特征拼接，进一步输入生成对抗网络的生成器中生成新的面部图像；在此过程中，生成器会调整潜在编码中的部分维度，模糊或替换与个人身份相关的特征；同时，根据输入的面部关键特征和姿态几何热图，受控制地保留与疲劳检测相关包括眼睛、嘴部关键面部特征以及头部姿态的核心信息，以确保匿名化后的关键面部特征以及头部姿态信息与原始图像稳定一致，实现在保留关键特征的同时匿名化； 对经匿名处理的图像数据进行预处理，获得每一帧图像的全局特征向量和局部特征向量，经过相应的拼接处理形成各帧图像的整体特征表示；然后对整体特征表示进行排列，并结合空间和时间维度上的特征信息生成时空特征矩阵； 利用时空注意力网络从时空特征矩阵中提取时序信息和空间特征，自适应地捕捉各个时间点之间的动态关联以及不同空间位置的关键特征，输出一维的时空联合特征向量用于疲劳判断； 对时空联合特征向量进行特征映射和概率计算，根据设定的阈值对概率值进行分类决策并输出疲劳状态的预测结果；如判断司机处于疲劳状态，则发出疲劳警报；如果判断司机并未处于疲劳状态，则重新执行前述全部操作。

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