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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为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：CN116189154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211562929.4，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法是由高尚兵;张莹莹;李少凡;张秦涛;刘宇;王腾;胡序洋;李杰;张海艳;于坤;王媛媛;陈晓兵设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法，将ViT引入到网络中对全局信息进行编码，在一定程度上提高检测精度，网络由两个并行分支组成，第一个分支基于轻量级的CNN结构，第二个分支基于ViT结构。考虑到CNNBranch和ViTBranch特征之间的不对称性，通过双向特征交互模块BiFIM在两个分支之间进行不同维度特征的交互以同时关注局部特征和全局特征，最后将两个分支的特征融合并对驾驶员行为进行检测。本发明在自建的多视角驾驶员数据集上展开，验证集准确率达到97.18％，参数量为38.22MB，MAdds为271.20M，轻量级BiViTNet提高了驾驶员分心行为识别的准确率，可辅助驾驶员安全行车，减少交通事故的发生。

本发明授权基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1制作数据集，并对数据进行预处理，包括归一化和缩放； 2构建BiViTNet网络，所述BiViTNet网络采用双分支并行结构，第一个分支采用卷积结构，关注局部特征，包括主干模块、残差过渡模块和局部感知模块LSM；第二个分支采用ViT结构，对全局信息进行编码；并通过双向特征交互模块BiFIM在两个分支之间进行不同维度特征的交互； 3将预处理后的训练图像送入BiViTNet网络模型中进行训练； 4将预处理后的测试图像送入训练好的BiViTNet网络模型中进行测试，并评估模型的性能； 步骤2所述的残差过渡模块采用深度可分离卷积，包括逐通道卷积和逐点卷积； 标准卷积的参数量和计算量如下： ； 深度可分离卷积的参数量和计算量如下： ； 所以，标准卷积和深度可分离卷积参数量的比值P和计算量的比值F如下： ； 其中，和分别是输出特征图的高和宽，是输入特征图的通道数，是卷积核尺寸，为卷积核个数，同时也是输出特征图的通道数；通过式5和6可以看出深度可分离卷积相较于标准卷积的参数量和计算量都有显著降低； 步骤1所述的局部感知模块先使用卷积，将经过最大池化后的特征图从低维空间映射到高维空间中，以提取到更多信息；为了在获取局部特征的同时减少参数量和计算量，LSM也采用了深度可分离卷积，同时采用残差结构防止网络过深产生梯度爆炸问题； 步骤2所述双向特征交互模块BiFIM包括特征对齐模块FAM和采样模块；用FAM模块在两种特征维度间互相转换并通过1×1卷积实现通道匹配；同时，进行上下采样以便于CNNBranch和ViTBranch特征的融合；BiFIM一方面进行特征维度转换以实现ViT块的串联，另一方面在CNNBranch和ViTBranch之间建立双向特征交互。

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