买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于多尺度卷积神经网络的轻量化驾驶员面部表情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：CN117152722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311014430.4，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于多尺度卷积神经网络的轻量化驾驶员面部表情识别方法是由刘新华;祁鹏;郝敬宾;华德正;刘争光;刘晓帆;路和;刘浩;周皓;王晴晴设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度卷积神经网络的轻量化驾驶员面部表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的轻量化驾驶员面部表情识别方法，该轻量化驾驶员面部表情识别方法通过多任务卷积神经网络实现人脸定位和对齐；然后将增强后的面部图像传入改进的多尺度卷积神经网络进行人脸表情识别；本发明不同于传统的基于卷积神经网络的表情识别方法，设计了一个新颖的多尺度残差注意力模块，并构建了一个轻量化的高效网络，根据驾驶员面部图像非接触地识别人员驾驶表情状态并做出相应措施，实现安全、智能驾驶，并且该方法一方面从多个尺度提取面部图像特征，有效提高了人脸表情识别的准确率；另一方面轻量化网络有利于部署在汽车智慧座舱域控制器上。

本发明授权基于多尺度卷积神经网络的轻量化驾驶员面部表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度卷积神经网络的轻量化驾驶员面部表情识别方法，其特征在于，所述轻量化驾驶员面部表情识别方法包括： S1：搭建和训练多任务卷积神经网络用于检测面部区域； S2：利用多任务卷积神经网络对收集的人脸表情数据集进行裁剪和背景去除，得到一个新的面部表情数据集，并划分为训练集和测试集，比例为8：2； S3：利用设计的多尺度残差注意力模块替换VGG-16网络的基础卷积模块，构建基于多尺度卷积神经网络的驾驶员表情识别网络； 所述步骤S3中，基于多尺度卷积神经网络的驾驶员表情识别网络主要包括：传统卷积模块、多尺度残差注意力模块、最大池化层、全局平均池化层、Dropout层和Softmax层； 所述多尺度残差注意力模块包含3个残差注意力单元，每个单元工作原理如下： 首先，将输入的特征图通过1×1卷积调整通道数，经过CBAM注意力机制，输出带有通道和空间维度注意力权重的特征图，再与特征提取支路的输出特征图进行对应元素相加；经过多尺度残差注意力单元得到的特征图F'可表示为： ； ； ； ； ； ； 其中，为输入的特征图，F1、F2、F3、F4和F5分别是经过五条支路后得到的特征图；为大小的卷积核；为偏置，、、、、为对应卷积层的偏置； S4：利用步骤S2得到的训练集训练步骤S3构建的驾驶员面部表情识别网络，每次训练完成后使用测试集测试模型性能； S5：对S4训练完成的网络在自制驾驶员数据集上进行微调，并部署在汽车智慧座舱域控制器上。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学，其通讯地址为：221000 江苏省徐州市大学路中国矿业大学南湖校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。