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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心申请的专利眼部睁闭状态检测方法、装置、电子设备及介质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：CN116740797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310618557.0，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权眼部睁闭状态检测方法、装置、电子设备及介质是由陈亮;赵方;王俊彪;俱岩飞;金安;张春光;赵泽平;刘金平;黄丽珍;张岳松;陈香宇设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本眼部睁闭状态检测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种眼部睁闭状态检测方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：获取待检测眼部图像确定所述待检测眼部图像的眼睛纵横比信息，提取所述待检测眼部图像的HOG特征；将所述眼睛纵横比信息和所述HOG特征输入至目标支持向量机模型进行分类，确定所述待检测眼部图像对应的睁闭眼状态类别，所述目标支持向量机模型为粒子群算法优化的支持向量机模型。本发明提供的眼部睁闭状态检测方法、装置、电子设备及介质，提升了眼部睁闭眼状态的检测效率和准确率。

本发明授权眼部睁闭状态检测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种眼部睁闭状态检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测眼部图像 确定所述待检测眼部图像的眼睛纵横比信息，提取所述待检测眼部图像的HOG特征； 将所述眼睛纵横比信息和所述HOG特征输入至目标支持向量机模型进行分类，确定所述待检测眼部图像对应的睁闭眼状态类别，所述目标支持向量机模型为粒子群算法优化的支持向量机模型；所述目标支持向量机模型通过如下方式训练： 获取眼部图像样本；基于所述眼部图像样本的眼睛纵横比信息、所述眼部图像样本的HOG特征和所述眼部图像样本对应的睁闭眼状态类别，构建所述眼部图像样本对应的特征向量数据集；基于所述特征向量数据集，训练所述目标支持向量机模型； 所述基于所述特征向量数据集，训练所述目标支持向量机模型，包括： 基于粒子群优化算法，对所述特征向量数据集进行处理，得到最优参数；基于所述最优参数和所述特征向量数据集，训练所述目标支持向量机模型； 所述提取所述待检测眼部图像的HOG特征，包括： 计算所述待检测眼部图像中每个像素的梯度；将所述待检测眼部图像划分为方格区间，再将每个方格区间划分成多个小方格；统计每个小方格中的梯度分布直方图，得到每个小方格的描述子，统计每个像素的梯度方向分布，并按梯度大小加权投影到直方图中；将多个小方格组成一个方格区间；将每个小方格的描述子串联起来得到方格区间的HOG特征描述子；将该眼部图像中每个方格区间的描述串联起来得到所述待检测眼部图像的HOG特征； 其中，提取HOG特征时，分别用[-1,0,1]梯度算子和[1,0，-1]T梯度算子，对原眼部图像做卷积运算，得到水平方向和竖直方向的梯度分量；将所述待检测眼部图像划分为66像素的小方格，将33个小方格组成一个方格区间。

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