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龍圖騰網獲悉浙江大學;浙江大學金華研究院申請的專利一種駕駛員分心檢測方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115690750B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211293932.0，技術領域涉及：G06V20/59；該發明授權一種駕駛員分心檢測方法和裝置是由徐新民;李健衛;華迎凱設計研發完成，并于2022-10-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種駕駛員分心檢測方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種駕駛員分心檢測方法和裝置。本申請提供了一種駕駛員分心檢測方法，以及部署于車載終端的檢測裝置。將駕駛員人臉圖像數據集進行預處理；輸入訓練好的分心檢測網絡模型，輸出駕駛員視線估計結果，即視線的俯仰角與方位角離散標簽概率，通過計算得到俯仰角和方位角；將俯仰角和方位角映射至預劃分駕駛員興趣區域，判斷視線是否長時間偏離正常區域，為駕駛員分心行為進行預警。本發明顯著降低了深度學習分心檢測網絡模型的計算量，并保持較高的估計準確率，故可降低終端裝置的處理器性能要求，同時視線估計結果可為后續進一步分析駕駛員駕駛行為與狀態做鋪墊。

本發明授權一種駕駛員分心檢測方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種駕駛員分心檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：數據集預處理：將駕駛員人臉圖像數據集分為訓練集和測試集，數據集中每一張圖像都包含預期結果標簽，分為連續標簽與離散分類標簽，之后進行圖像的縮放與歸一化； 步驟2：構建基于視線估計的分心檢測網絡，該網絡包括特征提取部分和兩路全連接層，所述特征提取部分結合殘差結構、深度分離卷積與通道分級卷積實現輕量化多尺度特征提取功能； 步驟3：將預處理后訓練集的某一訓練樣本輸入分心檢測網絡的特征提取部分，得到特征圖；對特征圖進行全局平均池化，得到總特征向量，將總特征向量分別輸入視線估計分心檢測網絡的兩路全連接層，得到俯仰角與方位角離散標簽概率； 步驟4：融合俯仰角與方位角離散標簽概率的均方誤差與交叉熵計算損失函數，并根據損失函數更新網絡參數； 步驟5：選擇其他的訓練集訓練樣本，并依次使用步驟3-4調整網絡參數，得到視線估計誤差處于預先設置的閾值內的最終檢測模型； 步驟6：在任意測試集中選取一張待測圖像，輸入步驟5中得到的最終檢測模型，得到俯仰角與方位角離散標簽概率，通過計算獲取駕駛員視線估計的方位角和俯仰角結果，對駕駛艙預劃分興趣區域，將估計結果映射至興趣區域，根據預劃分興趣區域的分心判定條件做出分心檢測判斷結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學;浙江大學金華研究院，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。