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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種基于PIPNet網絡改進的駕駛員疲勞檢測方法、設備及存儲介質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：CN116434204B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310406715.6，技術領域涉及：G06V20/59；該發明授權一種基于PIPNet網絡改進的駕駛員疲勞檢測方法、設備及存儲介質是由張登銀;唐修文設計研發完成，并于2023-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于PIPNet網絡改進的駕駛員疲勞檢測方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于PIPNet網絡改進的駕駛員疲勞檢測方法、設備及存儲介質，方法包括：將所述待檢測的駕駛員人臉圖片輸入訓練好的駕駛員疲勞檢測模型，模型包括主干網絡、PIP回歸器和可變形解碼器，主干網絡為將CA注意力模塊嵌入到ScalableViT?S網絡中替換PIPNet網絡的主干ResNet；駕駛員人臉圖片經過主干網絡特征提取得到特征圖；再經過PIP回歸器預測出每個關鍵點以及每個關鍵點的10個最近關鍵點鄰居的坐標，求得初始關鍵點坐標；可變形解碼器在最后三層特征圖上進行采樣，對初始關鍵點坐標進行微調得到68個人臉關鍵點坐標；根據所述68個人臉關鍵點坐標判斷駕駛員是否處于疲勞駕駛狀態。

本發明授權一種基于PIPNet網絡改進的駕駛員疲勞檢測方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于PIPNet網絡改進的駕駛員疲勞檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測的駕駛員人臉圖片； 將所述待檢測的駕駛員人臉圖片輸入訓練好的駕駛員疲勞檢測模型，其中所述駕駛員疲勞檢測模型包括主干網絡、PIP回歸器和可變形解碼器，其中主干網絡為將CA注意力模塊嵌入到ScalableViT-S網絡中替換PIPNet網絡的主干ResNet； 待檢測的駕駛員人臉圖片經過主干網絡特征提取得到特征圖； 特征圖經過PIP回歸器預測出每個關鍵點以及每個關鍵點的10個最近關鍵點鄰居的坐標，求得初始關鍵點坐標，包括： PIP回歸器在低分辨率上使用熱圖回歸預測出每個關鍵點的所在網格、關鍵點相對網格左上角在x軸和y軸上的偏移量以及每個關鍵點10個最近鄰居關鍵點的相對該網格左上角在x軸和y軸上的偏移量； 將每個關鍵點直接預測的坐標和由鄰居關鍵點輔助預測出該關鍵點的坐標求均值得到初始關鍵點坐標； 其中xi、yi表示第i個初始關鍵點的x軸、y軸的值，x和y為直接預測出的每個關鍵點的x軸、y軸的值，K表示每個關鍵點有K個鄰居關鍵點輔助求坐標值，xj、yj表示第K個鄰居關鍵點預測第i個關鍵點的x軸、y軸的值； 基于所述初始關鍵點坐標，可變形解碼器在最后三層特征圖上進行采樣，對初始關鍵點坐標進行微調得到68個人臉關鍵點坐標，包括：所述可變形解碼器包括三層可變形解碼器，每層可變形解碼器串聯自我注意力模塊和多尺度可變形注意力模塊；可變形解碼器將初始關鍵點作為參考點，對待檢測的駕駛員人臉圖片下采樣為8、16、32的特征圖并進行采樣，輸出每個關鍵點在x軸和y軸上的偏移量和初始關鍵點坐標相加，得到最終的68個人臉關鍵點坐標； 根據所述68個人臉關鍵點坐標以及預設閾值，判斷駕駛員是否處于疲勞駕駛狀態，得到駕駛員疲勞檢測結果，包括：根據所述68個人臉關鍵點求得眼部、口部關鍵點計算眼睛長寬比EAR、口部長寬比MAR、閉眼時間百分比PERCLOS的值；響應于EAR小于0.20或者MAR大于0.6或者PERCLOS大于0.8，判斷駕駛員處于疲勞駕駛狀態。

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南京郵電大學，其通訊地址為：210012 江蘇省南京市棲霞區文苑路9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”。