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龍圖騰網獲悉南京派光智慧感知信息技術有限公司申請的專利一種基于面部和行為識別融合的工程車安全駕駛監測系統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：CN119888696B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411944169.2，技術領域涉及：G06V20/59；該發明授權一種基于面部和行為識別融合的工程車安全駕駛監測系統是由顧友華;秦網根;李成林;王銳;孫志林;黃友群;周進;文思洵設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于面部和行為識別融合的工程車安全駕駛監測系統在說明書摘要公布了：本發明涉及監控系統技術領域，具體為一種基于面部和行為識別融合的工程車安全駕駛監測系統。首先，本發明提出一種雙分支感知模型用于面部感知，通過全局和局部注意力機制分別捕獲駕駛員的整體面部特征和局部細節特征，從而提高疲勞駕駛和分心駕駛的識別準確性。其次，本發明提出一種多模態識別詞向量分析方法用于行為感知，利用不同模型實時識別駕駛員的軀干和周圍環境圖像，將行為詞向量與物體詞向量進行比對，以判斷駕駛員是否存在不規范操作。最后，本發明通過Q?Learning算法對多種數據進行整合和學習，通過強化學習生成精準的輔助駕駛指令，從而提升駕駛員的使用體驗。

本發明授權一種基于面部和行為識別融合的工程車安全駕駛監測系統在權利要求書中公布了：1.一種基于面部和行為識別融合的工程車安全駕駛監測系統，其特征在于，包括： 面部感知模塊，用于獲取駕駛員面部實時圖像并構建雙分支感知模型，其中視線監測分支通過全局注意力機制分析面部整體特征，得到全局特征；所述全局特征包括面部輪廓特征和面部轉向特征；疲勞監測分支通過局部注意力機制聚焦面部五官特征，得到局部特征，包括眼部特征和嘴部特征；所述全局特征和所述局部特征通過自注意力加權算法進行融合，得到面部感知結果； 所述視線監測分支包括依次相連的一個下采樣層和四個非局部殘差塊，所述非局部殘差塊包括依次相連的三個殘差塊、一個最大池化層和一個非局部注意力模塊； 所述疲勞監測分支包括依次相連的五個局部直連卷積塊，所述局部直連卷積塊包括依次相連的三個3×3卷積層、一個最大池化層和一個局部注意力模塊； 所述自注意力加權算法公式為： Ffused＝Fglobal+α·Vlocal； 其中，Ffused表示面部綜合特征，Fglobal表示全局特征，α表示注意力權重，Vlocal表示局部特征值； 所述非局部注意力模塊為non-local自注意模塊，所述局部注意力模塊為SE注意力模塊； 行為感知模塊，用于獲取駕駛員軀干實時圖像和環境實時圖像，通過動作識別模型獲取駕駛員當前執行動作，通過目標檢測模型獲取駕駛員周邊物體，基于多模態識別詞向量分析方法將所述執行動作和所述周邊物體進行關聯性分析，得到行為感知結果； 面部和行為融合模塊，用于融合所述面部感知結果和所述行為感知結果，得到駕駛狀態數據；所述面部和行為融合模塊采用加權投票機制進行融合，所述加權投票機制的計算公式為： Ccombined＝Wface×Cface+Wbehavior×Cbehavior； 其中，Ccombined表示感知融合得分，Wface表示面部感知權重，Cface表示面部感知置信度，Wbehavior表示行為感知權重，Cbehavior表示行為感知置信度； 信號燈識別模塊，用于獲取外部道路的信號燈實時圖像，并對所述信號燈實時圖像的信號燈狀態進行分類，得到交通信號數據； 啟停感知模塊，用于獲取當前車輛行駛狀況，得到車輛啟停數據； 算法解析模塊，用于連接所述面部和行為融合模塊、信號燈識別模塊和啟停感知模塊，基于Q-Learning算法結合所述駕駛狀態數據、所述交通信號數據和所述車輛啟停數據生成輔助駕駛指令。

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