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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學申請的專利基于關鍵點檢測和頭部姿態(tài)的疲勞狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114360041B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210013760.0，技術領域涉及：G06V40/18；該發(fā)明授權基于關鍵點檢測和頭部姿態(tài)的疲勞狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)是由唐賢倫;張藝瓊;李潔;劉慶;鄒密;鄧武權;徐梓輝;王會明設計研發(fā)完成，并于2022-01-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于關鍵點檢測和頭部姿態(tài)的疲勞狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于關鍵點檢測和頭部姿態(tài)的疲勞狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，構建并訓練主干網(wǎng)絡采用深度可分離卷積網(wǎng)絡的MMC多任務預測模型，獲取單位時間內(nèi)的若干幀人臉圖像，采用MTCNN網(wǎng)絡檢測每張圖像的人臉位置并裁剪出頭部圖像；將頭部圖像輸入訓練好的MMC多任務預測模型中，得到頭部姿態(tài)角度和人臉關鍵點的位置信息；利用雙閾值法分別判定頭部、眼部和嘴部疲勞狀態(tài)；設定相關系數(shù)綜合判定人的疲勞狀態(tài)，結合人臉關鍵點檢測和頭部姿態(tài)的相關性，采用主干網(wǎng)絡為深度可分離卷積網(wǎng)絡的MMC多任務預測模型，將兩個任務放在同一個網(wǎng)絡中同時進行，可以大幅度的減少需要的參數(shù)量和運算量，從而提高了模型的檢測速度，進而達到實時的效果。

本發(fā)明授權基于關鍵點檢測和頭部姿態(tài)的疲勞狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于關鍵點檢測和頭部姿態(tài)的疲勞狀態(tài)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：構建并訓練主干網(wǎng)絡采用深度可分離卷積網(wǎng)絡的MMC多任務預測模型，得到訓練好的MMC多任務預測模型；獲取單位時間內(nèi)的若干幀人臉圖像，每一幀作為一張圖像，采用MTCNN網(wǎng)絡檢測每張圖像的人臉位置并裁剪出頭部圖像；將頭部圖像輸入訓練好的MMC多任務預測模型中，得到頭部姿態(tài)角度和人臉關鍵點的位置信息；根據(jù)每張圖像的頭部姿態(tài)角度，利用雙閾值法判定若干張圖像中頭部的疲勞狀態(tài)，同時根據(jù)每張圖像的人臉關鍵點中眼部和嘴部的位置信息，利用雙閾值法分別判定若干張圖像中眼部和嘴部的疲勞狀態(tài)；根據(jù)頭部、眼部和嘴部的疲勞狀態(tài)綜合判定人的疲勞狀態(tài)；其中，得到頭部姿態(tài)角度和人臉關鍵點的位置信息的過程為：利用MMC多任務預測模型的主干網(wǎng)絡對輸入的頭部圖像進行特征提取并融合，得到特征圖；所述主干網(wǎng)絡采用改進的輕量化卷積MobileNet-V2網(wǎng)絡結構，同時利用嵌入主干網(wǎng)絡中的CA注意力模塊將特征圖沿水平方向和垂直方向分別進行池化操作，得到特征圖的位置信息；根據(jù)特征圖的位置信息，分別利用主干網(wǎng)絡后的兩個全連接層，回歸出頭部姿態(tài)角度和人臉關鍵點的位置信息；其中，改進的輕量化卷積MobileNet-V2網(wǎng)絡結構結構分別采用1ⅹ1、3ⅹ3和5ⅹ5的卷積核對輸入的頭部圖像進行特征提取，并將卷積步幅設置為1，并將每個卷積核對應的pad分別設置為0，1，2，改進的輕量化卷積MobileNet-V2網(wǎng)絡結構結構大小為4M。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400000 重慶市南岸區(qū)南山街道崇文路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。