買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜湖南大學申請的專利一種基于大模型分類自適應器的疲勞駕駛檢測方法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：CN119832531B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202510312667.3，技術領域涉及：G06V20/59；該發明授權一種基于大模型分類自適應器的疲勞駕駛檢測方法是由石恒璨設計研發完成，并于2025-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大模型分類自適應器的疲勞駕駛檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于疲勞駕駛檢測技術領域，具體涉及一種基于大模型分類自適應器的疲勞駕駛檢測方法，包括如下步驟：先采集駕駛員面部視頻，將視頻轉化為靜態的圖像I。再將圖像I輸入預訓練大模型，提取多階段視覺特征圖，通過分類自適應器逐階段對視覺特征圖進行特征優化。然后將最終階段的優化特征圖Fl”與分類自適應器在所有階段的分類打分級聯，通過多層感知機輸出駕駛員表情類別及疲勞駕駛判斷結果。最后對預訓練大模型新增的參數進行微調。本發明采用已有的預訓練大模型，大幅節約了模型訓練成本，采用分類自適應器逐階段對視覺特征圖進行特征優化，能更精準地識別駕駛員表情，從而更精確地判斷駕駛員是否存在疲勞駕駛。

本發明授權一種基于大模型分類自適應器的疲勞駕駛檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型分類自適應器的疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、通過車內光學攝像機采集駕駛員的面部視頻，基于rank-pooling方法提取面部動態運動信息，將視頻轉化為靜態的圖像I；S2、將圖像I輸入至部署于車輛本地GPU的預訓練大模型中，提取多階段視覺特征圖，并通過分類自適應器逐階段對視覺特征圖進行特征優化；其中，所述預訓練大模型包含L個階段，每個階段提取的視覺特征圖記為特征圖Fl，l的取值范圍為1~L的整數；S3、分類自適應器對特征圖Fl進行特征優化的步驟，它又包括：S3.1、對特征圖Fl進行下采樣，通過卷積層微調得到自適應特征圖Fl’；S3.2、將自適應特征圖Fl’經兩個線性層及sigmoid激活函數處理生成2K個分類打分，K為候選表情類別數；S3.3、再將自適應特征圖Fl’上采樣后與特征圖Fl及分類打分級聯，經另一個線性層整合，得到優化特征圖Fl”，并輸入至下一階段；S4、將預訓練大模型最終階段得到的優化特征圖Fl”與分類自適應器在所有階段的分類打分級聯，通過多層感知機輸出駕駛員表情類別及疲勞駕駛判斷結果；S5、選擇部分訓練數據對步驟S3和步驟S4中的參數進行微調，優化所述的預訓練大模型參數。

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湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路1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”。