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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114998874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210712341.6，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法是由王璇;宋永超;吕骏;王莹洁;徐金东;赵金东;阎维青;陈威龙;李凯强设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法，包括以下步骤；步骤1，通过YOLOv5算法对于目标驾驶员进行分心行为检测，得到驾驶员是否存在各类分心驾驶行为的分析结果；步骤2，通过Perclos以及Dlib算法结合使用来对于目标驾驶员进行疲劳驾驶检测，得到驾驶员是否存在疲劳驾驶行为的分析结果；步骤3，对于步骤1和步骤2识别分析得到的驾驶员异常行为的判断结果进行预警。本发明能够达到检测驾驶员是否存在异常驾驶行为并对于驾驶员异常行为进行相应预警的效果。

本发明授权一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法，其特征在于检测驾驶员的异常驾驶行为，包括以下步骤； 步骤1，通过YOLOv5算法对于目标驾驶员进行分心行为检测，得到驾驶员是否存在各类分心驾驶行为的分析结果； 步骤2，通过Perclos以及Dlib算法结合使用来对于目标驾驶员进行疲劳驾驶检测，得到驾驶员是否存在疲劳驾驶行为的分析结果； 步骤3，对于步骤1和步骤2识别分析得到的驾驶员异常行为的判断结果进行预警； 所述步骤1具体步骤如下： 1制作驾驶员异常行为的数据集，使用LabelImg工具来对需要检测的目标图像进行标注，便于后续放入模型中进行训练，制作了6类共1436张图片作为驾驶员分心行为检测的数据集； 2使用YOLOv5算法模型进行模型训练，YOLOv5算法使用了GIoULoss来作为Boundingbox的损失函数，GIOU是来源于IOU的一种用于边框预测的损失函数，GIOULoss可以用公式1来进行表示： 其中，A为正样本集，B为负样本集，IOU为正负样本的交并比，c为最小闭包区域面积； 3将数据集分为训练集和测试集，按8:2的比例投入YOLOv5卷积神经网络进行训练，当验证集损失函数达到最低时停止训练，得到该数据集下模型最佳的权重参数； 4利用加载最佳权重参数YOLOv5网络进行检测测试集的图片，通过检测特殊物体是否存在可判断出对应的分心行为； 所述步骤2中使用Dlib算法与Perclos算法进行疲劳驾驶检测，通过Dlib计算人脸的欧式距离来定位目标人脸的眼睛以及嘴巴的位置后再通过使用Perclos算法来识别目标的眼睛以及嘴巴的状态以此判断目标是否疲倦；具体包括： 1Dlib用于人脸定位识别具体为： 1.通过加载人脸识别模型计算已知图片中所有关于人脸的特征向量； 2.通过加载人脸识别模型计算需要识别的图片中所有有关于人脸对应的特征向量； 3.计算人脸特征向量之间的欧式距离，计算欧式距离如公式2所示； 2Perclos是指眼睛的闭合时间所占用的一段特定的时间的百分率；人体进行一次研究闭合与睁开的过程中，眼睛睁开的程度随着时间的变化曲线，在实验的过程中可以通过此曲线来得到需要测量的目标对象的研究的某个程度的睁开与闭合的持续的时间，从而可以根据其反映出来的数据计算出Perclos值，通过公式3可以计算出Perclos的值； 其中，t1代表目标对象眼睛从完全打开到闭合的20％的时间，t2为眼睛完全打开到闭合的80％的时间，t3为眼睛完全打开到下一次的打开的20％的时间，t4为眼睛完全打开到下一次打开的80％的时间； 疲劳检测的过程为：通过对图像进行要素采集，然后将采集到的目标人脸的数据发送到监测设备的控制端，控制端中则是含有针对驾驶员疲倦检测的算法，控制端将采集到的人脸数据进行疲倦状态识别判断； 通过Dlib算法计算人脸的欧式距离来定位目标人脸上的眼睛和嘴巴的位置，定位完成后则使用Perclos算法判断驾驶员的眼睛以及嘴巴是否拥有闭合张开的行为并对驾驶员眼睛和嘴巴闭合次数进行计数；再通过算式4判断驾驶员是否存在疲劳驾驶行为 perclos＝RolleyeRoll+RollmouthRoll*0.24 其中：Rolleye为检测到的目标人脸的眨眼次数，Rollmouth为检测到的目标人脸的张嘴次数，Roll从零开始，每过一帧加一。

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