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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法、设备及存储介质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：CN116434204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310406715.6，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法、设备及存储介质是由张登银;唐修文设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法、设备及存储介质，方法包括：将所述待检测的驾驶员人脸图片输入训练好的驾驶员疲劳检测模型，模型包括主干网络、PIP回归器和可变形解码器，主干网络为将CA注意力模块嵌入到ScalableViT‑S网络中替换PIPNet网络的主干ResNet；驾驶员人脸图片经过主干网络特征提取得到特征图；再经过PIP回归器预测出每个关键点以及每个关键点的10个最近关键点邻居的坐标，求得初始关键点坐标；可变形解码器在最后三层特征图上进行采样，对初始关键点坐标进行微调得到68个人脸关键点坐标；根据所述68个人脸关键点坐标判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。

本发明授权一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于PIPNet网络改进的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的驾驶员人脸图片； 将所述待检测的驾驶员人脸图片输入训练好的驾驶员疲劳检测模型，其中所述驾驶员疲劳检测模型包括主干网络、PIP回归器和可变形解码器，其中主干网络为将CA注意力模块嵌入到ScalableViT-S网络中替换PIPNet网络的主干ResNet； 待检测的驾驶员人脸图片经过主干网络特征提取得到特征图； 特征图经过PIP回归器预测出每个关键点以及每个关键点的10个最近关键点邻居的坐标，求得初始关键点坐标，包括： PIP回归器在低分辨率上使用热图回归预测出每个关键点的所在网格、关键点相对网格左上角在x轴和y轴上的偏移量以及每个关键点10个最近邻居关键点的相对该网格左上角在x轴和y轴上的偏移量； 将每个关键点直接预测的坐标和由邻居关键点辅助预测出该关键点的坐标求均值得到初始关键点坐标； 其中xi、yi表示第i个初始关键点的x轴、y轴的值，x和y为直接预测出的每个关键点的x轴、y轴的值，K表示每个关键点有K个邻居关键点辅助求坐标值，xj、yj表示第K个邻居关键点预测第i个关键点的x轴、y轴的值； 基于所述初始关键点坐标，可变形解码器在最后三层特征图上进行采样，对初始关键点坐标进行微调得到68个人脸关键点坐标，包括：所述可变形解码器包括三层可变形解码器，每层可变形解码器串联自我注意力模块和多尺度可变形注意力模块；可变形解码器将初始关键点作为参考点，对待检测的驾驶员人脸图片下采样为8、16、32的特征图并进行采样，输出每个关键点在x轴和y轴上的偏移量和初始关键点坐标相加，得到最终的68个人脸关键点坐标； 根据所述68个人脸关键点坐标以及预设阈值，判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态，得到驾驶员疲劳检测结果，包括：根据所述68个人脸关键点求得眼部、口部关键点计算眼睛长宽比EAR、口部长宽比MAR、闭眼时间百分比PERCLOS的值；响应于EAR小于0.20或者MAR大于0.6或者PERCLOS大于0.8，判断驾驶员处于疲劳驾驶状态。

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