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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于改进yolov8的轻量化疲劳驾驶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：CN119904846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411986008.X，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于改进yolov8的轻量化疲劳驾驶检测方法是由陈亚江;郭傲翔设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进yolov8的轻量化疲劳驾驶检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进yolov8的轻量化疲劳驾驶检测的方法，包括：在yolov8神经网络模型的基础上进行改进。在backbone层中采用MobileNetv3‑Small作为面部特征提取主干轻量化网络模型，引入SE注意力机制模块，使模型轻量化；在neck层引入CCFM轻量化跨尺度特征融合模块将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，增强对小尺度对象的检测能力；再结合bot‑sort跟踪算法，对面部特征进行实时id追踪，有效处理目标遮挡和形变等问题；将面部特征和Dlib关键点相结合，根据单位时间内打哈欠数量、点头总数、最长持续闭眼时间以及PERCLOS等数据特征，综合判定疲劳；本发明在满足车载终端配置需求的同时，有效的提高面部识别的精度，具有较强的鲁棒性。

本发明授权基于改进yolov8的轻量化疲劳驾驶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进yolov8的轻量化疲劳驾驶检测的方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1：对面部疲劳数据进行收集、筛选和面部特征标注，制作数据集； 步骤S2：对原始yolov8进行网络改进并利用数据集训练目标检测模型，获取疲劳驾驶检测模型； 步骤S3：将步骤S2的模型和Dlib关键点结合，根据眼睛纵横比、嘴巴纵横比、头部摆动特征判断驾驶员疲劳状态； 步骤S4：将获得的疲劳驾驶检测模型接入实时视频流中进行实时检测，判断视频中的驾驶员是否存在疲劳驾驶，根据疲劳状态进行判断，获得检测结果； 所述步骤S2的具体步骤为： 步骤S21：将MobileNetv3‑Small结构引入yolov8目标检测算法中的Backbone层，使用MobileNetv3替代Backbone层的所有卷积，同时引入了SE注意力机制； 步骤S22：在yolov8的Neck部分引入CCFM模块，重新构建Neck部分的模块结构； 步骤S23：针对面部特征因短时丢失而造成平均精度低，人脸检测算法会出现检测失效或误判的问题，结合bot‑sort跟踪检测对面部动态进行连续跟踪优化； 步骤S24：将步骤S1中的数据集引入改进后的yolov8模型进行模型训练。

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