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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的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：CN120148012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510249881.9，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的疲劳驾驶检测方法是由秦文虎;幸子昂;孙立博;刘立奥设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的疲劳驾驶检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的疲劳驾驶检测方法。通过矩阵操作将面部关键点几何关系嵌入热图，并结合眼睛和嘴巴区域特定关键点信息，构建完整特征表示。采用改进的基于ViT‑B16的FaRL模型，并设计新型CNN结构作为特征参数头，从融合热图中精准拟合眼部纵横比和嘴部纵横比。引入个性化双门限滤波方法代替传统峰值检测，通过分析视频关键帧提取个性化特征参数作为基准值，同时结合自适应阈值机制动态调整检测标准，以应对环境和个体差异。该方法提升了疲劳检测的准确性、实时性和环境适应性，为智能驾驶安全监测提供高效可靠的解决方案，具有重要的应用价值和前景。

本发明授权基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的疲劳驾驶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于个性化双门限滤波及自适应阈值机制的疲劳驾驶检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、图像采集，采集待检测驾驶人员的实时人脸图像数据； 步骤S2、图像预处理，对所采集人脸图像数据进行标准化处理，包括尺寸统一、区域裁剪、颜色通道转换及归一化； 步骤S3、将预处理后的图像输入训练好的FaRL模型； 步骤S4、人脸区域检测，利用人脸检测模型MTCNN提取人脸区域； 步骤S5、关键点识别，利用FaRL模型视觉模块进行人脸关键点识别，将人脸图像数据输入至预设人脸检测模型中进行运算处理； 步骤S6、基于人脸关键点坐标数据，计算得出眼部纵横比EAR和嘴部纵横比MAR这两个重要面部特征参数； 步骤S7、提取驾驶员个性化面部特征参数并设置眼部纵横比EAR、嘴部纵横比MAR动作门限值和值门限值；首次使用时对驾驶员面部视频进行视频帧的采样与分析，并从关键的帧里面提取驾驶员个性化面部特征参数作为双门限滤波基准值，依据该基准值分别设置眼部纵横比EAR、嘴部纵横比MAR的动作门限值和值门限值； 步骤S8、对所述眼部纵横比EAR进行处理，与自适应眼部纵横比EAR阈值比对，判定是否产生眨眼动作，与眼部纵横比EAR值门限值比对，判定是否完成此次眨眼动作；对嘴部纵横比MAR进行处理，与自适应嘴部纵横比MAR阈值比对，判定是否产生打哈欠动作，与嘴部纵横比MAR值门限值比对，判定是否完成此次打哈欠动作； 步骤S9、频率统计，根据S8眨眼动作判定方式进行单位时间内的眨眼次数计数，进而获得眨眼频率；根据S8打哈欠动作判定方式进行单位时间内的打哈欠次数计数，进而获得打哈欠频率； 步骤S10、疲劳驾驶状态判定，将S9单位时间内的眨眼频率以及单位时间内的打哈欠频率分别与预设眨眼频率阈值和打哈欠频率阈值进行比对，来判定驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；抑或根据判断待检测驾驶人员为闭眼状态的时间是否超过预设疲劳闭眼时间阈值，来判定待检测驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态。

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