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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利疲劳驾驶检测方法、电子设备及计算机程序产品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：CN121259794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511821423.4，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权疲劳驾驶检测方法、电子设备及计算机程序产品是由曹霆;郝文康;王航星;赵晓荣;刘晟设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本疲劳驾驶检测方法、电子设备及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种疲劳驾驶检测方法、电子设备及计算机程序产品，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取机动车驾驶员面部的待检测视频帧序列；待检测视频帧序列包括多个待检测视频帧；基于待检测视频帧序列和预训练的人脸状态检测模型，确定每个待检测视频帧的人脸状态检测结果；人脸状态检测模型用于检测待检测视频帧中的人脸状态检测结果；基于多个待检测视频帧的人脸状态检测结果，确定待检测视频帧序列中机动车驾驶员的疲劳驾驶检测结果。该方法用于提高疲劳驾驶检测的检测一致性。

本发明授权疲劳驾驶检测方法、电子设备及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括： 获取机动车驾驶员面部的待检测视频帧序列；所述待检测视频帧序列包括多个待检测视频帧； 对所述待检测视频帧序列中的每个所述待检测视频帧分别进行增强对比度操作、滤波去噪操作以及边缘增强操作； 所述边缘增强操作包括以下步骤： 通过水平方向的Sobel算子和垂直方向的Sobel算子计算所述待检测视频帧在水平方向的梯度和垂直方向的梯度； 水平方向的Sobel算子表示为下述公式： ； 垂直方向的Sobel算子表示为下述公式： ； 其中，表示水平方向的Sobel算子，表示垂直方向的Sobel算子，表示归一化的高斯权重，，表示二维高斯函数，表示二维高斯函数在原点的取值； 按照下述公式计算边缘梯度幅值，以进行边缘增强： ; 其中，表示水平方向的梯度；表示垂直方向的梯度；表示边缘梯度幅值； 基于所述待检测视频帧序列和预训练的人脸状态检测模型，确定每个所述待检测视频帧的人脸状态检测结果；所述人脸状态检测模型用于检测所述待检测视频帧中的所述人脸状态检测结果； 基于多个所述待检测视频帧的所述人脸状态检测结果，确定所述待检测视频帧序列中所述机动车驾驶员的疲劳驾驶检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号西安理工大学金花校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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