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龙图腾网获悉多伦科技股份有限公司申请的专利基于视觉的手部脱离方向盘检测判断方法及电子设备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：CN115273048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210996359.3，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于视觉的手部脱离方向盘检测判断方法及电子设备是由刘辉;章道扬;章安强;张铁监;汪洋;叶剑设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉的手部脱离方向盘检测判断方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视觉的手部脱离方向盘的检测方法及电子设备，包括：获取仅包括方向盘画面的图像数据，得到方向盘的mask区域；实时获取包含方向盘和驾乘人员的车内场景图像数据，通过目标驾驶员检测神经网络模型得到驾驶员的位置数据；将驾驶员的位置数据输入到目标骨骼关键点回归神经网络模型，回归得到骨骼关键点并提取左右手腕点的位置坐标并进行外扩得到左右手外扩区域图像；将左右手外扩区域图像输入到目标手部区域分割网络模型，得到左右手的mask区域，分别计算方向盘的mask区域与左右手的mask区域的maskiou，若大于第一阈值，则判定对应的手在方向盘上，否则判定手脱离方向盘。本发明适用于驾考考试中辅助判断考生驾驶行为是否规范。

本发明授权基于视觉的手部脱离方向盘检测判断方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的手部脱离方向盘的检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取仅包括方向盘画面的图像数据，通过打标点勾勒方向盘在实时图像中的具体位置，得到方向盘的mask区域和打标点坐标； 步骤2：实时获取包含方向盘和驾乘人员的车内场景图像数据，通过目标驾驶员检测神经网络模型得到驾驶员的位置数据； 步骤3：将所述驾驶员的位置数据输入到目标骨骼关键点回归神经网络模型，回归得到骨骼关键点的位置数据，提取所述骨骼关键点中左右手腕点的位置坐标，并以左右手腕点的位置坐标为中心按预设要求分别进行外扩，得到左右手外扩区域图像； 步骤4：将所述左右手外扩区域图像输入到目标手部区域分割网络模型，得到左右手的mask区域，将所述左右手的mask区域映射到带有标注方向盘的mask区域的原图中，分别计算方向盘的mask区域与左右手的mask区域的maskiou，若所述maskiou大于第一阈值，则判定对应的手在方向盘上，否则判定手脱离方向盘； 所述目标手部区域分割网络模型包括resnet18网络模型和注意力机制网络层；所述Resnet18网络模型的参数包括18个卷积层、18个激活层、1个池化层和1个全连接层；注意力机制网络层用于对上下文信息进行编码，对上下文信息重新加权，融合特征信息； 所述目标手部区域分割网络模型的训练过程包括： 使用标注工具在带有驾驶员打标点的原图像中标注左右手区域，并生成二值化标注图像作为训练标签； 将训练标签输入到建构的手部区域分割网络模型中进行训练，直到总损失函数值趋于稳定后收敛，得到目标手部区域分割网络模型； 其中，总损失包括像素类别损失和辅助损失，最终统一由softmax损失函数输出，输出训练集中每个样本像素点值的loss：式中，loss表示总损失，N表示样本数量，i和j均表示样本，i=1,2,……,N，j=1,2,……,N，Li表示softmax损失函数在每个像素点的结果，p表示网络的预测输出； 式中，L表示样本的损失，用于平衡像素类别损失和辅助损失，在0~1之间取值，lp表示像素类别损失，li表示辅助损失，X表示网络预测的像素点，W表示实际标签像素点，i表示从第i个像素点，i=1,2,……,K，K表示像素点的数量。

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