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龙图腾网恭喜武汉无线飞翔科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的车内人员人脸识别方法及系统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：CN118781643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410989878.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于深度学习的车内人员人脸识别方法及系统是由颜国顺;胡俊华设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的车内人员人脸识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的车内人员人脸识别方法及系统，本发明先对人脸图像进行光照平衡处理，得到光照平衡图像；然后，对光照平衡图像进行光照去噪处理，得到去噪图像；如此，进行光照平衡处理，可一定程度的降低光照对人脸图像的影响；同时，进行图像的光照去噪，可进一步的减弱光照对图像的污染，从而使图像更清晰；而在完成光照去噪后，本发明则进行人脸姿态校正，以降低姿态对人脸识别的不良影响；接着，对校正后的人脸图像进行去遮挡处理，得到去遮挡人脸图像；最后，将去遮挡人脸图像输入至人脸识别模型，即可得到人脸识别结果；如此，本发明能够降低光照、遮挡以及姿态等因素对人脸识别的影响，从而可提高人脸识别的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的车内人员人脸识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车内人员人脸识别方法，其特征在于，包括：获取车内人员的人脸图像，并对所述人脸图像进行光照平衡处理，得到光照平衡图像；确定出所述光照平衡图像的标定图像，并基于所述标定图像，对所述光照平衡图像进行光照去噪处理，以在光照去噪处理后，得到去噪图像；对所述去噪图像进行人脸姿态校正处理，得到校正人脸图像；对所述校正人脸图像进行去遮挡处理，得到去遮挡人脸图像；将所述去遮挡人脸图像输入至人脸识别模型中进行人脸识别处理，以得到所述人脸图像对应的人脸识别结果；对所述人脸图像进行光照平衡处理，得到光照平衡图像，包括：对所述人脸图像进行灰度化处理，得到人脸灰度图像；计算出所述人脸灰度图像的灰度均值，并根据所述灰度均值，确定出所述人脸灰度图像的光照平衡函数；基于所述光照平衡函数，对所述人脸灰度图像进行初始光照平衡处理，以在初始光照平衡处理后，得到初始光照平衡图像；对所述初始光照平衡图像进行直方图均衡化处理，以在直方图均衡化处理后，得到所述光照平衡图像；所述标定图像的图像尺寸以及图像内容与所述光照平衡图像相同，其中，基于所述标定图像，对所述光照平衡图像进行光照去噪处理，以在光照去噪处理后，得到去噪图像，包括：根据所述标定图像和所述光照平衡图像，确定出所述光照平衡图像中每个像素点的光照去噪权重，并利用各个像素点的光照去噪权重，构建出去噪权重矩阵；将所述标定图像与所述光照平衡图像进行图像相乘处理，得到第一增强图像；基于所述标定图像，生成第二增强图像；利用所述去噪权重矩阵，分别对所述标定图像、所述光照平衡图像、所述第一增强图像以及所述第二增强图像进行加权平均处理，以在加权平均处理后，得到第一加权平均值、第二加权平均值、第三加权平均值和第四加权平均值；根据第一加权平均值、第二加权平均值、第三加权平均值以及第四加权平均值，计算出第一初始去噪滤波参数，并利用所述第一初始去噪滤波参数，计算出第二初始去噪滤波参数；根据所述去噪权重矩阵和所述第一初始去噪滤波参数，确定出第一去噪滤波参数，以及根据所述去噪权重矩阵和所述第二初始去噪滤波参数，确定出第二去噪滤波参数；利用所述第一去噪滤波参数、所述第二去噪滤波参数以及所述标定图像，生成所述光照平衡图像的初始去噪图像；对所述初始去噪图像进行高通滤波处理，以在高通滤波后，得到所述去噪图像。

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