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龙图腾网恭喜际络科技(上海)有限公司申请的专利基于模型量化的驾驶员行为二次监控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：CN113887287B 。

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：202111012871.1，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于模型量化的驾驶员行为二次监控方法是由宋力;程新景设计研发完成，并于2021-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型量化的驾驶员行为二次监控方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于模型量化的驾驶员行为二次监控方法，该方法包括：获取离线视频数据；所述离线视频数据是在线视频数据中驾驶员行为事件发生的部分；运行第一视频理解网络，并将所述离线视频数据作为所述第一视频理解网络的输入；所述第一视频理解网络是由第二视频理解网络量化得到的；根据所述第一视频理解网络输出的事件监控任务得分，得到驾驶员行为的二次监控结果。本发明有效解决了车辆设备端计算资源不足造成的驾驶员行为事件监控误报率高的问题；同时能够兼顾离线视频特征提取的效率和目标预测的准确率，使得二次监控多个车载设备端上传的离线视频数据时的鲁棒性更强。

本发明授权基于模型量化的驾驶员行为二次监控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型量化的驾驶员行为二次监控方法，其特征在于，包括：获取离线视频数据；所述离线视频数据是在线视频数据中驾驶员行为事件发生的部分，由部署在车辆设备端的驾驶员行为监控系统根据车辆舱内的在线视频数据判定得到；运行第一视频理解网络，并将所述离线视频数据作为所述第一视频理解网络的输入；所述第一视频理解网络是由第二视频理解网络量化得到的，且所述第一视频理解网络的参数位数小于所述第二视频理解网络的参数位数；所述第二视频理解网络是由解码数据样本训练得到的；所述运行第一视频理解网络，并将所述离线视频数据作为所述第一视频理解网络的输入的步骤包括：基于CPU并行解码所述离线视频数据，得到解码数据；基于GPU并发运行所述第一视频理解网络，并将所述解码数据作为所述第一视频理解网络的输入；所述第一视频理解网络的参数为8比特整形数；所述第二视频理解网络的参数为32比特浮点数；所述量化是指：以设定的映射变换所述第二视频理解网络的参数，得到参数位数小于所述第二视频理解网络的第三视频理解网络；确定所述第三视频理解网络的准确率小于所述第二视频理解网络的准确率，且所述第三视频理解网络与所述第二视频理解网络的精度差大于阈值，则将补充训练后的第三视频理解网络作为第一视频理解网络；所述补充训练的参数位数与所述第三视频理解网络的参数位数相同；确定所述第三视频理解网络的准确率不小于所述第二视频理解网络的准确率，或所述第三视频理解网络与所述第二视频理解网络的精度差不大于阈值，则将所述第三视频理解网络作为第一视频理解网络；根据所述第一视频理解网络输出的事件监控任务得分，得到驾驶员行为的二次监控结果。

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