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龙图腾网获悉潍柴新能源商用车有限公司申请的专利一种基于云端智能学习的疲劳驾驶监测方法、设备及介质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：CN117218632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311189590.2，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于云端智能学习的疲劳驾驶监测方法、设备及介质是由常久鹏;马永杰;闫明;袁晓玲设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云端智能学习的疲劳驾驶监测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于云端智能学习的疲劳驾驶监测方法、设备及介质，属于汽车监测的技术领域。方法包括：获取驾驶员的监测视频数据，并发送至云端；基于图像预处理算法处理监测视频数据，以提取驾驶员的多个面部特征；基于疲劳识别模型处理多个面部特征，以确定疲劳程度；基于疲劳程度发出预警，并发送疲劳程度至云端；基于云端计算模块处理云端数据库，并迭代运算训练识别模型，以获取训练识别模型的偏差，输出偏差最小的训练识别模型；基于反向运算算法处理偏差最小的训练识别模型，以获取偏差最小的训练识别模型的权重因子并更新疲劳识别模型。本申请通过上述方法提高了监测疲劳驾驶的准确度、普及度和稳定性，同时不影响驾驶员正常行驶。

本发明授权一种基于云端智能学习的疲劳驾驶监测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于云端智能学习的疲劳驾驶监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取驾驶员的监测视频数据，并发送至云端；其中，所述监测视频数据为包括驾驶员面部和头部的视频，所述云端包括云端数据库和云端计算模块，所述云端数据库用于存储所述监测视频数据； 基于预设的图像预处理算法处理所述监测视频数据，以提取所述驾驶员的多个面部特征；其中，所述多个面部特征包括打哈欠频率、眨眼频率、眼睑闭合时间、瞳孔缩小量、视线偏移出界、视线跳跃出界频率； 将所述多个面部特征作为特征参数输入疲劳识别模型； 基于所述疲劳识别模型的隐藏层处理所述多个面部特征，以确定所述多个面部特征的第一权重，其中，所述第一权重与所述多个面部特征出现的时间相关； 基于所述多个面部特征匹配预设的权重匹配表，以获取不同面部特征的第二权重； 基于所述多个面部特征第一权重乘以所述不同面部特征的第二权重，以计算所述驾驶员的疲劳值； 对比所述驾驶员的疲劳值和预设的多级疲劳阈值，以确定所述驾驶员的疲劳程度； 基于所述疲劳程度发出预警，并发送所述疲劳程度至所述云端数据库； 基于所述云端计算模块处理所述云端数据库，并迭代运算所述云端计算模块内预设的训练识别模型，以获取所述训练识别模型的偏差，输出偏差最小的训练识别模型；其中，所述训练识别模型和所述疲劳识别模型为同一种类神经网络模型； 基于预设的反向运算算法处理所述偏差最小的训练识别模型，以获取所述偏差最小的训练识别模型的每个神经元的权重因子； 基于预设的更新算法处理所述每个神经元的权重因子，以更新所述疲劳识别模型。

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