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龙图腾网获悉重庆科技大学申请的专利一种基于改进YOLOv5神经网络的疲劳驾驶识别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：CN118644841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410646223.9，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于改进YOLOv5神经网络的疲劳驾驶识别方法是由李作进;彭大兵;聂玲;蔡俊锋;李明虹;郑路设计研发完成，并于2024-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5神经网络的疲劳驾驶识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5神经网络的疲劳驾驶识别方法，该方法包括获取待识别的图像；利用训练好的疲劳驾驶识别模型，对待识别图像中的驾驶员疲劳状态进行识别，其中，疲劳驾驶识别模型包括人脸和关键点识别模块和疲劳状态识别模块，人脸和关键点识别模块采用改进的YOLOv5神经网络对人脸和脸部关键点进行检测；疲劳状态识别模块根据人脸和关键点识别模块确定的人脸关键点对驾驶员的疲劳状态进行识别，对YOLOv5神经网络的改进包括：利用DCN卷积模块替换YOLOv5神经网络中的CBS卷积模块；在YOLOv5神经网络的主干网络和颈部中引入TA注意力模块；采用Wingloss函数替换YOLOv5神经网络中边界框回归部分的损失函数。本发明的方法能够提高疲劳驾驶状态的识别准确率。

本发明授权一种基于改进YOLOv5神经网络的疲劳驾驶识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5神经网络的疲劳驾驶识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的图像；利用训练好的疲劳驾驶识别模型，对待识别图像中的驾驶员疲劳状态进行识别，其中，疲劳驾驶识别模型包括人脸和关键点识别模块以及疲劳状态识别模块，人脸和关键点识别模块采用改进的YOLOv5神经网络对人脸和脸部关键点进行检测；疲劳状态识别模块根据人脸和关键点识别模块确定的人脸关键点对驾驶员的疲劳状态进行识别，对YOLOv5神经网络的改进包括：利用DCN卷积模块替换YOLOv5神经网络中的主干网络和颈部网络中的CBS卷积模块；在YOLOv5神经网络的主干网络和颈部中引入TA注意力模块，具体地，在改进的YOLOv5神经网络中，主干网络按照信号流的方向依次包括第一DCN卷积模块、第二DCN卷积模块、第一C3模块、第三DCN卷积模块、第二C3模块、TA注意力模块、第四DCN卷积模块、第二C3模块、第五DCN卷积模块、第三C3模块和SPPF模块，即在主干网络中的第二C3模块与第四DCN卷积模块之间引入TA注意力模块；颈部网络按照信号流的方向依次包括颈部第一DCN卷积模块、第一上采样模块、连接主干网络的第三C3模块和颈部网络的第一上采样模块的连接模块、颈部第一C3模块、颈部第二DCN卷积模块、TA注意力模块、第二上采样模块，即在颈部第二DCN卷积模块与第二上采样模块之间引入TA注意力模块；采用Wingloss函数替换YOLOv5神经网络中边界框回归部分的损失函数。

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