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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于关键点增强的驾驶员动作分类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：CN114241455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111564299.X，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种基于关键点增强的驾驶员动作分类方法是由路小波;陆明琦;胡耀聪设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键点增强的驾驶员动作分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键点增强的驾驶员动作分类方法，本发明提出了高效的频道注意力模块来生成具有区别性的全局表示。同时，利用姿态估计提取驾驶员的关键点特征。考虑关键点信息的多样性，设计了自适应加权残差瓶颈，使输入关键点特征的模型权值具有动态性。然后融合全局分支和关键点分支的输出作为分类结果。本发明可进一步提高驾驶员行为识别准确率，在交通安全领域有重要的应用价值。

本发明授权一种基于关键点增强的驾驶员动作分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点增强的驾驶员动作分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用现有的StateFarm数据集作为驾驶员行为图像数据集；步骤2：构建关键点增强模型，使用ResNet-50作为网络骨干，构建了高效的频道注意力模块来学习通道注意力并提取输入驾驶图像的全局特征；同时使用LightweightOpenPose检测驾驶员的头部和手部，并使用RoIAlign提取其特征；然后，将关键点特征输入到自适应加权残差瓶颈中，对模型参数进行自适应加权；最终的分类结果是全局和关键点两个分支输出的融合；步骤3：训练关键点增强模型；基于深度学习框架Tensorflow，采用adam优化调参；使用的传统数据增强方法包括1用随机宽高比比值∈0.75,1.33裁剪原始图像比例∈0.08,1.0，并将其缩放到224×224；2以概率0.5水平翻转图像；3利用色彩抖动技术改变图像的亮度、对比度、饱和度、色调；使用APEX混合精度来加速神经网络的训练；步骤4：测试关键点增强模型。

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