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龙图腾网恭喜山东建筑大学申请的专利基于视觉-WiFi信号联合检测的驾驶接管险态感知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：CN114782935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210537179.9，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于视觉-WiFi信号联合检测的驾驶接管险态感知方法是由赵磊;赵羽飞;孙浩然;罗映;徐楠;刘建华;闫法义;贝太学设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉-WiFi信号联合检测的驾驶接管险态感知方法在说明书摘要公布了：一种基于视觉‑WiFi信号联合检测的驾驶接管险态感知方法，通过车载WiFi信号提取CSI，通过多个摄像头提取驾驶人复合视角行为特征，将这两个特征融合构建驾驶人的接管险态感知系统，通过融合图像和WiFi信号特征来实现两者的优势互补，提高驾驶人接管危险状态的判别精度。

本发明授权基于视觉-WiFi信号联合检测的驾驶接管险态感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉-WiFi信号联合检测的驾驶接管险态感知方法，其特征在于，包括如下步骤：a在驾驶人正前方和右上方车顶的位置安装摄像头，通过正前方的摄像头获取驾驶人面部的实时图像，通过右上方车顶的摄像头获取驾驶人侧部的实时图像；b建立多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU；c在驾驶室内安装WiFi信号发射装置和WiFi信号接收装置，在WiFi信号接收装置中提取WiFi-CSI信息，得到无线宽带信号的功率延迟分布SPDP；d采用DCNN构建基于WiFi的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN；e将多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU与基于WiFi的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN进行融合，得到多模态融合网络层结构；f构建联合代价函数F，通过代价函数F分别确立驾驶人行为特征提取模型W-DCNN、多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU、多模态融合网络层结构的最优参数，获得优化的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN、多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU、多模态融合网络层结构，将获取的驾驶人面部的实时图像、获取驾驶人侧部的实时图像输入到优化的多模态融合网络层结构中的多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU中，构建SPDP曲线的频谱图，将SPDP曲线的频谱图输入到优化的多模态融合网络层结构中的基于WiFi的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN，在多模态融合网络层结构的顶层构建分类器，输出驾驶人行为类别；步骤f中构建联合代价函数F的步骤为：f-1通过公式计算得到多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU行为特征代价函数Fb1，式中x1为多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU的行为特征，n为行为特征总数，y1为多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU的实际值，a1为多模态学习门控循环单元网络模型MM-GRU的输出值；f-2通过公式计算得到基于WiFi的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN行为特征代价函数Fb2，式中x2为基于WiFi的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN的行为特征，n为行为特征总数，y2为基于WiFi的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN的实际值，a2为基于WiFi的驾驶人行为特征提取模型W-DCNN的输出值；f-3通过公式计算得到多模态融合网络层结构行为特征代价函数Fb0，式中x0为多模态融合网络层结构的行为特征，n为行为特征总数，y0为多模态融合网络层结构的实际值，a0为多模态融合网络层结构的输出值；f-4通过公式F＝αFb0+βFb1+γFb2计算得到联合代价函数F，式中α、β、γ均为权重系数。

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