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龙图腾网恭喜湖南大学申请的专利大模型提示词多尺度时空特征融合疲劳驾驶检测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：CN119832530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510300526.X，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权大模型提示词多尺度时空特征融合疲劳驾驶检测方法是由石恒璨设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型提示词多尺度时空特征融合疲劳驾驶检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于疲劳驾驶检测技术领域，具体涉及一种大模型提示词多尺度时空特征融合疲劳驾驶检测方法，该方法利用预训练大模型生成对应提示词并提取提示词的语义嵌入向量，然后对输入混合专家模型的视频帧多尺度采样，将提示词特征与各尺度视频序列通道级联，融合多尺度特征生成微表情时空运动特征图，并输入轻量化Transformer网络，结合动态更新的综合学习向量，通过分类器输出疲劳概率，基于阈值预警判断是否疲劳驾驶，最后使用交叉熵损失函数结合优化器对混合专家模型进行训练。该方法能够全面捕捉驾驶员面部表情细微变化，并通过大模型提示词引导，高效建模时空运动特征，为车辆驾驶员疲劳驾驶检测提供了一种高效、精准的解决方案。

本发明授权大模型提示词多尺度时空特征融合疲劳驾驶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种大模型提示词多尺度时空特征融合疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据面部动作编码系统定义与疲劳相关的表情运动单元，利用预训练大模型生成与表情运动单元对应的提示词，并提取提示词的语义嵌入向量，生成提示词特征矩阵P；S2、混合专家模型设计与处理：S2.1、对输入混合专家模型的视频帧序列S进行多尺度采样，生成L个不同尺度的视频序列Sl；将提示词特征矩阵P与每个尺度视频序列Sl进行通道维度级联，实现语义嵌入向量与运动特征融合，生成融合后的多尺度特征序列PSl；S2.2、对每个融合后的特征序列PSl，提取多尺度空间特征Fl和多尺度时空特征Gl；S2.3、将不同尺度的时空特征Gl上采样至统一空间尺寸，级联后通过卷积层整合，生成微表情时空运动特征图M；S2.4、使用轻量化Transformer网络对微表情时空运动特征图M的时空运动特征进行综合分析，并将初始化的综合学习向量Y更新为Y’；S3、基于Y’通过全连接层分类器输出疲劳状态概率，结合预设阈值判定驾驶员是否处于疲劳状态；S4、使用交叉熵损失函数结合优化器对混合专家模型进行训练。

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