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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种脑疲劳动态预警方法、装置、计算机设备及存储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：CN120899254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511058527.4，技术领域涉及：A61B5/18；该发明授权一种脑疲劳动态预警方法、装置、计算机设备及存储介质是由谢康宁;翟雅文;田笑红;闫则坤;张茹萌;汤池;翟明明;张晨旭;刘娟;卢锡坤;潘宣烨;阮国锴设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑疲劳动态预警方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种脑疲劳动态预警方法、装置、计算机设备及存储介质，属于交通安全领域，该方法包括：获取驾驶员的瞳孔直径熵时间序列、凝视熵时间序列、时间特征和预设任务阶段标签；分别对上述特征进行预处理，将预处理结果进行拼接，得到联合特征矩阵；对联合特征矩阵进行时序特征提取，生成共享隐藏特征；从共享隐藏特征中分别生成认知负荷、疲劳状态及警觉状态的分布参数，进而通过重参数化采样从分布参数中确定疲劳状态和警觉状态的状态值；根据疲劳状态和警觉状态的状态值结合驾驶场景进行预警。这样，本发明通过多模态融合、机制约束解耦与动态风险评估，实现了通过瞳孔状态确定脑疲劳状态，在驾驶安全领域可降低因疲劳导致的交通事故率。

本发明授权一种脑疲劳动态预警方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑疲劳动态预警方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集驾驶员的瞳孔直径熵时间序列和凝视熵时间序列；基于当前时间确定时间特征；获取当前时刻对应的预设任务阶段标签； 将所述瞳孔直径熵时间序列、凝视熵时间序列、时间特征以及预设任务阶段标签进行拼接，得到联合特征矩阵； 对联合特征矩阵进行时序特征提取，生成共享隐藏特征；从共享隐藏特征中分别生成认知负荷、疲劳状态及警觉状态的分布参数，进而通过重参数化采样从所述分布参数中确定疲劳状态和警觉状态的状态值； 根据所述疲劳状态和警觉状态的状态值结合驾驶场景进行预警； 将所述瞳孔直径熵时间序列、凝视熵时间序列、时间特征以及预设任务阶段标签进行拼接前，还进行预处理，包括： 分别对所述瞳孔直径熵时间序列Et和凝视熵时间序列Gt进行标准化处理，具体公式为： ； ； 其中，和分别为瞳孔直径熵时间序列的序列均值和标准差，和分别为凝视熵时间序列的序列均值和标准差； 将时间特征ht编码为24小时周期的傅里叶基和，生成时间编码特征，具体公式为： ; 其中，k为1、2次谐波，ht为时间特征； 预设任务阶段标签进行独热编码，生成任务特征向量，具体公式为： ； 其中，为任务阶段数量，vi为独热编码向量中的第i个元素； 所述将所述瞳孔直径熵时间序列、凝视熵时间序列、时间特征以及预设任务阶段标签进行拼接，得到联合特征矩阵包括： 将预处理后的和沿时间维度拼接为联合特征矩阵，具体公式为： ； 其中，表示在时间t处的联合特征矩阵，形状为，T为时间步长，为输入特征的维度，为相关系数矩阵符号。

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