申请/专利权人：东风汽车集团股份有限公司

申请日：2021-07-20

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN113627740B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2021.11.26#实质审查的生效;2021.11.09#公开

摘要：本发明涉及道路交通安全技术领域，具体地指一种驾驶负荷评价模型构建系统及构建方法。数据采集模块，用于采集驾驶员生理信号和驾驶行为信号；生理信号处理模块，用于筛选处理获取驾驶员生理参数数据；驾驶行为信号处理模块，用于获得车辆操纵和驾驶员行为数据；生理评价指标模块，用于根据驾驶员生理参数数据获取生理评价指标；驾驶绩效评价指标，用于根据车辆操纵和驾驶员行为数据获取驾驶绩效评价指标；综合评价模型构建模块，用于根据生理评价指标和驾驶绩效评价指标获得驾驶员负荷定量综合评价模型。本发明基于驾驶员生理信号和驾驶员行为信号构建评价模型，构建模型能够更加全面、准确且真实的反映驾驶员负荷的情况。

主权项：1.一种驾驶负荷评价模型构建系统，其特征在于：包括，数据采集模块，用于采集驾驶员生理信号和驾驶行为信号；生理信号处理模块，用于对采集的驾驶员生理信号进行数据筛选处理获取驾驶员生理参数数据；驾驶行为信号处理模块，用于对采集的驾驶员行为信号进行数据处理获得车辆操纵和驾驶员行为数据；生理评价指标模块，用于根据驾驶员生理参数数据获取生理评价指标；驾驶绩效评价指标，用于根据车辆操纵和驾驶员行为数据获取驾驶绩效评价指标；综合评价模型构建模块，用于根据生理评价指标和驾驶绩效评价指标获得驾驶员负荷定量综合评价模型；所述综合评价模型构建模块包括，样本集制作模块，用于将测试者的驾驶负荷进行量化性分类按照驾驶负荷依次升高的顺序构建样本集；模型训练模块，用于对样本集中采集到的生理评价指标和驾驶绩效评价指标进行融合构建融合模型；模型有效性评价模块，用于对融合模型进行评价分析选择有效性最好的融合模型作为驾驶员负荷定量综合评价模型；构建驾驶员负荷定量综合评价模型的方法如下：S1、初始化样本权重：w＝1；S2、计算误差率：E＝sumw；S3、通过误差率给予学习器一个新的权重，误差率低，权重高使用数据公式其中a——新的权重，E——计算误差率；S4、通过学习器的权重更新每个样本的权重，基于规范因子保证每次更新的权重n相加为1；规范因子计算公式如下：z＝sumwe-ayh其中：z——规范因子；w——分类重误的权重；e——自然常数；a——新的权重；h——预测类别；y——实例类别；若h和y相同则括号内只剩-a、we-a，权重相应减小，若y和h不同，则w*e-a，权重相应增大；S5、更新样本权重w＝we-ayhz；S6、最后将所有学习分类器带权组合：res＝sumai*hi，其中ai——该类别权重；hi——第i个类别；即最后选择基于集成分类器的分类进行融合使用Boosting方式进行训练构建的模型为驾驶员负荷定量综合评价模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东风汽车集团股份有限公司 一种驾驶负荷评价模型构建系统及构建方法

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