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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明提供了一种多场景下的驾驶分心识别方法、系统及车辆，其方法包括：构建初始驾驶分心识别模型，获取多场景下的驾驶分心数据样本集，利用所述多场景下的驾驶分心数据样本集对所述初始驾驶分心识别模型进行训练，得到目标驾驶分心识别模型；实时获取车辆参数、周边环境信息和驾驶员头部数据，根据车辆参数和周边环境信息确定驾驶场景信息，并将所述车辆参数、驾驶员头部数据和驾驶场景信息输入目标驾驶分心识别模型，得到驾驶员驾驶状态；根据所述驾驶员驾驶状态确定预警信息。本发明通过建立多场景下的驾驶分心识别模型，实现对各种驾驶场景下的驾驶分心行为的准确识别并对驾驶分心行为发出警报，提高驾驶的安全性。

主权项：1.一种多场景下的驾驶分心识别方法，其特征在于，包括：构建初始驾驶分心识别模型，获取多场景下的驾驶分心数据样本集，利用所述多场景下的驾驶分心数据样本集对所述初始驾驶分心识别模型进行训练，得到目标驾驶分心识别模型；实时获取车辆参数、周边环境信息和驾驶员头部数据，根据车辆参数和周边环境信息确定驾驶场景信息，并将所述车辆参数、驾驶员头部数据和驾驶场景信息输入目标驾驶分心识别模型，得到驾驶员驾驶状态；根据所述驾驶员驾驶状态确定预警信息；所述构建初始驾驶分心识别模型，获取多场景下的驾驶分心数据样本集，利用所述多场景下的驾驶分心数据样本集对所述初始驾驶分心识别模型进行训练，得到目标驾驶分心识别模型，包括：构建初始驾驶分心识别模型，所述初始驾驶分心识别模型包括N个场景驾驶分心识别模型，其中每个场景驾驶分心识别模型只识别一种场景下的驾驶分心行为，N为大于1的整数；获取多场景下的驾驶分心数据样本集，所述多场景下的驾驶分心数据样本集包括N个场景驾驶分心数据样本集；基于所述N个场景驾驶分心数据样本集采用SVM算法对所述初始驾驶分心识别模型进行驾驶分心识别训练，得到N个目标场景驾驶分心识别模型，所述N个目标场景驾驶分心识别模型共同构成目标驾驶分心识别模型；所述获取多场景下的驾驶分心数据样本集，包括：通过驾驶模拟器构建不同驾驶场景，获取所述不同驾驶场景下分别在进行分心驾驶和正常驾驶状态下的驾驶员头部数据和车辆参数；选取所述驾驶员头部数据和车辆参数中表征驾驶员存在驾驶分心的数据作为所述多场景下的驾驶分心数据样本集中的数据；所述实时获取车辆参数、周边环境信息和驾驶员头部数据，根据车辆参数和周边环境信息确定驾驶场景信息，并将所述车辆参数、驾驶员头部数据和驾驶场景信息输入目标驾驶分心识别模型，得到驾驶员驾驶状态，包括：实时获取车辆周边环境信息和车辆参数，根据周边环境信息确定驾驶场景信息；实时获取驾驶员头部数据和车辆参数，将所述车辆参数、驾驶员头部信息和驾驶场景信息输入所述目标驾驶分心识别模型，根据驾驶场景信息切换对应的场景驾驶分心识别模型，所述对应的场景驾驶分心识别模型根据所述车辆参数和驾驶员头部信息识别得到驾驶员驾驶状态。

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