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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于多模态的异常驾驶行为判断方法与系统，属于汽车驾驶行为安全技术领域。该系统包括驾乘人员状态监测、道路环境监测、车辆运动状态监测模块、危险等级预评判模块、多模态数据融合判断模块。结合该系统，该方法实时同步进行驾乘人员状态监测、车辆运动状态监测、道路环境监测；通过危险等级预评判模块预先判断驾驶的危险等级；多模态数据融合判断模块通过融合道路环境数据、车辆运动数据和驾驶员状态数据，构建基于逻辑回归的多指标动态阈值判断识别算法，实现对融合多模态数据的异常驾驶行为的准确识别。本发明及时提醒驾驶员并监督驾驶员规整驾驶行为，使得识别更准确，驾车更安全。
主权项：1.一种基于多模态的异常驾驶行为判断方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、获取驾乘人员的状态信息，并构建融合自适应梯度特征的双流时空卷积网络对驾乘人员的状态进行监测；S2、获取道路环境信息，构建引入自注意力机制的多检测头跨阶段局部网络进行道路环境监测；S3、获取车辆运动状态，并通过滑动窗口阈值分类算法监测危险驾驶操作行为；S4、基于各项监测数据预判是否存在严重影响道路安全驾驶行为，将行为分为正常驾驶、疑似危险驾驶、危险驾驶、严重危险驾驶行为，其中，若存在严重危险驾驶行为直接转移驾驶权；若存在疑似危险驾驶或危险驾驶行为，则对此行为进一步识别；S5、构建基于逻辑回归的多指标阈值划分异常驾驶识别算法对存在疑似危险驾驶或危险驾驶行为的行为进行融合多模态数据的异常驾驶行为准确识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于多模态的异常驾驶行为判断方法与系统
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