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基于分层网络模型的驾驶员消极驾驶状态在线感知方法

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本发明公开了一种基于分层网络模型的驾驶员消极驾驶状态在线感知方法，是对驾驶员消极驾驶状态进行分级，选取能够表征驾驶员消极驾驶状态的特征参数，构建分层网络模型进行训练，直至其满足系统误差要求；通过实时获取当前行车过程中行车信息，操作信息和面部信息，提取行车信息中的行车特征信息、操作信息中的操作特征信息以及面部信息中的面部特征信息；然后将提取的特征信息输入分层网络模型进行计算，得到当前驾驶员的消极驾驶程度。本发明通过提取到的特征能够在线的识别出驾驶员消极驾驶状态，可以有效的提高消极驾驶状态检测的精度，为提高驾驶安全性奠定基础，并且具有良好的实时性和迁移性，具有广阔的应用前景。

著录项

公开/公告号CN109934171B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-03-17

原文格式PDF
申请/专利权人合肥工业大学;
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申请/专利号CN201910192110.5
发明设计人王跃飞;王文康;李洋;黄飞;潘斌;刘白隽;
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申请日2019-03-14
分类号
代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司;
代理人陆丽莉
地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2022-08-23 10:52:37

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-17

授权

授权
2019-07-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190314

实质审查的生效
2019-07-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20190314

实质审查的生效
2019-06-25

公开

公开
2019-06-25

公开

公开
2019-06-25

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1. 基于分层网络模型的驾驶员消极驾驶状态在线感知方法 [P] . 中国专利： CN109934171B . 2020.03.17
2. 基于分层网络模型的驾驶员消极驾驶状态在线感知方法 [P] . 中国专利： CN109934171A . 2019-06-25
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