公开(公告)号：CN115690753A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211392265.1

申请日：2022-11-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李显生 ,  崔晓彤 ,  郑雪莲 ,  任园园 ,  赵兰 ,  康雯钰

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/77 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明提供一种驾驶行为分割方法及驾驶数据段聚类方法，通过驾驶行为分割方法包括：采集若干行驶路段的特征性能数据，并对特征性能数据进行预处理，得到有效特征性能数据；根据有效特征性能数据，将所述行驶路段分为直行路段和转弯路段；基于第一转换公式，将所述有效特征性能数据转换为性质变量数据；基于第二转换公式，将所述有效特征性能数据转换为语义变量数据；根据所述性质变量数据和语义变量数据确认最优滑窗尺寸；实现将驾驶行为数据分割成若干标准驾驶数据段，突破人工标定的限制，同时可以进行人工智能分割，降低后续研究的复杂度并加深对数据的理解程度。

公开(公告)号：CN110569783A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201910836440.3

申请日：2019-09-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 任园园 ,  赵兰 ,  郑雪莲 ,  李显生 ,  崔晓彤 ,  王杰 ,  马佳磊

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种驾驶人换道意图识别方法及系统，使用决策树方法提取方向盘转角、车道偏离量和横摆角加速度作为意图表征参数组；基于K-means聚类，对方向盘转角和车道偏离量的时间序列分别聚类，确定意图起止时刻，进而确定换道意图时窗宽度；最后结合高斯概率密度函数和隐马尔可夫理论，建立驾驶人换道意图识别模型对驾驶人意图进行识别，识别信度高，对左、右换道意图的识别准确率达100％，对直行意图的识别准确率达91.1％，且时序性较强，可在左换道开始前的1.5s、右换道开始之前的1.4s预测出换道行为，预防LWS系统对驾驶人造成的干扰，对提高行车安全和降低交通事故有重要意义。

公开(公告)号：CN118364375A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410455252.7

申请日：2024-04-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郑雪莲 ,  崔晓彤 ,  李显生 ,  任园园 ,  康雯钰

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  B60W40/09

Abstract: 本发明提供基于卷积神经网络融合模型的驾驶行为基元识别方法，包括以下步骤：获取N个驾驶行为基元样本，采集驾驶行为基元的基元信息；通过基础变量信息构造驾驶行为基元的基元构造变量信息；通过基元基础变量信息、基元构造变量信息构建基元信息矩阵A；基于卷积神经网络，构建驾驶行为基元辨识模型，通过驾驶行为基元辨识模型实现对待识别驾驶行为基元的基元信息矩阵A进行处理，得到待识别驾驶行为基元的基元类别标签信息；实现同时对驾驶行为基元的基元基础变量信息、基元构造变量信息进行处理分析，且得到融合全局特征和局部特征的基元类别准确分析结果，从而提高基元识别效率，为自动驾驶行为决策提供研究基础。

公开(公告)号：CN116215513A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310068087.5

申请日：2023-02-06

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郑雪莲 ,  赵兰 ,  任园园 ,  李显生 ,  席建锋 ,  崔晓彤 ,  王杰

IPC: B60W30/08 ,  B60W30/095 ,  B60W40/06 ,  B60W50/00 ,  B60W60/00

Abstract: 本发明公开了一种基于人、车、路角度的自车行车风险量化方法及系统，包括以下步骤：获取行车信息；基于所述行车信息，得到自车车道偏离风险量和自车超速风险量，进而得到表征道路约束角度的自车行车风险的第一行车风险值；基于所述行车信息，得到自车与他车的碰撞严重程度和碰撞紧迫程度，进而得到表征自车与他车碰撞角度的自车行车风险的第二行车风险值；基于所述行车信息，得到自车行车时的风险感知因子，进而得到表征驾驶人感知角度的自车行车风险的第三行车风险值。本发明的方法，能够有助于车辆全面、准确、直观地获知自车驾驶状态的风险程度，及时调整状态保障行车安全。

公开(公告)号：CN113112796B

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202110372603.4

申请日：2021-04-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李显生 ,  崔晓彤 ,  郑雪莲 ,  任园园 ,  赵兰 ,  王杰

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/0967

Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为特征的构造方法、系统和驾驶行为分析方法，驾驶行为的特征构造方法，包括以下步骤：获取包含有轨迹信息的全局驾驶数据；基于轨迹信息识别驾驶数据中包含的驾驶事件段，获取所述驾驶事件段的局部驾驶数据；基于预设方法分别对全局驾驶数据、局部驾驶数据进行特征构造得全局特征和局部特征；将所述全局特征和局部特征组成驾驶行为特征集。避免了现有技术中驾驶行为特征构造时多依据经验或感觉的主观性，准确保留自然驾驶数据原有信息。

公开(公告)号：CN116252785A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310068085.6

申请日：2023-02-06

Applicant: 吉林大学

Inventor： 任园园 ,  赵兰 ,  李显生 ,  席建锋 ,  崔晓彤 ,  王杰

IPC: B60W30/095 ,  B60W40/107 ,  B60W50/00 ,  B60W60/00 ,  G06F30/27 ,  G06F16/21

Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人感知的行车风险量化方法、系统及设备，其中行车风险量化方法包括如下步骤：获取自车的风险感知因子；基于风险感知因子，通过行车风险量化表达式，得到表征行车风险的行车风险值；其中，自车的风险感知因子通过自车的瞬时加速度表征。与现有技术相比，本发明的行车风险量化方法从驾驶人感知角度出发，以驾驶人所采取的加速度作为驾驶人感知的风险因子，基于该风险因子的行车风险量化方法可以从驾驶人的感知角度来表达环境中其它交通车对自车行车安全的影响，利于车辆发现早期安全隐患，可以为行车预警机制提供依据，也可以从驾驶人感知角度量化自动驾驶车辆在执行某个策略时可能面临的行车风险，为其决策提供参考依据。

公开(公告)号：CN110569783B

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN201910836440.3

申请日：2019-09-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 任园园 ,  赵兰 ,  郑雪莲 ,  李显生 ,  崔晓彤 ,  王杰 ,  马佳磊

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/84 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种驾驶人换道意图识别方法及系统，使用决策树方法提取方向盘转角、车道偏离量和横摆角加速度作为意图表征参数组；基于K‑means聚类，对方向盘转角和车道偏离量的时间序列分别聚类，确定意图起止时刻，进而确定换道意图时窗宽度；最后结合高斯概率密度函数和隐马尔可夫理论，建立驾驶人换道意图识别模型对驾驶人意图进行识别，识别信度高，对左、右换道意图的识别准确率达100％，对直行意图的识别准确率达91.1％，且时序性较强，可在左换道开始前的1.5s、右换道开始之前的1.4s预测出换道行为，预防LWS系统对驾驶人造成的干扰，对提高行车安全和降低交通事故有重要意义。