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公开(公告)号：CN109334670A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811472398.3
申请日：2018-12-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆驾驶人监控预警方法、系统、设备及存储介质，基于预行驶道路的道路线形、驾驶人视线特征信息以及车辆方向盘转角信息，预测驾驶人的操作意图信息；根据所述驾驶人的操作意图信息，生成驾驶人的预设重点关注信息，根据驾驶人的视线特征信息，生成驾驶人的关注信息，将所述关注信息与所述预设重点关注信息比对，确认是否符合预设警报条件，防止驾驶人因缺少对交通环境的关注而导致交通事故发生，由于预测准确度高，因此，根据该操作意图信息生成的驾驶人的预设重点关注信息与驾驶人意图相符，由此生成的预警信息是驾驶人关注且需要的，符合驾驶人的预警意向，大大提高了驾驶人对本发明所述车辆驾驶人监控预警方法的满意度。
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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
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。
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公开(公告)号：CN109902656A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910184196.7
申请日：2019-03-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种面部动作单元的识别方法、系统，基于历史目标面部特征点、历史目标空间形态、历史空间特征表征参数、历史空间特征表征参数的表征指标变化范围及所述历史空间特征表征参数的权重关系构建面部动作单元识别模型，进而进行面部动作单元的运动的识别。面部动作单元的识别能够识别面部表情的细微变化，结果可以用于进行面部微表情的分析以及面部表情的分析。本发明所涉及的方法对样本库样本质量和数量要求较低，计算速度快，调参时间短，操作简单，无需大量成本投入且能保证高效的准确度，并且对目标面部动作单元(AU)识别能力强，无论其单独发生或组合发生，均可识别，且应用简单。
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公开(公告)号：CN107292266A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710474004.7
申请日：2017-06-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/246 , G06T7/254 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于光流聚类的车载行人区域估计方法，对摄像机获取的图像进行光流估计，获得图像光流场；再进行光流聚类，从而估计出背景区域；剔除背景区域，使用图分割算法分割前景区；最后对前景区各区域进行判别，识别出有效的行人区域，本发明提出的基于光流聚类的车载行人区域估计方法，避免了传统行人检测系统采用全局模板搜索匹配识别造成的行人识别的盲目搜索，适用于车载环境下的车辆智能辅助驾驶、无人驾驶等，克服了通常的EM算法和K-means等聚类算法难以确定背景的高斯分布的问题，本方法提出的光流聚类算法可更加有效地估计背景区域，在判别前景行人区域的过程中，利用人体形态特征，可有效地剔除非行人区域，获得行人区域。
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公开(公告)号：CN113536909B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110634599.4
申请日：2021-06-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于眼动数据的预瞄距离计算方法、系统和设备，基于眼动数据的预瞄距离计算方法，包括以下步骤：基于建立的坐标系或者预设坐标系获取驾驶人眼睛的眼动数据，通过摄像设备获取眼动数据对应的车辆前方景象；基于眼动数据识别驾驶人注视点，以驾驶人眼睛至注视点为预瞄方向，获取车辆前方景象的预瞄方向上包含注视点的车辆前方景象为预瞄景象；在所述预瞄景象中将注视点和驾驶人眼睛的相对位置基于坐标系进行标定；根据标定后的注视点和驾驶人眼睛的相对位置计算出所述注视点至眼睛的水平距离，即得。数据结果准确，步骤相对简单，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113326733B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110453599.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/19 , G06V40/18 , G06K9/62 , G06N5/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种眼动点数据分类模型的构建方法，包括以下步骤：获取原始眼动数据，对所述原始眼动数据进行预处理得到眼动数据，根据所述眼动数据计算特征数据，所特征数据包括：单位时间内眼动数据分布的最小覆盖圆半径R、单位时间内相邻欧氏距离比值的加权平均和β、单位时间内欧氏距离的方差ΔL2、单位时间内相邻运动方向变化率Δα和单位时间内相邻三点的曲率半径r，本发明所构建出的决策树模型可高效实时地对眼动点数据进行分类，且可满足三种眼动类型的同步分类,可以对注视、扫视以及平滑尾随进行同步分类，适用于观察静态刺激情景和动态刺激，本发明实时眼动分类模型准确率高于现有眼动分类算法。
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公开(公告)号：CN113536909A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110634599.4
申请日：2021-06-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于眼动数据的预瞄距离计算方法、系统和设备，基于眼动数据的预瞄距离计算方法，包括以下步骤：基于建立的坐标系或者预设坐标系获取驾驶人眼睛的眼动数据，通过摄像设备获取眼动数据对应的车辆前方景象；基于眼动数据识别驾驶人注视点，以驾驶人眼睛至注视点为预瞄方向，获取车辆前方景象的预瞄方向上包含注视点的车辆前方景象为预瞄景象；在所述预瞄景象中将注视点和驾驶人眼睛的相对位置基于坐标系进行标定；根据标定后的注视点和驾驶人眼睛的相对位置计算出所述注视点至眼睛的水平距离，即得。数据结果准确，步骤相对简单，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109509364B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910007150.8
申请日：2019-01-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/0969 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种驾驶人预瞄时间确认方法、系统、设备及介质，根据预行驶道路的半径、所述预行驶道路半径随长度的变化率、预瞄时间随道路半径变化系数与预瞄时间的预设关系精确动态变化得所述预瞄时间，所述预瞄时间的确认与当前源车辆的形式环境精密关联，贴合当前源车辆的形式环境，当前车辆配备的各安全行驶系统据此生成的关联信息必定精度大幅度提高，进而提高各安全行驶系统的预警、引导、控制精度，从而降低交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN109703467B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910007023.8
申请日：2019-01-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G02B27/01
Abstract: 本发明涉及一种用于车辆智能行车的引导方法、系统，根据前景图像捕捉所述前景图像中所述预行驶道路内侧边缘线的曲线顶点，或将沿所述源车辆纵轴方向距离所述源车辆预设距离的点作为所述预行驶道路的虚拟曲线顶点，所述曲线顶点或虚拟曲线顶点随着当前车速、预行驶道路线形等精确动态变化，精确指明所述曲线顶点或虚拟曲线顶点，通过所述曲线顶点或虚拟曲线顶点与驾驶人瞳孔位置连线，精确动态确认所述曲线顶点或虚拟曲线顶点在透明挡风玻璃平视显示器上的虚拟位置，由该精确动态虚拟位置生成的视觉引导区域必然精确，给驾驶员精确指明视觉引导区域，从根本上杜绝交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN109334670B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201811472398.3
申请日：2018-12-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆驾驶人监控预警方法、系统、设备及存储介质，基于预行驶道路的道路线形、驾驶人视线特征信息以及车辆方向盘转角信息，预测驾驶人的操作意图信息；根据所述驾驶人的操作意图信息，生成驾驶人的预设重点关注信息，根据驾驶人的视线特征信息，生成驾驶人的关注信息，将所述关注信息与所述预设重点关注信息比对，确认是否符合预设警报条件，防止驾驶人因缺少对交通环境的关注而导致交通事故发生，由于预测准确度高，因此，根据该操作意图信息生成的驾驶人的预设重点关注信息与驾驶人意图相符，由此生成的预警信息是驾驶人关注且需要的，符合驾驶人的预警意向，大大提高了驾驶人对本发明所述车辆驾驶人监控预警方法的满意度。
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