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公开(公告)号：CN114495257B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202111468839.4
申请日：2021-12-03
Applicant: 清华大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q10/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种险态工况下融合行为机制的姿态预测方法和装置。所述方法包括：获取样本图像数据集和影响因素数据集，所述样本图像数据集包含各样本对象在主动应激时段的状态图像，所述影响因素数据集包含各个状态图像所对应的行为机制影响因素；根据所述行为机制影响因素，通过控制变量法确定行为机制模型；根据所述行为机制影响因素、姿态识别算法和各所述样本对象在主动应激时段的状态图像，确定各所述样本对象在主动应激时段的姿态信息；根据各所述样本对象在主动应激时段的姿态信息和所述行为机制模型，生成姿态预测模型。采用本方法确保了险态工况下样本对象的姿态识别和预测与实际情况更加接近。
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公开(公告)号：CN114190928B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111608792.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种险态工况下驾驶行为的识别方法、装置和计算机设备。方法包括：通过多个传感器获取目标对象在各应激反应时刻的目标数据信息，目标数据信息包括目标对象的体表空间位置信息、目标对象的骨骼空间位置信息、以及目标对象的生理状态信息；根据各体表空间位置信息，确定各关节点在各应激反应时刻的初始空间位置信息，并根据各关节点的初始空间位置信息和各骨骼空间位置信息，确定各关节点的空间位置信息；针对目标对象的各部位，确定与部位对应的生理状态信息，以及部位对应的关节点的空间位置信息；根据各部位的生理状态信息，以及各部位的关节点的空间位置信息，确定目标对象的主动应激行为。本方法提高了识别的主动应激行为的精确度。
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公开(公告)号：CN118004196B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410137457.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本申请涉及一种险态工况下多驾驶模式的人体决策行为识别方法和装置。方法包括：获取用户的生理测量数据和驾驶偏好信息、以及多个驾驶模式信息，并识别各驾驶模式信息对应的路段环境信息和模拟驾驶策略；基于各模拟驾驶策略和各路段环境信息，通过模拟驾驶设备，分别模拟用户在险态工况下的每个驾驶模式信息的驾驶决策信息，并针对每个驾驶决策信息，识别驾驶决策信息中的车辆运动信息和用户反应信息；基于用户的生理测量数据和驾驶偏好信息、各驾驶决策信息中的车辆运动信息和用户反应信息，识别用户在险态工况下的每个驾驶模式信息对应的目标驾驶决策行为分析结果。采用本方法能够提升对险态工况下的人体决策行为的分析精准度。
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公开(公告)号：CN118656633B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411124208.4
申请日：2024-08-16
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/2135 , G06N3/048 , G06N3/06 , G06N3/084 , G06F18/23 , G06F18/2415
Abstract: 本申请涉及一种在险态场景下驾驶风格的预测方法与装置。该方法包括：对用户在正常行驶状态下的样本客观数据进行分析，得到第一主成分数据组以及用户对应的样本客观驾驶风格；通过第一驾驶风格预测模型，对用户的样本主观驾驶风格、第一主成分数据组和样本客观驾驶风格进行预测处理，得到用户在异常行驶状态下的预测驾驶风格；基于样本驾驶风格和预测驾驶风格计算损失函数，并基于损失函数确定模型优化参数，通过模型优化参数对第一驾驶风格预测模型进行更新，得到目标驾驶风格预测模型。采用本方法能够提高在险态场景下对驾驶人的驾驶风格预测的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116824556B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202310720621.6
申请日：2023-06-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种关节点坐标的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取驾驶员的生物特征信息以及不同采集角度的驾驶员的驾驶图像；针对每一个采集角度的驾驶图像，将生物特征信息和驾驶图像输入预设的神经网络模型，获取各采集角度对应的驾驶员的目标部位关节点的初始坐标；根据各采集角度的目标部位关节点的初始坐标，获取目标部位关节点的目标坐标。采用本方法能够提高确定的关节点坐标的精度。
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公开(公告)号：CN118004196A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410137457.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 清华大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本申请涉及一种险态工况下多驾驶模式的人体决策行为识别方法和装置。方法包括：获取用户的生理测量数据和驾驶偏好信息、以及多个驾驶模式信息，并识别各驾驶模式信息对应的路段环境信息和模拟驾驶策略；基于各模拟驾驶策略和各路段环境信息，通过模拟驾驶设备，分别模拟用户在险态工况下的每个驾驶模式信息的驾驶决策信息，并针对每个驾驶决策信息，识别驾驶决策信息中的车辆运动信息和用户反应信息；基于用户的生理测量数据和驾驶偏好信息、各驾驶决策信息中的车辆运动信息和用户反应信息，识别用户在险态工况下的每个驾驶模式信息对应的目标驾驶决策行为分析结果。采用本方法能够提升对险态工况下的人体决策行为的分析精准度。
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公开(公告)号：CN117064386A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310892382.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种感知反应时间确定方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：确定目标时刻的响应证据积累量，响应证据积累量表征检测对象做出响应所积累的证据；在目标时刻的响应证据积累量符合预设条件的情况下，将目标时刻确定为感知反应时间。采用本方法能够通过响应证据积累量表征了在险态场景下驾驶人感知反应时间的响应历程，因此通过判断响应证据积累量是否符合预设条件来确定感知反应时间，考虑到了险态场景发展的时间历程，使得确定出的感知反应时间更加准确。
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公开(公告)号：CN116976423A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310680255.6
申请日：2023-06-09
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/084 , B60W40/08 , G06N3/0455 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种融合事故后车辆动力学的事故前风险评估模型的训练方法及装置、乘员损伤风险评估方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将车辆运动序列信息输入至参照风险评估模型，获取第一编码隐变量和第一解码隐变量；参照风险评估模型基于车辆运动序列信息训练得到；将碰撞工况特征信息输入至初始的目标风险评估模型，得到第二编码隐变量、第二解码隐变量、乘员损伤评估信息；基于第一编码隐变量、第一解码隐变量、第二编码隐变量、第二解码隐变量、乘员损伤评估信息和乘员损伤真值信息确定损失值，基于损失值调整模型参数。采用本方法训练得到的风险评估模型，可以兼顾较高的风险评估效率和风险评估准确性。
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公开(公告)号：CN114386691A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210021361.9
申请日：2022-01-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种基于应激姿态预测的乘员损伤预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：当满足预设的触发条件时，获取目标车辆的行驶信息；根据所述行驶信息，确定所述目标车辆碰撞时的预测信息；所述预测信息至少包括应激姿态预测信息；根据所述碰撞时的预测信息和预先训练的乘员损伤预测模型，确定乘员损伤预测结果。采用本方法能够提高对汽车乘员损伤预测的准确性。
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