公开(公告)号：CN118448035A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410397854.1

申请日：2024-04-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 何杰 ,  方之茗 ,  严欣彤 ,  吴晓雨 ,  秦鹏程 ,  柏春广 ,  张长健

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06V20/59 ,  G06F18/23213 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于内部特征的电动自行车驾驶人压力负荷评估方法与系统，方法包括：采集电动自行车驾驶人内部生理和心理数据，以及行车视频数据；划分时间单元提取出电动自行车驾驶人客观生理及主观心理特征；基于电动自行车驾驶人生理及心理特征，对比筛选优势三维聚类算法对内部特征进行三维聚类分析；基于三维聚类分析结果，结合遗传算法寻优功能，拟合压力负荷水平划分函数，将电动自行车驾驶人压力负荷准确划分为不同水平。本发明综合考虑驾驶人客观生理特征及主观心理特征，能够构建划分函数，来准确评估电动自行车驾驶人压力负荷水平，为改善城市道路交通安全提供重要依据，具有较高的评估准确率，且整体方案操作便捷、易于推广应用。

公开(公告)号：CN116401620A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310333102.4

申请日：2023-03-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 何杰 ,  叶云涛 ,  吴晓雨 ,  张长健 ,  秦鹏程 ,  柏春广 ,  严欣彤

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明公开了一种基于城市街景图像的驾驶人压力负荷实时评估方法，包括：构建包含U个样本的数据集；利用心率变异性指标确定样本的压力等级；随后提取样本视频数据中的街景图像元素特征变量和动力学参数特征变量，并组成样本特征向量；采用相关性分析和随机森林重要度分析的方法，对样本特征向量进行降维，对具有强相关性的特征变量进行转化或剔除处理；以压力等级为标签，与样本特征向量组成特征‑标签矩阵，并用于训练包含m种机器学习分类器的融合模型，将性能最好的融合模型用于驾驶人压力负荷的实时评估。本发明具有较高的评估精度，同时实时评估过程对驾驶人的驾驶体验几乎没有任何影响，确保了推广应用的可行性。