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公开(公告)号：CN119990288A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411988561.7
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种基于行为图谱的驾驶人疲劳与分心驾驶状态识别方法，包括：数据收集和准备：从车载全球定位系统中提取自然驾驶数据，并处理异常值和空缺值；图谱构建：利用纵向和横向两个维度的五个行为变量作为数据基础，首先对异常行为数据进行提取和编码，其次刻画异常行为片状特征，然后构建异常行为图谱，提取行为图谱特征数据；疲劳和分心驾驶状态识别：利用行为图谱特征数据作为机器学习模型的输入变量，通过机器学习模型识别驾驶人不同的风险驾驶状态。本发明能够弥补传统驾驶状态识别方法的不足，在保证驾驶状态识别精度的前提下提升方法适用性。
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