公开(公告)号：CN115497153A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211430231.7

申请日：2022-11-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 丁同强 ,  佟强 ,  孙健 ,  王汝鑫 ,  席建锋 ,  郑黎黎 ,  张连欣 ,  刘梓伟 ,  李铸鹏 ,  董龙威 ,  袁蕾 ,  张克鑫 ,  李敏 ,  冯婷

IPC: G06V40/16 ,  G06V20/59 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  B60W50/08 ,  B60W40/08

Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域，尤其涉及一种基于兴奋分析的车辆驾驶参数控制方法及系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、兴奋识别与分析模块、油门控制模块、制动控制模块、方向盘控制模块和主控模块，通过获取驾驶人面部原始图像构建初始样本数据集；对初始样本数据集进行预处理；通过对预处理后增强图像的输入构建CNN‑LSTM模型，输出兴奋情绪累加分值；通过对预处理后增强图像的学习训练CNN‑LSTM模型，制定兴奋情绪的干扰区间；根据实时更新的兴奋情绪所处的干扰区间，匹配相应的调整车辆驾驶参数的方案，调用相应的车辆控制模块调整驾驶车辆以提高车辆的驾驶安全性。

公开(公告)号：CN115713754B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202211616350.1

申请日：2022-12-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 席建锋 ,  董龙威 ,  王迪 ,  田建 ,  张华山 ,  李志强 ,  孔永臣 ,  丁同强 ,  刘梓伟 ,  苗馨宁 ,  胡馨月 ,  郑黎黎

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/50 ,  A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B5/024 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域，尤其涉及一种基于驾驶员恐惧情绪识别的分阶段分级干预的方法及系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、恐惧情绪特征提取模块、恐惧情绪识别模块、恐惧情绪分阶段分级干预模块；采集车辆启动点火行车前和行车过程中驾驶员的面部视频图像和生理信号进行预处理，提取恐惧情绪面部特征和生理特征，计算获得恐惧情绪评定指标，采用k‑均值聚类分析法进行恐惧情绪分类，训练并构建基于k‑均值—模糊神经网络的恐惧情绪识别模型，输入恐惧情绪评定指标识别恐惧情绪类别，输出相应情绪判定信息，据此在车辆启动点火行车前和行车过程中两阶段对驾驶车辆实施分级干预措施。

公开(公告)号：CN115497153B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211430231.7

申请日：2022-11-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 丁同强 ,  佟强 ,  孙健 ,  王汝鑫 ,  席建锋 ,  郑黎黎 ,  张连欣 ,  刘梓伟 ,  李铸鹏 ,  董龙威 ,  袁蕾 ,  张克鑫 ,  李敏 ,  冯婷

IPC: G06V40/16 ,  G06V20/59 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  B60W50/08 ,  B60W40/08

Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域，尤其涉及一种基于兴奋分析的车辆驾驶参数控制方法及系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、兴奋识别与分析模块、油门控制模块、制动控制模块、方向盘控制模块和主控模块，通过获取驾驶人面部原始图像构建初始样本数据集；对初始样本数据集进行预处理；通过对预处理后增强图像的输入构建CNN‑LSTM模型，输出兴奋情绪累加分值；通过对预处理后增强图像的学习训练CNN‑LSTM模型，制定兴奋情绪的干扰区间；根据实时更新的兴奋情绪所处的干扰区间，匹配相应的调整车辆驾驶参数的方案，调用相应的车辆控制模块调整驾驶车辆以提高车辆的驾驶安全性。

公开(公告)号：CN116432864A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310620783.2

申请日：2023-05-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘梓伟 ,  席建锋 ,  丁同强 ,  李志强 ,  田建 ,  郑黎黎 ,  赵军龙 ,  张连欣 ,  董龙威 ,  佟强 ,  李铸鹏

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/086 ,  G06N3/0985 ,  G06N7/02

Abstract: 本发明属于道路交通安全技术领域及道路车辆驾驶系统控制技术领域，具体涉及一种区域营运驾驶员群体安全态势的预测方法及系统，系统包括数据采集预处理模块、安全态势评估模块以及安全态势预测模块，从宏观角度对区域营运驾驶员群体进行整体安全态势的评估与预测，采用HPO猎人猎物优化算法对LSTM神经网络进行优化，降低了LSTM网络中的超参数对预测结果的影响，增强了预测结果的准确度；通过驾驶员‑载运工具‑管理中心的智能网联和信息交互，有机联动相关领域，针对区域营运驾驶员群体安全风险特征，从多个维度综合评估，全面系统的对区域营运驾驶员群体的安全态势进行分析预测。

公开(公告)号：CN115713754A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211616350.1

申请日：2022-12-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 席建峰 ,  董龙威 ,  王迪 ,  田建 ,  张华山 ,  李志强 ,  孔永臣 ,  丁同强 ,  刘梓伟 ,  苗馨宁 ,  胡馨月 ,  郑黎黎

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/50 ,  A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B5/024 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域，尤其涉及一种基于驾驶员恐惧情绪识别的分阶段分级干预的方法及系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、恐惧情绪特征提取模块、恐惧情绪识别模块、恐惧情绪分阶段分级干预模块；采集车辆启动点火行车前和行车过程中驾驶员的面部视频图像和生理信号进行预处理，提取恐惧情绪面部特征和生理特征，计算获得恐惧情绪评定指标，采用k‑均值聚类分析法进行恐惧情绪分类，训练并构建基于k‑均值—模糊神经网络的恐惧情绪识别模型，输入恐惧情绪评定指标识别恐惧情绪类别，输出相应情绪判定信息，据此在车辆启动点火行车前和行车过程中两阶段对驾驶车辆实施分级干预措施。