一种基于轻量化设备的驾驶负荷实时检测方法及系统

    公开(公告)号:CN118520221A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410554347.4

    申请日:2024-05-07

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化设备的驾驶负荷实时检测方法及系统。该方法通过预先设置的轻量化设备获取实时的飞行员生理检测数据后,利用训练好的改进的驾驶负荷检测模型处理生理检测数据,得到相应的飞行员驾驶负荷;改进的驾驶负荷检测模型的生理特征聚类模块对生理检测数据进行分类,数据预处理与增强模块扩增FCN‑Transformer子模块的输入数据,基学习器训练模块根据类别对相应的生理检测数据分别进行训练,集成学习模型预测模块整合不同类别生理检测数据的预测结果,并输出最终的飞行员驾驶负荷。与现有技术相比,本发明具有能够实现飞行员驾驶负荷的高效、精确检测,且具有一定的泛化能力,特别适用于实时监测和评估飞行员的驾驶状态等优点。

    一种基于双重匹配的全域车辆轨迹拼接方法

    公开(公告)号:CN116304740A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310294662.3

    申请日:2023-03-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于双重匹配的全域车辆轨迹拼接方法,包括以下步骤:获取来自不同数据源的全域车辆轨迹数据并进行数据预处理,得到重合区域车辆轨迹数据;对不同数据源的重合区域车辆轨迹数据进行时间误差校验;基于轨迹到达特征对车辆轨迹数据进行到达序列编码和到达序列匹配;基于动态时间规整算法进行时间序列相似性匹配;对到达序列匹配结果和时间序列相似性匹配结果进行对比和校验,完成全域车辆轨迹拼接。与现有技术相比,本发明采用重合区域的轨迹为拼接基础,避免了没有重合区域数据源中误差较大的问题,并基于时间序列相似性以及到达序列特征双重匹配,提高了匹配精度。

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