公开(公告)号：CN119239613A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411300222.5

申请日：2024-09-18

Applicant: 同济大学

Inventor： 张思扬 ,  张哲睿 ,  赵驰

IPC: B60W40/09 ,  B60W50/00 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明公开了一种基于自然驾驶数据的驾驶风格智能识别方法，包括：根据自然驾驶数据获取车辆轨迹数据，且将车辆轨迹数据划分为跟驰数据集与换道数据集；获取跟驰状态与换道状态下的驾驶风格表征参数，降维处理后得到驾驶风格主成分得分矩阵；依据驾驶风格表征参数构建驾驶风格聚类模型与基于支持向量机的驾驶风格辨识模型；通过驾驶风格聚类模型判断跟驰状态和换道状态下的驾驶风格，并综合两个驾驶状态判断驾驶人风格；所述驾驶风格辨识模型用于识别驾驶人跟驰状态和换道状态的下的驾驶风格。根据本发明，能够为主动识别驾驶人不同场景下的驾驶风格提供一套完整、系统的方法，具有全面系统、识别准确、稳定高效的优点。

公开(公告)号：CN119293596A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411479375.0

申请日：2024-10-22

Applicant: 同济大学

Inventor： 张思扬 ,  吕晔成 ,  赵驰 ,  张哲睿

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多维数据融合的驾驶技能水平分类方法，步骤包括：(1)通过驾驶模拟器、眼动追踪眼镜和生理传感器实时获取驾驶员的行为、生理数据以及环境数据；(2)使用CNN‑LSTM分类器(CNN‑LSTM‑attention)对多维数据进行处理和分析，以评估驾驶员的技能水平。该方法综合评估操控技能和认知技能，通过使用驾驶模拟器、眼动追踪眼镜和生理传感器，实时捕捉包括转向、刹车、眼动频率及专注时长等关键参数，构建了CNN‑LSTM‑attention分类器。本发明将场景的复杂度量化，分不同场景训练分类器，提升准确度，同时多维数据的使用增强了驾驶能力评估的可靠性。

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

Inventor： 岳李圣飒 ,  高艺婧 ,  吴学睿 ,  孙佳杭 ,  刘艺涵 ,  张思扬 ,  孙剑

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06F18/243 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN118447463A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410519464.7

申请日：2024-04-28

Applicant: 同济大学

Inventor： 张思扬 ,  赵驰 ,  田子立 ,  邓泳淇

IPC: G06V20/54 ,  G06V20/40 ,  G06V40/18 ,  G06F17/16 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明提出了一种基于全景视频和行人视觉注意的导行标志效果评价方法，包括以下步骤：步骤1、获取导行标志的全景视频，并确定行人导行标志效果的评价方面FM1；步骤2、搭建基于全景视频的评价系统，并基于步骤1中采集的全景视频和获取的评价方面FM1，获取导行标志效果的评价结果PJ1；步骤3、对评价结果PJ1进行分析，以明确改进方向。本发明可准确地评价综合交通枢纽内部的标志引导效果。

公开(公告)号：CN115810253A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211490258.5

申请日：2022-11-25

Applicant: 同济大学

Inventor： 王俊骅 ,  傅挺 ,  邵依然 ,  张思扬

IPC: G08B21/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种驾驶员微入睡事件短临预测的方法和系统，涉及智能交通安全技术领域，包括以下步骤：以固定时窗的时间维度依次循环获取待预测的驾驶员所驾驶的车辆的实时运行轨迹数据，及驾驶员在驾驶过程中对驾驶员的实时监控数据，将其进行匹配，获得车辆的实时运行状态特征数据，及驾驶员的实时微入睡状态特征数据；将固定时窗内的车辆的运行状态特征数据和驾驶员的微入睡状态特征数据，输入到所建立的微入睡事件短临预测模型，预测驾驶员在固定时窗的终止节点的15秒后是否会发生微入睡事件及微入睡事件的类别；根据预测到的微入睡事件的类别对驾驶员进行警示。本发明对危化品驾驶员微入睡事件进行高精度预警，有助于减少危化品车辆事故。