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公开(公告)号：CN113657555B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111031369.5
申请日：2021-09-03
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06F17/11
Abstract: 一种基于改进半监督聚类的冰雪环境驾驶经验评价方法，属于智能交通技术领域，本发明针对冰雪行车环境，从事故倾向性理论中个人在驾驶过程中的风险心理对事故的产生有着重要作用的角度出发，以相对稳定影响人行为模式的人格特征结合驾驶人的个人属性以及针对冰雪环境的驾驶行为，从三个角度出发设计驾驶经验问卷，除此之外通过实车实验获取部分驾驶人驾驶经验真实值并以此建立结构方程模型获取不同影响因素对驾驶经验等级的路径系数，然后将其作为权重系数提出一种改进的半监督k‑means算法建立驾驶经验等级的分类算法，旨在通过简便的问卷形式为衡量冰雪环境下驶人的驾驶经验提供评价分类标准，减少因驾驶经验缺失而导致的事故危害。
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公开(公告)号：CN113479200B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110959935.2
申请日：2021-08-20
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种跟车场景车辆风险状态的动态评价方法，属于车辆风险监测与预警领域，包括根据前、后车实时相对运动状态判断动态最小安全距离，以时间裕度作为衡量驾驶人反应能力的指标，提出考虑驾驶人反应能力的制动距离差异化计算方法，以及跟车场景中的车辆风险动态评价方法。本发明所提出的跟车场景车辆风险评价方法，能够实时监控跟车场景中自车与前车辆的相对运动状态，计算车辆风险状态评价结果，能够为车辆风险监测与避撞系统提供技术积累和理论支撑。
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公开(公告)号：CN115457521A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211120747.1
申请日：2022-09-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多层时空融合的轻量化驾驶人注意力预测方法和装置。该方法包括：获取视频帧提取并存储所述视频帧中连续帧间的多层级空间特征；通过在时间维度融合所述多层级空间特征来生成驾驶人的注意力显著图；基于所述驾驶人的注意力显著图来输出驾驶人注意力预测结果。通过轻量化骨干和轻量化3D模块的设计有效提升了驾驶场景中驾驶人注意力预测的速度。本发明还使用了多尺度策略提取动态图像在不同层级上的尺度信息，使得网络可以充分的利用动态场景的时间、空间和尺度信息，从而使得驾驶人注意力预测的精度更高，实现快速、精确的感知驾驶场景中潜在风险或提供决策所需关键信息，增强智能汽车的功能可理解性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113901582A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111176612.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种车辆换道纵向位移计算方法及其优化方法。本发明首先解决了常规换道持续时间以及换道纵向位移预测忽视了驾驶人行为负荷的问题，综合考虑驾驶人脑力需求、视觉占用、驾驶绩效、时间紧迫感、努力程度与受挫程度提出一种多维度汽车驾驶人驾驶负荷量表，然后选择自车速度、跟车距离、横向位移与驾驶行为负荷量分析其对换道持续时间的影响，并以皮尔逊相关性检验进一步确定其相关性是否显著，本发明实现车辆换道时实时动态的换道持续时间与纵向位移计算方法，计算量小、准确性高，适合大规模的使用，为准确预估车辆换道轨迹降低换道风险提供了理论依据和技术支撑，为智能驾驶领域中车辆换道轨迹预测提供统一有效的理论依据和研究方法。
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公开(公告)号：CN113479200A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110959935.2
申请日：2021-08-20
Applicant: 燕山大学
IPC: B60W30/095
Abstract: 本发明公开了一种跟车场景车辆风险状态的动态评价方法，属于车辆风险监测与预警领域，包括根据前、后车实时相对运动状态判断动态最小安全距离，以时间裕度作为衡量驾驶人反应能力的指标，提出考虑驾驶人反应能力的制动距离差异化计算方法，以及跟车场景中的车辆风险动态评价方法。本发明所提出的跟车场景车辆风险评价方法，能够实时监控跟车场景中自车与前车辆的相对运动状态，计算车辆风险状态评价结果，能够为车辆风险监测与避撞系统提供技术积累和理论支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114529889B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210109527.2
申请日：2022-01-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/08 , B60W40/08 , B60W50/14 , B60W50/16 , B60W60/00
Abstract: 本发明涉及一种分心驾驶行为识别方法，所述方法包括下述步骤：获取人机共驾接管状态下驾驶人的分心驾驶时序图像数据；利用训练好的第一模型或训练好的第二模型首先获取时序图像数据的空间特征，在空间特征的基础上获取时空特征；将所述时空特征与空间特征进行融合加强，进而获得用于分心驾驶行为类别识别分心驾驶行为特征。所述方法能够实现准确识别驾驶人的分心驾驶行为、降低误接管风险，从而提升行车安全性。
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公开(公告)号：CN114677665B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210227332.8
申请日：2022-03-08
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种驾驶场景注意力量化方法、装置、电子设备及存储介质，该述方法包括：获取驾驶人的注视区域；驾驶人包括若干驾驶风格的驾驶人；利用高斯混合模型对注视区域进行划分，得到若干注视兴趣区域；基于注视兴趣区域，计算各个驾驶风格的驾驶人的权重；根据各个驾驶风格的驾驶人的权重，确定各个注视兴趣区域的注视概率。该方案构建的注意力量化规律，准确性高，可重复性强，考虑更全面，更具有覆盖性。
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公开(公告)号：CN114677665A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210227332.8
申请日：2022-03-08
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/59 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种驾驶场景注意力量化方法、装置、电子设备及存储介质，该述方法包括：获取驾驶人的注视区域；驾驶人包括若干驾驶风格的驾驶人；利用高斯混合模型对注视区域进行划分，得到若干注视兴趣区域；基于注视兴趣区域，计算各个驾驶风格的驾驶人的权重；根据各个驾驶风格的驾驶人的权重，确定各个注视兴趣区域的注视概率。该方案构建的注意力量化规律，准确性高，可重复性强，考虑更全面，更具有覆盖性。
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公开(公告)号：CN114529889A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210109527.2
申请日：2022-01-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , B60W40/08 , B60W50/14 , B60W50/16 , B60W60/00
Abstract: 本发明涉及一种分心驾驶行为识别方法，所述方法包括下述步骤：获取人机共驾接管状态下驾驶人的分心驾驶时序图像数据；利用训练好的第一模型或训练好的第二模型首先获取时序图像数据的空间特征，在空间特征的基础上获取时空特征；将所述时空特征与空间特征进行融合加强，进而获得用于分心驾驶行为类别识别分心驾驶行为特征。所述方法能够实现准确识别驾驶人的分心驾驶行为、降低误接管风险，从而提升行车安全性。
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公开(公告)号：CN113657555A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111031369.5
申请日：2021-09-03
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种基于改进半监督聚类的冰雪环境驾驶经验评价方法，属于智能交通技术领域，本发明针对冰雪行车环境，从事故倾向性理论中个人在驾驶过程中的风险心理对事故的产生有着重要作用的角度出发，以相对稳定影响人行为模式的人格特征结合驾驶人的个人属性以及针对冰雪环境的驾驶行为，从三个角度出发设计驾驶经验问卷，除此之外通过实车实验获取部分驾驶人驾驶经验真实值并以此建立结构方程模型获取不同影响因素对驾驶经验等级的路径系数，然后将其作为权重系数提出一种改进的半监督k‑means算法建立驾驶经验等级的分类算法，旨在通过简便的问卷形式为衡量冰雪环境下驶人的驾驶经验提供评价分类标准，减少因驾驶经验缺失而导致的事故危害。
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