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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于决策树的驾驶员疲劳等级分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113963403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111213233.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于决策树的驾驶员疲劳等级分类方法是由李志强;杨冬晗设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于决策树的驾驶员疲劳等级分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于决策树的驾驶员疲劳等级分类方法，包括：数据采集、插值拟合、度量统一、规则库匹配、疲劳等级反馈五大步骤。本发明采集驾驶员驾驶行驶过程中的面部表情、声音以及汽车行驶状态信息，获取各个属性的疲劳等级阈值后通过插值拟合，构建11条3阶B样条曲线；将11个拟合函数映射统一到y＝x的函数上，实现不同属性疲劳等级的度量统一；根据特殊规则库统计出特殊情况组合下的疲劳等级，再统计出非特殊规则库下的疲劳等级；返回疲劳等级最大值作为最终疲劳等级输出。本发明提供的技术方案能够快速准确地输出驾驶员的疲劳等级，利用插值拟合、统一度量的方式降低了决策树分类的判断次数，具有决策速度快、准确的特点。

本发明授权一种基于决策树的驾驶员疲劳等级分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于决策树的驾驶员疲劳等级分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据采集，采集驾驶员驾驶行驶过程中的面部表情、声音以及汽车行驶状态信息，总共获取11个属性信息后上传； 步骤2，插值拟合，获取各个属性的疲劳等级阈值，构建11条3阶B样条曲线； 步骤3，度量统一，将11个拟合函数映射统一到y＝x的函数上，当接收到新的数据的时候，将数据统一度量，实现不同属性的疲劳等级的度量统一；包括如下子步骤： 步骤3-1，对11个属性进行放缩，使得放缩后的属性疲劳状态阈值在同一度量下；11个属性中，talk_phone的疲劳状态阈值向量为放缩前疲劳等级如下式： 经过放缩之后疲劳状态阈值变成疲劳等级如下式： 其他的10个属性的放缩处理原理与talk_phone相同； 步骤3-2，将11个拟合函数映射统一到y＝x的函数上，实现不同属性的疲劳等级的度量统一； 步骤3-3，得到步骤1采集到的一组数据之后，根据11个函数，得到对应的疲劳等级level； 步骤4，规则库匹配，根据用户设置的特殊规则库，统计出特殊情况组合下的疲劳等级，然后再统计出非特殊规则库下的疲劳等级；统计非特殊规则库下的疲劳等级时，采用取对应最大属性的均值的方式，将统一度量后的11个数据进行从大到小的排序后，再进行组合，得到包含不同数量驾驶属性的各疲劳等级组合； 步骤5，疲劳等级反馈，根据这11个属性对驾驶员的疲劳状态进行综合评定，返回特殊及非特殊规则库匹配的疲劳等级最大值，作为最终疲劳等级输出。

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