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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于眼动信号的驾驶能力评测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：CN116383711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211667555.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于眼动信号的驾驶能力评测方法是由徐韬;白玉琼;吴波;范瑞龙设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于眼动信号的驾驶能力评测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于眼动信号的驾驶能力评测方法，首先制作驾驶情境视频材料，受试者沉浸式观看视频分辨两种情况；设计视觉刺激源呈现及反馈实验，并实现与眼动仪记录眼动数据的同步；数据预处理后提取特征并统计学分析，进一步筛选相关性指标；利用机器学习算法建模训练确定基准，针对性地设计了基于Attention的CNN‑LSTM特征融合网络，对受试者驾驶能力进行跨被试的评估，可以较好地区分无经验和有经验的驾驶员。本发明以认知心理学的理论为基础，结合主客观分析，投入成本低且实施方便，被试体验感良好，评估准确率较高，具有较好的应用前景。

本发明授权一种基于眼动信号的驾驶能力评测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于眼动信号的驾驶能力评测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：制作设定场景的驾驶视频视觉刺激材料，设计驾驶能力评测模拟实验，实时获取受试者的感知结果反馈，同时利用眼动仪采集受试者实验过程中的驾驶眼动数据，构建受试者眼动数据集； 步骤2：对受试者眼动数据进行类别标注，清洗筛选有效数据，并进行预处理操作； 步骤3：对预处理后的数据进行手工提取特征，从时间、空间、频数三个维度对瞳孔直径、注视、扫视、眨眼四种类型数据进行特征计算，并在不同波段提取频域特征； 步骤4：用单因素方差分析检验对步骤3提取出的频域特征进行统计学显著性分析，筛选出相关性高于设定阈值的指标； 步骤5：利用机器学习算法建模训练，确定最优时间窗口大小、训练集测试集划分方法和指标评估方法，建立一个跨被试的分类框架； 步骤6：建立驾驶能力评测网络模型，先构建三层CNN网络进行特征抽取和降维，再通过注意力机制模块为通道赋予权重后利用LSTM部分对时间关联序列数据处理，最后通过全连接层分类； 第一个模块为CNN网络，采用3个卷积层和2个池化层，卷积为一维卷积，卷积层之间使用非线性激活函数Relu，使用Maxpooling实现降采样处理，应用dropout函数降低过拟合，利用卷积神经网络的反向传播优化网络整体参数； 第二个模块为SE注意力机制，在眼动特征通道维度增加注意力机制，根据获取到的每个通道的重要程度给每个特征赋予一个权重值，最后输出一段序列作为后面LSTM的输入； 第三个模块为LSTM网络，通过LSTM对得到的featuremap从时间步的维度进行时序建模，隐藏神经元个数与输入的帧长度相等；最后在全连接层完成特征的融合；模型的lossfunction选择为均方误差，优化方法采用adam优化器。

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