奇瑞汽车股份有限公司王静获国家专利权
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龙图腾网获悉奇瑞汽车股份有限公司申请的专利基于车内微波信号和疲劳信号的安全驾驶判断方法及系统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：CN119928878B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510036260.2，技术领域涉及：B60W40/08；该发明授权基于车内微波信号和疲劳信号的安全驾驶判断方法及系统是由王静;伍桐;吴媛媛;屈阳;冯能玺设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于车内微波信号和疲劳信号的安全驾驶判断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于主动驾驶安全技术领域，提供了一种基于车内微波信号和疲劳信号的安全驾驶判断方法及系统，包括：获取驾驶员的微波信号、疲劳信号以及驾驶时长和车内温度；利用异常驾驶预测结果和疲劳预测结果，进行安全驾驶判断。借助广义线性回归分析模型和深度神经网络进行异常驾驶预测和疲劳预测的基础上，通过对微波信号、疲劳信号以及驾驶时长和车内温度的综合考虑，解决了考虑报警信息比较单一时存在的问题，提高了预测精度，同时，在疲劳预测时，剔除同时刻内异常驾驶预测结果出现问题时对应的异常疲劳信号，避免同时按照异常驾驶预测结果和疲劳驾驶预测结果进行预测出现控制混乱的问题，同时降低了模型的整体数据处理量。
本发明授权基于车内微波信号和疲劳信号的安全驾驶判断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于车内微波信号和疲劳信号的安全驾驶判断方法，其特征在于，包括： 获取驾驶员的微波信号、疲劳信号以及驾驶时长和车内温度； 根据所述微波信号、驾驶时长和车内温度，以及预设的异常驾驶线性预测模型，得到异常驾驶预测结果；其中，所述异常驾驶线性预测模型为广义线性回归分析模型； 根据疲劳信号，以及预设的疲劳预测模型，得到驾驶疲劳预测结果；其中，所述疲劳预测模型为深度神经网络；预测时，剔除同时刻内异常驾驶预测结果出现问题时对应的异常疲劳信号； 利用异常驾驶预测结果和疲劳预测结果，进行安全驾驶判断； 异常驾驶线性预测模型： 其中，是预测结果；是截距项；是自变量，=1，2，3…n，分别对应心律、呼吸频率、驾驶速度、驾驶时长和车内温度对应的自变量取值；是自变量的权重系数；为随机误差项；为自变量的实测值；为自变量的正常参考值；为自变量调整参数。
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