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基于深度学习的多模态信息融合驾驶安全方法及系统 

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申请/专利权人:北京华脑技术发展有限公司

摘要:本发明公开了基于深度学习的多模态信息融合驾驶安全方法及系统,方法包括构建驾驶员脑机接口状态数据集、驾驶员实时脑电信号处理、进行认知负荷相关脑状态算法、驾驶员视觉图像采集、驾驶员状态监测与行为分析和建立基于深度学习的多模态信息融合模型。本发明属于驾驶安全技术领域,相比传统方法,本方案通过多模态信息融合,包括生理信号和视觉图像,能全面监测驾驶员状态,提高对驾驶员整体状态的认知。结合多种信息进行认知负荷评估,有助于准确评估驾驶员的认知负荷水平,提前预警驾驶员可能的疲劳或分心状态。通过建立深度学习的多模态信息融合模型,能更加准确地分析驾驶员状态,并在决策层面提供更精准的安全建议,提高驾驶安全性。

主权项:1.基于深度学习的多模态信息融合驾驶安全方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:步骤S1:构建驾驶员脑机接口状态数据集,包括多模态生理信号和多态信号处理;所述多模态生理信号包括脑电数据、运动加速度、位置信息和HRHRVSPO2;步骤S2:驾驶员实时脑电信号处理;步骤S3:进行认知负荷相关脑状态算法,结合脑电数据、HR\HRV\SPO2、运动加速度、驾驶行为、现场调研记录进行多变量分析,获得不同负荷水平的最优特征,通过机器学习认知负荷相关的脑状态评估,并进行高跨个体泛化能力的脑状态监测;步骤S4:驾驶员视觉图像采集;步骤S5:驾驶员状态监测与行为分析;步骤S6:建立基于深度学习的多模态信息融合模型,根据多模态生理信号、视觉图像的模态信息通过在数据、特征、决策三个层面的融合数据分析,通过最优的融合算法,建立基于深度学习的多模态信息融合模型从而实现安全驾驶。

全文数据:

权利要求:

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