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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明涉及汽车辅助驾驶与行车安全技术领域，尤其涉及一种基于人工智能学习的方向盘离手检测方法及系统。包括：采集压力数据，并将所述压力数据进行滤波放大处理后转化为数字信号；提取所述压力数据；将所述数据特征进行预判断；将所述数据特征进行握姿识别。本发明通过人工智能算法对握姿特征进行提取与检测，能有效地识别驾驶员的握持姿势，有效地避免误判；本发明通过预判断和握姿识别的分层式检测模型，有效地提高离手检测的准确性，提高检测系统的容错率与工作效率；通过HOD警示模块，可以实现警示灯与激振器的多种警示效果，且通过ADAS控制模块可以实现自动制动，保证了离手状态下车辆的安全性。

主权项：1.一种基于人工智能学习的方向盘离手检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过阵列薄膜压力传感器实时测量驾驶员手部在方向盘上的压力数据；S2.采集所述压力数据，并将所述压力数据进行滤波放大处理后转化为数字信号；S4.提取所述压力数据；S5.将数据特征进行预判断，预判断方法如下：S51.设定压力阈值Z；S52.将所述数据特征进行加权处理，得到加权后的压力值Fα，β，γ；S53.将加权后的压力值Fα，β，γ与所述压力阈值Z进行比较；如果Fα，β，γ小于或等于压力阈值Z时，则直接判定并输出为离手状态；如果Fα，β，γ大于压力阈值Z时，则进行S6；S6.将所述数据特征进行握姿识别，握姿识别方法如下：将预判断之后的压力数据的与事先建立好的握姿特征检测单元库进行对比检测；检测结果包括但不限于：单手握持、双手握持、全握、手掌接触、无检测信号、异常接触；当检测结果为非异常接触的其他任一结果时，判定并输出为握持状态；当检测结果为异常接触时，则判定并输出为离手状态；其中，S4中，所述压力数据包括：被触发的传感器数量、被触发的传感器压力值、被触发的传感器所在位置、被触发传感器超过压力阈值时间；还包括以下步骤：S7.当判定并输出为离手状态后，对驾驶员进行警示；其中，对驾驶员进行警示，警示方法如下：当持续处于离手状态超过3秒，启动离手警示灯，并以2HZ的频率进行闪烁提醒；当持续处于离手状态超过6秒，则离手警示灯以8HZ的频率进行闪烁提醒，并采取自动制动措施对车辆进行制动；当持续处于离手状态超过10秒，离手警示灯以16HZ的频率进行闪烁提醒，并启动安装在座位下方的激振器，对驾驶员进行振动警示，并持续制动车辆，直至车辆停止。

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