龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明提供一种多模态的驾驶员分心状态识别算法，包括以下步骤：模态数据包括通过输入编码模块对模态数据进行卷积处理，得到对齐模态数据所述对齐模态参数包括对同一时间段的各对齐模态参数在通道维度进行拼接，得到拼接数据X，通过时间通道注意力模块对拼接数据X处理，得到X时间注意力和通道注意力的相关性结果OTCA1；通过全连接模块，对相关性结果OTCA1进行三层全连接操作，每层全连接后进行批量归一化和激活，最终给出分类结果Y；所述分类结果Y包括分心、不分心；实现发挥不同模态数据在驾驶分心识别的优势，实现对多模态数据进行接近真实过程的处理，解决各个模态间的相关性问题和各模态数据中包含的时序信息问题，提高驾驶分心识别精度和准度。
主权项：1.一种多模态的驾驶员分心状态识别算法，其特征在于，包括以下步骤：获取多模态信息；所述多模态信息包括：脉搏波信息、脑电信息、皮电活动信息、眼动信号信息、车辆信号信息；所述车辆信号信息包括车辆速度、转向角度、车道偏移；所述眼动信号信息包括视点位置信息、眨眼频率信息；通过数据预处理模块对多模态信息进行预处理，得到瞬时心率序列HR、有效脑电信息EEG、有效皮肤电信息EDA、有效视点位置信息Gaze、有效眨眼频率信息BR、有效车辆速度信息Speed，有效转向角度信息Steering，有效车道偏移信息LaneOffset；对预处理后的多模态信息按指定时长进行切分处理，得到各通道的模态数据所述模态数据包括通过输入编码模块对模态数据进行卷积处理，得到对齐模态数据所述对齐模态参数包括对同一时间段的各对齐模态参数Xi*在通道维度进行拼接，得到拼接数据X，通过时间通道注意力模块对拼接数据X处理，得到X时间注意力和通道注意力的相关性结果OTCA1；通过全连接模块，对相关性结果OTCA1进行三层全连接操作，每层全连接后进行批量归一化和激活，最终给出分类结果Y；所述分类结果Y包括分心、不分心。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种多模态的驾驶员分心状态识别算法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号