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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种驾驶员个性化驾驶意图预测方法及系统，涉及智能交通技术领域。所述方法包括：输入车辆的内部图像和外部图像，内部图像分为一般组图像和专家组图像；对内部图像进行预处理，得到驾驶员的面部特征，对外部图像进行预处理，得到环境特征；将驾驶员的面部特征和环境特征输入广义驾驶意图预测网络中，生成第一预测结果和置信区间；基于专家组图像的面部特征学习驾驶员意图偏好特征，得到第二预测结果；经过置信区间过滤后，选择一个作为最终预测结果。本发明充分考虑驾驶员个人意图偏好，提高了对不同驾驶员意图预测的准确率，以及在提前几秒意图预测任务上的准确率。
主权项：1.一种驾驶员个性化驾驶意图预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入车辆的内部图像和外部图像，其中内部图像分为一般组图像和专家组图像；S2、对内部图像进行预处理，得到驾驶员的面部特征，对外部图像进行预处理，得到环境特征；S3、在广义驾驶意图预测网络中，将驾驶员的面部特征和环境特征分别输入门控循环单元GRU，经过GRU处理之后的数据输入结构显著性模块SSM生成第一预测结果和置信区间；S4、对于专家组图像，基于面部特征学习驾驶员意图偏好特征，通过重要性采样和梯度计算获得偏好向量，利用偏好向量计算奖励函数，生成与专家偏好一致的采样数据，得到第二预测结果；S5、对第一预测结果和第二预测结果进行评估，经过置信区间过滤后，选择一个作为最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种驾驶员个性化驾驶意图预测方法及系统
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