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申请/专利权人：易显智能科技有限责任公司
摘要：本发明提供应用于车辆HUD的驾驶培训人机交互方法及系统，涉及智驾技术领域，包括获取驾驶员的生理特征数据以及驾驶员的行为特征数据，利用深度神经网络建立驾驶员认知负荷水平预测模型和驾驶行为模式识别模型,得到驾驶员当前的认知负荷水平和驾驶行为模式;利用协同过滤算法构建驾驶员能力画像;从预设的培训知识库中提取与驾驶员能力画像相匹配的培训知识点,利用强化学习算法对培训知识点进行难度排序,最终形成自适应的培训内容;利用视觉显著性检测算法对自适应的培训内容进行实时增强,并结合驾驶员当前的认知负荷水平,利用信息熵最小化算法对自适应的培训内容中的信息密度进行动态调节。
主权项：1.应用于车辆HUD的驾驶培训人机交互方法，其特征在于，包括：获取驾驶员的生理特征数据,包括脑电、心率、眼动中至少一种,以及驾驶员的行为特征数据,包括油门、刹车、转向中至少一种操作行为数据和视觉注意力分布数据;利用深度神经网络建立驾驶员认知负荷水平预测模型和驾驶行为模式识别模型,分别基于所述生理特征数据和所述行为特征数据进行实时预测和识别,得到驾驶员当前的认知负荷水平和驾驶行为模式;根据驾驶员的历史训练数据,利用协同过滤算法构建驾驶员能力画像,确定驾驶员在不同知识点上的掌握程度;从预设的培训知识库中提取与驾驶员能力画像相匹配的培训知识点,利用强化学习算法对培训知识点进行难度排序,并结合驾驶员当前的认知负荷水平,最终形成自适应的培训内容;根据驾驶员的视觉注意力分布数据,利用视觉显著性检测算法对自适应的培训内容进行实时增强,并结合驾驶员当前的认知负荷水平,利用信息熵最小化算法对自适应的培训内容中的信息密度进行动态调节,以匹配驾驶员的实时认知能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 易显智能科技有限责任公司 应用于车辆HUD的驾驶培训人机交互方法及系统
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