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摘要：本发明涉及交通潜在危险判别领域，公开了一种驾驶员的潜在危险感知能力评估方法，包括以下步骤：S1、通过驾驶模拟实验采集驾驶员在不同潜在风险场景下的眼动数据，并将眼动数据转化为具体的评价参数数值；S2、根据各风险场景的特性和在该风险场景下不同人群在评价参数上的差异性，筛选出差异性显著的评价参数作为关键评价参数；S3、采用熵权法，对每个风险场景内的关键评价参数进行权重计算；S4、将驾驶员的关键评价参数的数值代入TOPSIS模型，通过计算驾驶员在各风险场景下的评估结果与正、负理想解的接近程度，得出驾驶员在各风险场景下的潜在危险感知能力得分；以解决现有技术进行潜在危险感知能力评估时量化模型复杂的技术问题。
主权项：1.一种驾驶员的潜在危险感知能力评估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集驾驶员在不同潜在风险场景下的眼动数据，从眼动数据中提取用于评价驾驶员的潜在危险感知能力的评价参数；所述评价参数包括注视特征参数和扫视特征参数；注视特征参数包括注视反应时间、平均注视时间和关注度占比；扫视特征参数包括水平搜索广度、垂直搜索深度、扫视幅度和扫视次数S2、采用统计学差异性检验方法，计算在潜在风险场景中驾驶人群之间评价参数的概率值，分别为各潜在风险场景从评价参数中筛选出用于量化驾驶员在该潜在风险场景下的潜在危险感知能力的关键评价参数，关键评价参数为概率值小于预设的显著性水平值的评价参数；S3、采用熵权法，对每个潜在风险场景内的各关键评价参数进行权重计算；S4、将各关键评价参数的数值代入TOPSIS模型，通过计算驾驶员在潜在风险场景下的评估结果与正、负理想解的接近程度，得出驾驶员在每个风险场景下的潜在危险感知能力得分；其中，所述S4中，在TOPSIS模型中，设定正理想解为各关键评价参数的90th百分位数，负理想解为各关键评价参数的10th百分位数。
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百度查询： 重庆交通大学 一种驾驶员的潜在危险感知能力评估方法
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