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公开(公告)号：CN111627132B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202010453544.9
申请日：2020-05-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明一种基于驾驶倾性的汽车行驶特征评价及预警方法，属于汽车智能交互技术领域，采集车辆实时运行数据作为评价车辆行驶特征的原始数据，对原始数据根据场景进行提取，发挥了驾驶倾性针对特定场景进行实时评价的特征优势；使用时间序列降维算法可以降低数据复杂程度，同时保留数据隐含的时间序列特征；对操作片段进行统计，得到高频操作片段数据库，可以进行详细的驾驶特征行为描述；应用HMM模型进行倾性辨识，辨识结果具有高度可信性；通过进一步计算外倾值，可以比较驾驶博弈各方的操作特征；通过定量和定性评价结果得出的预警信息，其内容便于比较；随着车辆运行不断更新数据，保证评价结果和预警信息的实时性，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN111680431A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010652899.0
申请日：2020-07-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 一种基于平均照度的道路照明系统设计方法，它属于道路照明系统设计技术领域。本发明解决了采用现有方法难以对道路照明系统中的任意点照度进行连续准确的定量计算，导致无法对城市道路路灯的配置优化提供有效指导的问题。本发明方法的输入参数容易获取，可以对整个道路空间中的照度分布进行定量描述，提高对道路照明系统平均照度计算的准确性与连续性，便于对路灯的配置方案进行合理优化，也能够为建立照明与驾驶员视认特性的关系模型奠定基础。本发明可以应用于道路照明系统的设计。
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公开(公告)号：CN111627132A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010453544.9
申请日：2020-05-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明一种基于驾驶倾性的汽车行驶特征评价及预警方法，属于汽车智能交互技术领域，采集车辆实时运行数据作为评价车辆行驶特征的原始数据，对原始数据根据场景进行提取，发挥了驾驶倾性针对特定场景进行实时评价的特征优势；使用时间序列降维算法可以降低数据复杂程度，同时保留数据隐含的时间序列特征；对操作片段进行统计，得到高频操作片段数据库，可以进行详细的驾驶特征行为描述；应用HMM模型进行倾性辨识，辨识结果具有高度可信性；通过进一步计算外倾值，可以比较驾驶博弈各方的操作特征；通过定量和定性评价结果得出的预警信息，其内容便于比较；随着车辆运行不断更新数据，保证评价结果和预警信息的实时性，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN104691333A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510143873.2
申请日：2015-03-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于车道偏离频次的长途客车驾驶员疲劳状态评价方法，属于汽车安全技术领域，包括摄像头、单片机、数据线以及车辆音响系统，将摄像头所采集的图像信息通过信号传输至单片机；单片机将获得的图像数据信号进行分析，检测车辆两侧边缘、左侧车道线边缘及右侧车道线边缘的位置；计算车辆两侧边缘分别与左侧车道线边缘以及右侧车道线边缘的距离；记录一个周期内出现车道偏离的频次。根据所述检测到的数据对驾驶员的疲劳状态进行判断。本发明相对现有技术在设备安装位置及疲劳判断算法上有较大改进，在不影响驾驶员正常驾驶情况下监测驾驶员状态，可实现实时监测，并提供相应的语音提示，能有效避免因疲劳引起的交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN103903276A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410166391.4
申请日：2014-04-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法，属于典型密度聚类方法和数学形态学聚类方法的聚类方法领域。包括：提出密度方法与数学形态学方法相结合的自适应DBSCAN-MMC方法；将方法用于驾驶员注视点聚类；首先使用注视点结构参数设置Eps的取值；通过DBSCAN得到MMC聚类的初始点集并确定聚类数目；使用自适应的MMC聚类减少DBSCAN聚类产生的离群点，并最终完成面向驾驶员注视区域的聚类。本发明充分利用了DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补了两种聚类方法的缺陷，在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规DBSCAN聚类方法和MMC聚类方法，提高了驾驶员注视点聚类质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117982144A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410000957.X
申请日：2024-01-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明一种基于智能手环数据的驾驶员活动状态递进式判别方法，属于智能穿戴设备，人体活动识别，汽车辅助驾驶技术领域；通过对智能手环获取的姿态数据及生理数据进行分析，结合车载GPS数据实现数据的同步标注，让手环智能体本身能够通过姿态数据初判和结合姿态和生理数据二次判定来识别佩戴者的驾驶状态、日常状态和睡眠状态，并实现自适应切换，进而降低手环的能耗，为进一步判别驾驶员疲劳风险提供先决条件，同时结合智能手环的云服务平台，实现对职业驾驶员的大健康管理。本发明在实现驾驶员状态识别的同时，克服了单模态数据分析不准确，识别精度低的问题，使模型具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110751101B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911005880.0
申请日：2019-10-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明基于无监督极限学习机多重聚类算法的疲劳驾驶判断方法，属于驾驶安全技术领域，通过高斯混合模型及贝叶斯信息准则，确定最佳分类簇数和各类别下概率密度分布函数，确定了在疲劳识别数据组中最佳的识别模型。再通过无监督极限学习机的特征提取非迭代算法，获得收敛于全环境最小值，得到输出矩阵；通过PCA算法充分利用了在无监督极限学习机特征提取下四种聚类算法对不同特征划分学习下的优势，将疲劳识别点识别准确度矩阵进行成分得分系数矩阵计算，通过归一化得分系数转化为平衡四种聚类算法在疲劳识别领域中的权重系数，使得训练集数据聚类的精度趋于平衡。
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公开(公告)号：CN105205443B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201510496520.0
申请日：2015-08-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶人眼动特征的交通冲突识别方法，该方法如下：采集驾驶人在整个虚拟设计道路上驾驶时的全部瞳孔直径数据和眨眼动作数据；识别出初始待匹配瞳孔直径数据中各交通冲突瞳孔直径波峰的峰值点并以此作为初始条件进行迭代，得到交通冲突瞳孔直径峰值点最大值集合；对各峰值点左侧第一个达到正常行驶瞳孔直径均值的点和右侧第一个眨眼点进行定位；两个定位点即为交通冲突开始点和终止点。本发明符合以道路使用者交通需求和生理‑心理反应特征作为道路设计理论基础这一原则，交通冲突识别结果与驾驶人感知结果的一致性好，为符合道路使用者感知的道路安全评价、道路线形设计、交通系统规划合理性提出了一种新方法。
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公开(公告)号：CN107149480A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710237862.X
申请日：2017-04-13
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0456
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法，该方法包括：驾驶人心电信号的采集及心电RR间期的提取；根据基于心电RR间期序列的平稳性模型计算对应序列结构残差；根据一阶自相关模型计算自回归残差序列对应于各个时刻的自回归残差；根据条件方差的GARCH(1,1)模型计算条件方差序列中对应于各个时刻的条件方差；根据对应于当前时刻的条件方差判别驾驶人的疲劳等级是否变化。本发明解决了现有技术中驾驶疲劳判别主观性过强，以及因个体差异导致的判别标准不同的问题，具有较强的客观性强及普遍适用性。
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公开(公告)号：CN104691333B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201510143873.2
申请日：2015-03-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于车道偏离频次的长途客车驾驶员疲劳状态评价方法，属于汽车安全技术领域，包括摄像头、单片机、数据线以及车辆音响系统，将摄像头所采集的图像信息通过信号传输至单片机；单片机将获得的图像数据信号进行分析，检测车辆两侧边缘、左侧车道线边缘及右侧车道线边缘的位置；计算车辆两侧边缘分别与左侧车道线边缘以及右侧车道线边缘的距离；记录一个周期内出现车道偏离的频次。根据所述检测到的数据对驾驶员的疲劳状态进行判断。本发明相对现有技术在设备安装位置及疲劳判断算法上有较大改进，在不影响驾驶员正常驾驶情况下监测驾驶员状态，可实现实时监测，并提供相应的语音提示，能有效避免因疲劳引起的交通事故的发生。
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