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公开(公告)号：CN117338300A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311521641.7
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种智能座舱认知负荷触觉及听觉检测反应装置及测试方法，涉及汽车驾驶辅助系统技术领域，该装置包括：搭载控制程序的电脑端用于运行控制程序并向检测反应模块发送检测信号以及向被测驾驶员显示驾驶环境；模拟驾驶方向盘用于接收被测驾驶员根据驾驶环境作出的驾驶操作信号，并将驾驶操作信号发送至电脑端；检测反应模块用于根据检测信号向被测驾驶员发出反应指令；响应按钮用于接收被测驾驶员输入的根据反应指令作出的反应反馈，并将反应反馈发送至电脑端；电脑端还用于根据检测信号的发送时间和反应反馈的接收时间之间的时间差，确定检测反应任务的绩效。本发明能够提高驾驶员认知负荷水平评结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117657169A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311672132.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种驾驶场景中智能座舱人机交互任务的安全预警方法及系统，涉及安全驾驶技术领域，采集驾驶场景中驾驶员使用智能座舱进行人机交互任务时的驾驶相关数据；基于上述数据，确定多个安全评价指标；基于多个安全评价指标，通过安全评价模型得到安全评估值；安全评价模型中的各安全评价指标对应的综合权重值，是基于层次分析法和熵权法预先综合确定的；最后在安全评估值高于安全阈值时，基于安全评估值，对驾驶员进行安全预警。本发明提出了一种完善而科学的安全评价指标体系，能够对驾驶员使用智能座舱进行人机交互任务的安全性进行科学有效地评估，并在危险时进行及时预警，对促进智能座舱的发展、安全智能驾驶方案的实现提供了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118115237A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410235026.8
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种用户标签预测模型构建方法及用户标签预测方法，该构建方法包括：获取研究对象的特征数据，特征数据包括研究对象的行为数据及属性信息；对特征数据进行标准化处理；基于标准化处理后的特征数据，构建研究对象的预测模型。本发明利用朴素贝叶斯算法，构建研究对象的性别模型及城市级别模型等属性模型，以及活跃度模型、消费能力模型及价值模型等行为模型，从而可以利用预测模型，输出研究对象的性别、城市级别、活跃度、消费能力及价值等标签，最终实现了研究对象的多种标签信息的准确预测，完善了研究对象的标签信息，为研究对象的准确深入了解提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN117653120A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311499732.5
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种智能座舱认知负荷视觉检测反应任务装置及其检测方法，涉及汽车驾驶辅助系统技术领域，该装置包括模拟驾驶组件、响应部件和控制端；模拟驾驶组件包括显示部件和驾驶部件；控制端，用于模拟驾驶场景和发布检测反应任务，并将驾驶场景和检测反应任务加载在显示部件上；驾驶部件，用于提供驾驶场景，以使驾驶员在驾驶场景中进行模拟驾驶；控制端获取响应结果，并根据响应结果对驾驶员的认识负荷进行评估，得到认识负荷水平；响应结果为驾驶员在驾驶场景模拟驾驶过程中，通过响应部件对检测反应任务进行响应后得到的结果。本发明可在确保安全的前提下，通过模拟驾驶场景进行驾驶状态下的认知分心程度评估，得到驾驶员认知负荷水平。
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公开(公告)号：CN119498853A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411312392.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0205 , A61B5/397
Abstract: 本发明公开一种智能驾驶疲劳评价方法及系统，涉及汽车安全技术领域，方法包括：获取在驾驶场景中驾驶人员的生理数据；所述生理数据包括肌电数据、心率数据和呼吸率数据；根据所述生理数据计算驾驶疲劳评价指标；所述驾驶疲劳评价指标包括体力负荷、警觉度和认知负荷；根据驾驶疲劳评价指标，采用权重法计算疲劳驾驶综合评价指数。本发明综合考虑心理疲劳和生理疲劳，从体力负荷、警觉度和认知负荷三维度出发，综合肌电信号均方根值、肌电信号积分值、心率均值、全程相邻NN间期之差的均方根值、心率变异性低频功率与高频功率之比和心率呼吸交叉一致性等指标，采用权重法进行驾驶疲劳评价，能够有效提高驾驶疲劳评价的准确性、客观性。
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公开(公告)号：CN119106974A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411316220.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/16 , G06Q50/40 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开一种汽车智能座舱人机交互体验评价方法及系统，涉及汽车人机交互评价技术领域，包括：获取驾乘体验者使用汽车智能座舱完成目标人机交互任务时的人机交互数据；基于人机交互数据，确定多个评价指标；评价指标包括操作复杂度指标、视觉愉悦度指标和界面指标；根据各评价指标，构建评价指标判断矩阵；将评价指标判断矩阵输入至评价指数模型，确定汽车智能座舱的人机交互体验评价指数；评价指数模型中包括各评价指标对应的综合权重值，各评价指标的综合权重值是基于层次分析法和熵权法预先综合确定的。本发明通过多种评价指标对汽车座舱的交互体验进行评价，评价结果更加客观准确。
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公开(公告)号：CN118551294A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410603448.6
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/243 , B60W40/08 , B60W50/08 , B60W60/00 , G06F18/2131 , G06F18/2134 , G06F18/25 , G06N5/01 , A61B5/18 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开一种驾驶员接管能力预测方法、装置、介质及产品，涉及自动驾驶领域，通过获取待预测驾驶员的脑电图信号和眼动信息；对脑电图信号进行第一预处理，得到预处理后的脑电图信号；对眼动信息进行第二预处理，得到眼动热点图；对预处理后的脑电图信号进行特征提取，得到脑电图信号特征；根据眼动热点图，确定待预测驾驶员的眼动熵；根据脑电图信号特征和眼动熵，利用驾驶员接管能力预测模型，确定待预测驾驶员的接管能力；驾驶员接管能力预测模型是利用训练数据集对决策树模型进行训练得到的；训练数据集包括训练用驾驶员的脑电图信号和眼动信息以及对应的接管能力标签。本发明结合脑电图信号和眼动信息，实现了对驾驶员接管能力的准确预测。
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