基于在线学习和后端融合的驾驶员误操作识别与保护方法

    公开(公告)号:CN119898359A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202510340243.8

    申请日:2025-03-21

    Abstract: 本发明属于人工智能技术领域,公开了一种基于在线学习和后端融合的驾驶员误操作识别与保护方法,该方法包括:在车辆行驶过程中,获取当前时刻的驾驶员操作数据,车辆状态数据,以及车辆的摄像头所采集的视频流;将驾驶员操作数据、车辆状态数据,以及视频流输入到在线反馈学习的智能安全反馈网络;通过智能安全反馈网络输出下一时刻车辆的驾驶信息,并基于驾驶信息对车辆进行控制。智能安全反馈网络根据在线反馈学习策略进行在线反馈学习。本发明中,智能安全反馈网络将神经网络与反馈学习网络相结合,智能安全反馈网络拥有在线学习的能力,提高了车辆驾驶的安全性。随着驾驶员的驾驶次数增加,智能安全反馈网络在线学习的次数也增多,预测结果更加准确。

    一种零重力座椅的辅助约束系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118833120A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410827327.X

    申请日:2024-06-25

    Abstract: 本发明公开一种零重力座椅的辅助约束系统,其包括零重力座椅和约束装置,零重力座椅包括具有靠背、坐垫和扶手的座椅本体,靠背内部安装有靠背火药爆炸装置,坐垫内部安装有坐垫火药爆炸装置;约束装置包括传感器单元、信息处理单元和决策单元,传感器单元实时监测汽车周围状态信息并发送至信息处理单元;信息处理单元根据传感器单元发送的汽车周围状态信息来计算TTC数值,并发送至决策单元;决策单元用于根据TTC数值判断是否有碰撞即将发生,使系统进入激活状态,并根据碰撞类型来引爆靠背火药爆炸装置或者坐垫火药爆炸装置。该系统能够在极短的时间内响应碰撞,通过智能调整座椅姿态,与现有的安全带约束系统相结合,为乘员提供更全面的保护。

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