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公开(公告)号：CN109649396B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910049075.1
申请日：2019-01-18
Applicant: 长安大学
IPC: B60W40/04 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/112 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种营运车辆驾驶员安全性检测方法，本发明根据行车过程中的车辆运动状态数据和车辆与周围交通环境之间相对关系参数的数据，基于层次分析法建立营运驾驶员安全性初始检测模型，得到驾驶员安全检测总分，并进行安全性分级判别，评估驾驶员的安全性，本方法以驾驶员为单位建立数据库，能够根据样本量的增加更新指标权重，随着数据量增大，营运驾驶员安全性检测的准确度也会随之增加，本方法具有高智能化，全自动化，无需操作，且可靠性高的优点。
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公开(公告)号：CN109733303A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910032833.9
申请日：2019-01-14
Applicant: 长安大学
IPC: B60R16/023 , B60W40/08 , B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种营运车驾驶员着急赶路异常驾驶状态识别方法，本发明通过实时采集车辆的制动数据、速度数据和转向数据以及车辆的经度、维度和采样时间，对驾驶员的心急赶路异常状态进行评估，并将评估结果与预设阈值进行对比，能够对驾驶状态异常进行识别，本发明主要服务于车辆预警系统和运输企业安全管理系统，当驾驶员出现异常状态时，对其进行合理提醒，以提高其安全性。另外，此发明可为运输企业监控驾驶员异常状态提供一种有效的手段，实时对驾驶员进行远程干预，从而降低营运车辆驾驶员因心急赶路这一异常状态导致的交通事故。本发明的实用化可以降低因交通事故导致的人员伤亡和财产损失，提高交通系统的整体安全性。
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公开(公告)号：CN109567832A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811311656.X
申请日：2018-11-06
Applicant: 长安大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0402
Abstract: 本发明具体涉及一种基于智能手环检测愤怒驾驶状态的方法，包括如下步骤：步骤1：利用智能手环，采集心电信号；步骤2：将心电信号输入参数处理模块，输出心电特征参数和个体差异性因素参数；步骤3：将心电特征参数和个体差异性因素参数输入愤怒驾驶状态的学习评估模型，得到驾驶员的愤怒情绪等级；步骤4：利用预警模块，对驾驶员进行提醒。一种基于智能手环检测愤怒驾驶状态的系统，系统中驾驶员佩戴智能手环与智能手机，驾驶员所驾驶车辆上设置有分析主机并能与智能手环、智能手机进行通讯。本发明将个体差异性指标加入神经网络的输入特征，不会干扰驾驶员的正常驾驶，提高了驾驶员愤怒情绪评估的准确率，实现实时检测驾驶员的情绪状态。
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公开(公告)号：CN109649396A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910049075.1
申请日：2019-01-18
Applicant: 长安大学
IPC: B60W40/04 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/112 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种营运车辆驾驶员安全性检测方法，本发明根据行车过程中的车辆运动状态数据和车辆与周围交通环境之间相对关系参数的数据，基于层次分析法建立营运驾驶员安全性初始检测模型，得到驾驶员安全检测总分，并进行安全性分级判别，评估驾驶员的安全性，本方法以驾驶员为单位建立数据库，能够根据样本量的增加更新指标权重，随着数据量增大，营运驾驶员安全性检测的准确度也会随之增加，本方法具有高智能化，全自动化，无需操作，且可靠性高的优点。
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公开(公告)号：CN109493566B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201811550953.X
申请日：2018-12-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的疲劳驾驶预测方法，包括如下步骤：1.建立GPS数据库；2.从GPS数据库中选取行驶数据，将行驶数据设定为若干个与疲劳驾驶相关的预测变量，并将预测变量进行标准化处理，作为样本；然后，将发生疲劳驾驶的情况与每个样本对应，将样本划分为属于疲劳驾驶和不属于疲劳驾驶两种状态；最后将样本按7：3的比例划分为训练集合和验证集合；3.构建一个含有输入层、隐藏层和输出层的多层感知神经网络，生成用于预测疲劳驾驶的分类模型；4.采用模型对预测时段内是否会发生疲劳驾驶进行预测，当预测时段内会发生疲劳驾驶时，对驾驶员进行提醒。能够提前对是否发生疲劳驾驶进行预测，提前对驾驶员进行预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109493566A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811550953.X
申请日：2018-12-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS数据的疲劳驾驶预测方法，包括如下步骤：1.建立GPS数据库；2.从GPS数据库中选取行驶数据，将行驶数据设定为若干个与疲劳驾驶相关的预测变量，并将预测变量进行标准化处理，作为样本；然后，将发生疲劳驾驶的情况与每个样本对应，将样本划分为属于疲劳驾驶和不属于疲劳驾驶两种状态；最后将样本按7：3的比例划分为训练集合和验证集合；3.构建一个含有输入层、隐藏层和输出层的多层感知神经网络，生成用于预测疲劳驾驶的分类模型；4.采用模型对预测时段内是否会发生疲劳驾驶进行预测，当预测时段内会发生疲劳驾驶时，对驾驶员进行提醒。能够提前对是否发生疲劳驾驶进行预测，提前对驾驶员进行预警。
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公开(公告)号：CN109846459A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910049963.3
申请日：2019-01-18
Applicant: 长安大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/024 , A61B5/0402 , A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种疲劳驾驶状态监测方法，本发明通过将采集到的心电数据和手部的三轴加速度数据发送至控制单元，控制单元将其统计为变异性指标和手部运动系数指标，通过K-means法构建疲劳预测模型，将心率和心率变异性指标以及手部运动系数输入疲劳预测模型，根据疲劳预测模型的输出值即可对疲劳预测结果进行等级划分，本方法操作简单，且准确率较高，能够实时在线识别检测驾驶员的疲劳程度并对驾驶员进行提醒，为驾驶员本身或管理者提供相关改进依据。
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公开(公告)号：CN109711691A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811544981.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于熵权模糊综合评价模型的驾驶风格评价方法，本发明运用信息熵反映数据本身的效用值来计算评价参数的权重，使权重的确定具有一定的理论依据，同时采用熵权和主观权重结合的方法确定综合权重，兼顾主观偏好与客观属性，使结果更加合理可靠；本发明在驾驶模拟器上构建了不同行驶工况下的驾驶场景，更符合实际情况中的驾驶情况，对驾驶人驾驶风格的评价更易得出准确的结论；本发明建立了基于熵权模糊综合评价模型的驾驶人驾驶风格的评价方法，能够准确的区分驾驶人的驾驶风格，可以为个性化的驾驶辅助系统的开发提供一定的理论支持。
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公开(公告)号：CN209178885U
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201821899255.6
申请日：2018-11-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本实用新型公开了一种车位锁，包括：挡板、底座、连接杆、推杆和锁止挡板；挡板铰接在底座上；底座的外侧壁为弧形；推杆的一端与连接杆的下端铰接，另一端固定设置有第一锁片；第一锁片上设置有通孔；连接杆的上端铰接在挡板上；底座上固定设置有第二锁片，第二锁片上设置有锁孔；第二锁片能够穿过第一锁片上的通孔；锁止挡板固定设置在底座上，锁止挡板用于挡板转动的限位；其中，第二锁片位于锁止挡板与第一锁片之间。本实用新型提供的车位锁整体外形呈弧面，能够有效降低车轮碾压对车位锁的冲击损坏，同时也不会对轮胎造成损坏。
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公开(公告)号：CN209159693U
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201821815707.8
申请日：2018-11-05
Applicant: 长安大学
IPC: B61C17/00
Abstract: 本实用新型公开了一种地铁驾驶室客厢连接门开门提醒装置，包括锁舌和锁槽，在锁槽的侧壁上垂直开设有圆柱形槽，圆柱形槽的底面安装有电磁铁，在圆柱形槽内还设有同轴的弹簧，弹簧的一端为电磁铁，弹簧的另一端设有磁性限位销；在与圆柱形槽相对的锁舌的侧壁上开设有限位槽，磁性限位销的端部能匹配安装在限位槽内，位于限位槽内的磁性限位销的端部的侧壁上安装有第二压力传感器，在靠近圆柱形槽的锁槽的侧壁上还设有第一压力传感器；第一压力传感器和第二压力传感器连接有控制器，控制器的输出端接连有乘客端提醒器和驾驶员端提醒器。本实用新型可以自动检测并提醒乘客是否倚靠地铁客厢与驾驶室连接门，提高了乘客乘车的安全性。
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