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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119898359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510340243.8，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权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是由申水文;沈逸夫;王野;林宝星;韩勇;刘盼学;秦振宇设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一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，其特征在于，所述方法包括：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，以及所述车辆的摄像头所采集的视频流；将所述驾驶员操作数据、所述车辆状态数据，以及所述视频流输入到在线反馈学习的智能安全反馈网络；通过所述智能安全反馈网络输出下一时刻车辆的驾驶信息，并基于所述驾驶信息对车辆进行控制；其中，所述智能安全反馈网络的在线反馈学习过程包括：基于所述驾驶员操作数据和车辆状态数据，提取当前时刻的驾驶特征和踏板踩踏特征，并基于所述视频流提取当前时刻的车辆行驶环境特征以及车辆运动特征；基于当前时刻的踏板踩踏特征预测下一时刻的踏板踩踏特征预测值，基于当前时刻的车辆运动特征预测下一时刻的车辆运动特征预测值，并基于当前时刻的驾驶特征和车辆行驶环境特征，预测下一时刻的驾驶信息预测值；基于所述踏板踩踏特征预测值与下一时刻的踏板踩踏特征真实值之间的误差，所述车辆运动特征预测值与下一时刻的车辆运动特征真实值之间的误差，以及所述驾驶信息预测值与下一时刻的驾驶信息真实值之间的误差，生成在线反馈学习策略；基于所述在线反馈学习策略对所述智能安全反馈网络进行在线反馈学习。

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