申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117885740A

主分类号：B60W40/08

分类号：B60W40/08;G06F18/2415;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明提供一种基于人‑车协同信息的特长公路隧道驾驶状态评定方法。包括：构建特长公路隧道驾驶状态评定的人、车信息指标体系；收集特长公路隧道驾驶状态评定指标数据，并进行预处理；利用希尔伯特‑黄算法提取驾驶员生理信息和车辆行驶信息中反应状态异常的特征量；构建基于人、车状态信息的贝叶斯网络结构；利用相似性聚合方法进行网络的参数学习，选用对比检验法对贝叶斯网络模型进行验证。本发明实现对复杂场景下非平稳性的生理信号和车辆行驶信号精细化处理，提取其中的异常信息；充分利用驾驶员和车辆运行的先验信息对驾驶状态进行实时判定和概率更新。可对特长公路隧道环境下驾驶状态的评定，降低隧道内交通事故发生几率。

主权项：1.一种基于人-车协同信息的特长公路隧道驾驶状态评定方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：构建特长公路隧道驾驶状态评定的人、车信息指标体系；Step2：收集特长公路隧道驾驶状态评定指标数据，数据来源于实车测试采集以及多位专家意见，并进行数据预处理；特长公路隧道驾驶状态评定指标包括驾驶员状态和车辆行驶状态两个维度；驾驶员状态包括驾驶员的脑电信号、心电信号、肌电信号三个二级指标；车辆行驶状态包括方向盘实时角度、车辆实时速度两个二级指标；Step3：利用希尔伯特-黄算法提取驾驶员生理信息和车辆行驶信息中反应状态异常的特征量；Step4：构建基于人、车状态信息的特长公路隧道驾驶状态贝叶斯网络结构；Step5：进行特长公路隧道驾驶状态贝叶斯网络参数学习和模型验证；采用相似性聚合算法训练特长公路隧道驾驶状态评定指标的先验概率和条件概率分布表，获取基于人-车协同信息的特长公路隧道驾驶状态评定模型；Step6：基于实时获取的驾驶员和车辆信息的先验信息，对特长公路隧道驾驶状态进行概率计算和状态评定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 一种基于人-车协同信息的特长公路隧道驾驶状态评定方法

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