发明公开
- 专利标题： 一种基于多源数据与多尺度卷积网络的驾驶员身份辨识方法
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申请号： CN202311777819.4申请日： 2023-12-22
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公开(公告)号： CN117523316A公开(公告)日： 2024-02-06
- 发明人: 金盛 , 周梦涛 , 江杨 , 白聪聪 , 景峻
- 申请人： 浙江大学中原研究院 , 浙江大学
- 申请人地址： 河南省郑州市高新技术开发区长椿路6号7号楼
- 专利权人： 浙江大学中原研究院,浙江大学
- 当前专利权人： 浙江大学中原研究院,浙江大学
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市高新技术开发区长椿路6号7号楼
- 代理机构： 杭州奥创知识产权代理有限公司
- 代理商 王佳健
- 主分类号： G06V10/764
- IPC分类号： G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G06V10/34 ; B60W40/08
摘要：
本发明公开了一种基于多源数据与多尺度卷积神经网络的驾驶员身份辨识方法。本发明采集实车驾驶过程中车辆CAN数据，道路环境视频数据、驾驶员生理行为数据、眼动视觉数据进行结构化处理，形成多源数据集合。建立基于多尺度卷积神经网络的驾驶员身份辨识模型，利用五折交叉验证筛选出最优的辨识模型。本发明基于多尺度卷积神经网络结构，考虑驾驶过程中多源数据共同影响，可操作性强，优于许多现有的方法。
