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公开(公告)号：CN116831581B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310712053.5
申请日：2023-06-15
申请人： 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC分类号： A61B5/18 , A61B5/0205 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测方法，包括以下步骤：S1、设计双径神经网络，训练得到驾驶员rPPG信号提取模型；S2、采集驾驶员面部图像序列信息，进行预处理，将预处理得到的局部信息和全局信息发送至远程生理体征提取装置；S3、远程生理体征提取装置将局部信息和全局信息输入驾驶员rPPG信号提取模型，得到驾驶员rPPG信号，对驾驶员rPPG信号进行去噪、变换处理得到驾驶员生理特征参数后，发送至驾驶员状态警示装置；S4、驾驶员状态警示装置根据驾驶员生理特征参数，计算驾驶员实时驾驶状态，判定驾驶风险程度。本发明还提供了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测装置。
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公开(公告)号：CN116746931A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310713014.7
申请日：2023-06-15
申请人： 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
摘要： 本发明涉及生物医学工程技术领域，具体为一种基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，包括以下步骤：招募具有不同驾驶年限的驾驶员进行模拟驾驶实验，在不同时间进行驾驶试验以激发驾驶人的疲劳、分心和不良情绪状态，在实验过程中收集被试脑电信号作为训练数据；有益效果为：本发明提出的基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，采用脑电信号检测技术，实时准确地检测驾驶员的大脑活动，由于每个人的大脑活动都是独一无二的，因此这种技术具有很高的个性化和精准性；此外，它还根据驾驶员的情绪、注意力、疲劳等状态，以及环境因素如路况、天气等变化，及时发出警报，准确预测驾驶员是否处于不良状态，从而有效地提高了驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN116746931B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310713014.7
申请日：2023-06-15
申请人： 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
摘要： 本发明涉及生物医学工程技术领域，具体为一种基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，包括以下步骤：招募具有不同驾驶年限的驾驶员进行模拟驾驶实验，在不同时间进行驾驶试验以激发驾驶人的疲劳、分心和不良情绪状态，在实验过程中收集被试脑电信号作为训练数据；有益效果为：本发明提出的基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，采用脑电信号检测技术，实时准确地检测驾驶员的大脑活动，由于每个人的大脑活动都是独一无二的，因此这种技术具有很高的个性化和精准性；此外，它还根据驾驶员的情绪、注意力、疲劳等状态，以及环境因素如路况、天气等变化，及时发出警报，准确预测驾驶员是否处于不良状态，从而有效地提高了驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN116831581A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310712053.5
申请日：2023-06-15
申请人： 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC分类号： A61B5/18 , A61B5/0205 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测方法，包括以下步骤：S1、设计双径神经网络，训练得到驾驶员rPPG信号提取模型；S2、采集驾驶员面部图像序列信息，进行预处理，将预处理得到的局部信息和全局信息发送至远程生理体征提取装置；S3、远程生理体征提取装置将局部信息和全局信息输入驾驶员rPPG信号提取模型，得到驾驶员rPPG信号，对驾驶员rPPG信号进行去噪、变换处理得到驾驶员生理特征参数后，发送至驾驶员状态警示装置；S4、驾驶员状态警示装置根据驾驶员生理特征参数，计算驾驶员实时驾驶状态，判定驾驶风险程度。本发明还提供了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测装置。
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公开(公告)号：CN115227247B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202210862524.6
申请日：2022-07-20
申请人： 中南大学
IPC分类号： A61B5/18 , G08B21/06 , A61B5/0205 , A61B5/0533
摘要： 本发明涉及安全驾驶技术领域，公开了一种基于多源信息融合的疲劳驾驶检测方法、系统及存储介质，该方法结合了驾驶员的视觉信号与生理信号，采用多源信息融合的方法判别驾驶员的疲劳状态，具有更高的监测精度；考虑复杂驾驶环境下可能导致的采集数据失真、无法使用等问题，当某一种信号源失效时，两种信号源均可单独判断驾驶员的疲劳状态，具有良好的鲁棒性；在实现驾驶员实时疲劳监测的情况下，不会干扰正常驾驶行为，并能够得到驾驶员的建议继续驾驶时长，帮助驾驶员合理规划行程安排，具有更强的实用价值，鲁棒性，实用性强，可以有效减少因疲劳驾驶引起的各类交通事故。
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公开(公告)号：CN116965830A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311012027.8
申请日：2023-08-11
申请人： 中南大学
摘要： 本发明涉及列车乘员舒适性检测技术领域，具体为基于多模态生理数据的乘员舒适性评价系统，包括人体生理反馈采集系统，所述人体生理反馈采集系统由脑电采集模块、心电采集模块、肌电采集模块、皮电采集模块、眼动采集模块和肤温采集模块组成。本发明方案中采用人体心理表征采集系统、人体物理响应采集系统和人体生理反馈系统收集乘坐试验中被试对象的生理、心理和物理参数，从而针对不同年龄、性别等的人群建立起考虑人群差异性的评价方法，而且本发明方案中采用神经网络融合不同模态的特征，解决了多模态信息的量纲不匹配、尺度差异等问题，保证乘员生理反馈参数、物理响应参数及心里表征参数均对评价模型的构建做出贡献。
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公开(公告)号：CN116965830B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311012027.8
申请日：2023-08-11
申请人： 中南大学
摘要： 本发明涉及列车乘员舒适性检测技术领域，具体为基于多模态生理数据的乘员舒适性评价系统，包括人体生理反馈采集系统，所述人体生理反馈采集系统由脑电采集模块、心电采集模块、肌电采集模块、皮电采集模块、眼动采集模块和肤温采集模块组成。本发明方案中采用人体心理表征采集系统、人体物理响应采集系统和人体生理反馈系统收集乘坐试验中被试对象的生理、心理和物理参数，从而针对不同年龄、性别等的人群建立起考虑人群差异性的评价方法，而且本发明方案中采用神经网络融合不同模态的特征，解决了多模态信息的量纲不匹配、尺度差异等问题，保证乘员生理反馈参数、物理响应参数及心里表征参数均对评价模型的构建做出贡献。
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公开(公告)号：CN116129641B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202310107673.6
申请日：2023-02-13
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于多端协同辨识的车辆安全态势计算方法及系统，用于车载感知装置、与车载感知装置连接的车载安全态势计算装置、与车载感知装置和车载安全态势计算装置无线通信连接的多个路侧感知装置以及与路侧感知装置双向通信连接的云端感知装置相互协作的系统中，通过获得视距内以及超视距下的风险因子信息，对车载、路侧和云端的感知特征信息进行融合，同时利用不同端的优势，对不同端的计算资源互联通信并进行分配，根据安全态势的计算结果，规划车辆的路径选择。本发明所提供的方法和系统实现了智能互联交通场景下的行车风险估计，保障了感知的实时性与安全态势判定的精确性，能够大大增强智能车辆行车安全性。
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公开(公告)号：CN117409199B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311356715.6
申请日：2023-10-19
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06V10/26 , B65G15/00 , B65G43/08 , B65G47/22 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0895 , G01V5/00 , G01N23/083
摘要： 本发明涉及大数据服务技术领域，具体为一种基于云端大数据技术的成长型智慧安检系统及方法，系统由X光安检机、工控机、人机交互界面以及云端控制中心组成；X光安检机，包含垂直、水平、侧向方向三个X光光源，产生履带上包裹的三视角X光图像，并传输给工控机，根据云端控制中心指令，调节履带传输速度；有益效果为：本发明提出的基于云端大数据技术的成长型智慧安检系统及方法，利用了三视角的X光图像，避免了拍摄死角，还原了物体的立体轮廓，能够实时检测标注包裹中的违禁品，具有更高的准确率；在此基础上，能够提取违禁品的内在共性特征，识别包裹中的疑似或非常规违禁品，避免被针对性规避。
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公开(公告)号：CN118205574A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410164759.7
申请日：2024-02-05
申请人： 中南大学
摘要： 本发明涉及车辆安全自动驾驶技术领域，具体为基于动态情景响应的生成式辅助驾驶接管提示方法及系统，包括以下步骤：基于多源信息融合对驾驶员接管能力评估；基于多模态特征对行车环境风险感知与识别；考虑感知可靠性与驾驶风险的辅助接管提示生成；有益效果为：本发明提出的基于动态情景响应的生成式辅助驾驶接管提示方法及系统，综合了“人‑机‑环”三位一体交通系统下驾驶员接管能力、驾驶环境风险与车辆自身的运动状态的影响，实现了辅助接管提示类型和内容的动态变化，帮助驾驶员在接管车辆时能够更快恢复对当前接管情景的态势感知或更好地完成具体接管操作，满足不同接管情境下驾驶员对接管提示的差异化需求，具有很强的针对性。
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