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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法和系统，本发明通过将实时获得的道路环境信息、驾驶者分心行为状态信息输入至大语言模型，通过大语言模型进行预警判断和预警信息，从而能够充分考虑具体驾驶任务和驾驶者的分心状态，以便在合适的时机，利用合适的说服策略提供个性化的风险预警，相较于单一的警告系统，能够更高效地引导驾驶者注意力，从而提高反应速度和驾驶安全性。结合了语音和视觉两种交互模态，提供了更为丰富和直观的预警信息，增强了驾驶者对潜在风险的感知能力。
主权项：1.一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法，其特征在于，包括：S1、将实时获得的行人风险信息、驾驶者分心行为状态信息和提示词输入大语言模型，所述提示词包括风险判断参考信息、说服策略和说服原则；S2、基于行人风险信息、驾驶者分心行为状态信息和风险判断参考信息通过大语言模型判断是否需要预警；S3、如果需要预警则基于说服策略和说服原则通过大语言模型输出用于预警驾驶者的语音数据和图像数据，将语音数据转化为提醒驾驶者的提示音，基于图像数据通过抬头显示系统展示对应的图像，基于提示音和展示图像实现驾驶风险预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法和系统
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