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申请/专利权人：交通运输部公路科学研究所

摘要：本发明公开了基于驾驶员适岗状态的分级监测预警方法，具体涉及驾驶员适岗状态监测技术领域；首先，通过判断车辆是否存在异常行驶状态，从而生成异常或正常信号；再对驾驶员对异常信号的应急响应程度进行分析，评估监测系统引导驾驶员采取行动的准确性；根据驾驶员调整后的驾驶行为数据频率，结合车辆行驶稳定状态，评估驾驶行为数据的有效性；综合分析驾驶行为数据的有效性与监测系统引导的准确性，评估监测结果的准确程度，并将其划分为准确性、可能准确性和不准确性监测结果；当系统出现可能准确性监测结果时，进行进一步的分析预测，对异常情况进行提前预警，以提升系统的可靠性，为驾驶员提供更好的驾驶体验。

主权项：1.基于驾驶员适岗状态的分级监测预警方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：在车辆行驶过程中，通过车载传感器实时监测车辆的行驶数据，并将获取到的实时车辆行驶数据与历史车辆行驶数据进行对比分析，判断车辆行驶状态是否出现异常，并根据判断结果，分别生成车辆行驶异常信号和车辆行驶正常信号；S2：对驾驶员接收到异常信号后的应急响应程度进行分析，判断驾驶员在接收到异常信号后与车辆操作的互动程度，评估监测系统引导驾驶员采取行动的准确性；步骤S2具体包括：判断驾驶员在接收到异常信号后与车辆操作的互动程度，分析驾驶员在接收到异常信号后的认知负荷水平，对驾驶员的感知负荷数据进行采集并获取感知负荷离群指数，评估监测系统引导驾驶员采取行动的准确性，则感知负荷离群指数的获取方法为：获取t时间段内驾驶员的感知负荷数据，感知负荷数据包括驾驶员的生理参数数据和行为表现数据，其中，生理参数数据具体包括驾驶员的心率、皮肤电反应；行为表现数据具体包括行为反应速度；将获取到的驾驶员的心率数据、皮肤电反应数据，行为反应速度数据，分别建立其对应的数据结合，其中，心率数据集合，皮肤电反应数据集合，行为反应速度数据集合；其中，q为t时间段内的数据采集时间点，且q为大于0的正整数；对于获取到的各个感知负荷数据集合，计算其在高斯混合模型下相同时间点处的感知负荷数据的概率密度，具体的计算表达式为：式中，为相同时间点处感知负荷数据的概率密度，k为时间点的标号，为第k个高斯分布的均值向量，表示第k个时间点的高斯分布概率密度函数，具体的计算表达式为：式中，D是特征向量的维度；根据相同时间点处感知负荷数据的概率密度，计算感知负荷离群指数，具体的计算表达式为：式中，为感知负荷离群指数；将获取到的感知负荷离群指数与感知负荷离群指数参考阈值进行比较，若感知负荷离群指数大于等于感知负荷离群指数参考阈值，此时发出感知异常信号；若感知负荷离群指数小于感知负荷离群指数参考阈值，此时发出感知正常信号；S3：根据驾驶员在接收到异常信号时做出调整后的驾驶行为数据，判断其在历史驾驶行为数据中的频率，结合车辆行驶过程中的稳定状态，评估驾驶行为数据的有效性；S4：将监测系统引导驾驶员采取行动的准确性和驾驶行为数据的有效性进行综合分析，评估监测系统监测结果的准确程度；S5：根据评估结果，将监测系统监测结果的准确程度划分为准确性监测结果、可能准确性监测结果，不准确性监测结果；S6：当监测系统出现可能准确性监测结果时，对监测系统监测结果的准确性进行进一步的分析预测，并根据预测结果对监测系统的异常情况进行提前预警，以提高系统的可靠性。

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