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申请/专利权人：重庆科技大学
摘要：本发明涉及智能驾驶技术领域，具体公开了一种山地道路疲劳驾驶状态识别方法及系统，综合分析了方向盘转角、车速、横向加速度和车辆纵向加速度等驾驶行为数据，融合多种疲劳驾驶行为特征，利用交叉验证递归特征消除法筛选关键疲劳特征，并使用麻雀搜索算法和通道注意力机制改进BiGRU神经网络，构建适用于山地复杂路况下的疲劳驾驶检测模型，以充分挖掘疲劳驾驶行为特征之间的前后联系，实现对真实驾驶场景下驾驶人疲劳状态的有效判别。经过实车数据检验，相比原BiGRU检测模型，该疲劳驾驶检测模型对驾驶人三级疲劳状态的识别准确率得到显著提高。
主权项：1.山地道路疲劳驾驶状态识别方法，其特征在于，包括步骤：以最优疲劳驾驶行为特征作为样本，创建训练集和测试集；构建改进BiGRU神经网络；该改进BiGRU神经网络包括由输入到输出顺序连接的疲劳驾驶行为特征输入层、BiGRU层、通道注意力层、全连接层、分类层和驾驶人状态输出层，所述疲劳驾驶行为特征输入层用于输入疲劳驾驶行为特征至所述BiGRU层，所述BiGRU层用于采用双向门控循环单元神经网络即BiGRU网络计算疲劳驾驶行为特征所对应的隐藏状态并输出至所述通道注意力层，所述通道注意力层用于对所述BiGRU层输出的隐藏状态执行压缩和激励操作，得到加权输出隐藏状态输出至所述全连接层，所述全连接层对所有加权输出隐藏状态进行综合后输出至所述分类层，所述分类层采用Softmax函数将所述全连接层的输出转化为概率分布输出至所述驾驶人状态输出层，所述驾驶人状态输出层根据各概率分布输出当前的疲劳驾驶行为特征所对应的驾驶人状态；采用所述训练集对所述改进BiGRU神经网络进行训练，以及采用所述测试集对训练完成的所述改进BiGRU神经网络进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆科技大学 山地道路疲劳驾驶状态识别方法及系统
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