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      南京博晟宇網(wǎng)絡(luò)科技有限公司阮寶江獲國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉南京博晟宇網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請的專利基于機器學(xué)習(xí)的用戶高風(fēng)險行為識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120327531B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510832376.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:B60W50/14;該發(fā)明授權(quán)基于機器學(xué)習(xí)的用戶高風(fēng)險行為識別方法及系統(tǒng)是由阮寶江;劉晶;王飛;劉睿設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-06-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      基于機器學(xué)習(xí)的用戶高風(fēng)險行為識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及風(fēng)險識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機器學(xué)習(xí)的用戶高風(fēng)險行為識別方法及系統(tǒng),方法通過顯著度公式整合目標(biāo)置信度、類別風(fēng)險權(quán)重、相對速度及距離衰減因子,形成動態(tài)風(fēng)險排序,相比傳統(tǒng)算法更符合實際駕駛風(fēng)險邏輯,實現(xiàn)對復(fù)雜交通場景中目標(biāo)的優(yōu)先級管理;通過相機內(nèi)參與坐標(biāo)變換矩陣,將駕駛員視線精確投影到前視圖像平面,使專注度評估與實際道路風(fēng)險直接關(guān)聯(lián);采用時間滑動窗口平滑視線波動,當(dāng)檢測到近距離高速目標(biāo)且駕駛員未注視時,立即觸發(fā)接管,無需等待固定時間。

      本發(fā)明授權(quán)基于機器學(xué)習(xí)的用戶高風(fēng)險行為識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.基于機器學(xué)習(xí)的用戶高風(fēng)險行為識別方法,其特征在于:包括以下具體步驟: S1、通過相機采集車輛行駛過程中車輛前方的環(huán)境圖像流,同步獲取駕駛員在車輛坐標(biāo)系下的視線方向向量; S2、從環(huán)境圖像流中提取當(dāng)前幀環(huán)境圖像并輸入預(yù)訓(xùn)練的YOLO模型,輸出當(dāng)前幀環(huán)境圖像中的目標(biāo)類別標(biāo)簽集合、目標(biāo)置信度集合、目標(biāo)邊界框坐標(biāo)集合以及目標(biāo)中心坐標(biāo)集合; S3、提取當(dāng)前幀環(huán)境圖像、前一幀環(huán)境圖像以及當(dāng)前幀環(huán)境圖像中的目標(biāo)邊界框坐標(biāo)集合,通過光流法計算當(dāng)前幀環(huán)境圖像中不同目標(biāo)與車輛之間的相對速度,同時獲取當(dāng)前幀環(huán)境圖像中不同目標(biāo)中心與當(dāng)前幀環(huán)境圖像中心的歐氏距離; S4、計算當(dāng)前幀環(huán)境圖像中不同目標(biāo)的顯著度并降序排列,獲取當(dāng)前幀環(huán)境圖像中顯著度最大的前k個目標(biāo)的邊界框坐標(biāo)集合作為顯著目標(biāo)邊界框坐標(biāo)集合; S5、提取當(dāng)前駕駛員在車輛坐標(biāo)系下的視線方向向量,同時獲取攝像頭在車輛坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)以及相機的內(nèi)參矩陣,將當(dāng)前駕駛員在車輛坐標(biāo)系下的視線方向向量投影到當(dāng)前幀環(huán)境圖像平面; S6、構(gòu)建滑動窗口模型,通過判斷駕駛員在車輛坐標(biāo)系下的視線方向向量投影到當(dāng)前幀環(huán)境圖像平面上的像素坐標(biāo)是否落在顯著目標(biāo)邊界框坐標(biāo)集合中的邊界框坐標(biāo)內(nèi),計算駕駛員的注視比例,若當(dāng)前幀環(huán)境圖像中存在顯著度大于顯著度閾值的目標(biāo),并且駕駛員的注視比例小于注視比例閾值時執(zhí)行預(yù)警; 所述S2包括以下具體步驟: S21、從環(huán)境圖像流中提取當(dāng)前幀環(huán)境圖像,輸入預(yù)訓(xùn)練的YOLO模型,t表示第t幀; S22、獲取YOLO模型輸出的當(dāng)前幀環(huán)境圖像中的目標(biāo)類別標(biāo)簽集合、目標(biāo)置信度集合、目標(biāo)邊界框坐標(biāo)集合以及目標(biāo)中心坐標(biāo)集合;其中,表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)的類別標(biāo)簽,當(dāng)?shù)趎個目標(biāo)物為行人時,,當(dāng)?shù)趎個目標(biāo)物為車輛時,,當(dāng)?shù)趎個目標(biāo)物為障礙物時,;表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)的置信度,取值為0-1;表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)的邊界框坐標(biāo),,其中,表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)的邊界框中心點的水平像素坐標(biāo),表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)的邊界框中心點的垂直像素坐標(biāo),表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)的邊界框的寬度,表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)的邊界框的高度,的單位均為像素;,其中,表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)中心的水平像素坐標(biāo),表示當(dāng)前第t幀環(huán)境圖像中第n個目標(biāo)中心的垂直像素坐標(biāo),,。

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