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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種充電焦慮行為預測系統及預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114419728B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111542553.6，技術領域涉及：G06Q50/06；該發明授權一種充電焦慮行為預測系統及預測方法是由龍虹毓;趙胤豪;黃昭成;徐洋;尹霄;詹小勝;劉上華;何宇強設計研發完成，并于2021-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種充電焦慮行為預測系統及預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及充電行為預測技術領域，尤其涉及一種充電焦慮行為預測系統及預測方法，該預測系統包括獲取單元、圖像預處理單元、車輛剩余里程監控單元和云存儲計算平臺，在云存儲計算平臺中，將駕駛員表情特征和頭部偏轉動作輸入充電需求預測模型，再輸出是否有充電行為的預測結果并進行記錄存儲，通過預測結果與車內上傳的儀表盤剩余電量數據實時地進行比較，評估預測的準確性，不斷訓練優化充電需求預測模型，再通過訓練后的充電需求預測模型預測駕駛員的充電需求。本發明解決了對電動汽車充電需求進行預測的技術問題。

本發明授權一種充電焦慮行為預測系統及預測方法在權利要求書中公布了：1.一種充電焦慮行為預測系統，其特征在于，所述充電焦慮行為預測系統包括： 獲取單元，通過部署在電動汽車內的車載攝像頭實時獲取駕駛員面部圖像； 圖像預處理單元，與獲取單元通信連接，用于對所述面部圖像進行圖片預處理； 車輛剩余里程監控單元，與電動車儀表盤進行數據傳輸，實時獲取儀表盤剩余電量信息； 云存儲計算平臺，用于存儲充電需求預測模型以及實時接收儀表盤剩余電量信息，接收經過預處理后的面部圖像，并進行表情特征和頭部偏轉動作的識別判斷，將所述表情特征和頭部偏轉動作作為輸入，輸入所述充電需求預測模型，再輸出是否有充電行為的預測結果并進行記錄存儲，通過預測結果與車內上傳的儀表盤剩余電量數據實時地進行比較，評估預測的準確性，不斷訓練優化充電需求預測模型； 所述充電需求預測模型的訓練方式如下： 假設用N組數據進行模型訓練，計算出各影響因素的關聯系數： 將汽車的剩余里程結果數據作為參考序列Y0，把影響判斷焦慮行為的眼睛、眉毛、嘴、額頭特征以及在某時間段駕駛員低頭看儀表盤的次數和頭部偏轉次數六個因素作為比較序列Xi，將這7個序列構成一個矩陣，將輸入數據導入，生成參考序列 Y0＝Y0t,t＝1,2,...,N 比較序列 Xi＝{Xit,i＝1,2,...,6t＝1,2,...,N} 其中，Xit表示第N組數據在指標i上的數值，得到矩陣[Y0,X1,X2,X3,X4,X5,X6]T， 首先，對變量序列進行無量綱化，形成矩陣[Y0',X'1,X'2,X'3,X'4,X'5,X'6]T 根據Δ0it＝|Y0't-X'it|i＝1,2,...,6；t＝1,2,...,10計算參考序列與6個比較序列的絕對差值，得到絕對差值矩陣后找出絕對差值矩陣中的最小數和最大數，分別表示為Δmin和Δmax； 通過關聯系數矩陣計算關聯系數， 其中ρ為分辨系數，在0-1內取值，ε0it為第i組數據與第i個比較序列間的關聯系數， 計算各關聯度的值γ0i， 排序，即可得到各影響因素的影響力，將各影響因數的關聯度作為權重，進行加權計算，求出N組數據的平均可信度 所述充電需求預測模型的判斷步驟如下： 把影響判斷焦慮行為的眼睛、眉毛、嘴、額頭特征以及在某時間段駕駛員低頭看儀表盤的次數和頭部偏轉次數六個因素，輸入充電需求預測模型，利用訓練階段得出的權重進行加權處理，得到可信度Ψ*，當時，即判定該組數據對應的駕駛員在該時間段內有很大的概率產生了充電需求行為。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。