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一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法

摘要

本发明涉及汽车主动安全技术领域,具体公开了一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法,包括步骤:S1.基于循环神经网络构建模糊循环神经网络模型;S2.对模糊循环神经网络模型进行训练和测试,得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络;S3.采用疲劳特征提取模糊循环神经网络实时提取实际驾驶中驾驶人多操作变量下的疲劳特征。本发明基于循环神经网络构建具有四层网络结构的模糊循环神经网络模型,综合考虑了驾驶人多种操作变量对疲劳特征提取的稳定贡献,采用了大量的驾驶人多操作传感数据进行训练和测试,得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络,并应用在驾驶人的实际驾驶中,从而能够实时有效地提取驾驶人疲劳特征。

著录项

  • 公开/公告号CN112052905A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆科技学院;

    申请/专利号CN202010954032.0

  • 申请日2020-09-11

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构50253 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人陈千

  • 地址 401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号

  • 入库时间 2023-06-19 09:10:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-02-03

    授权

    发明专利权授予

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