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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种智能座舱全触控屏物理交互可行性预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410990386.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种智能座舱全触控屏物理交互可行性预测方法及装置是由赵霞;孙晓强;蔡英凤;陈龙;刘擎超;梁聪;王陈波;董轩设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能座舱全触控屏物理交互可行性预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能座舱全触控屏物理交互可行性预测方法及装置，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建智能座舱全触控屏分心数据集；S2：构建基于多层感知机和动态峰值聚类算法的分心程度标签生成方法；S3：构建基于集成堆叠模型的分心程度识别模型EPCAM；S4：训练分心程度预测模型；S5：实车测试分心程度预测模型；S6：将分心程度识别模型EPCAM集成到微处理单元中，执行物理交互可行性预测具体实施方法。有益效果：该方法针对智能座舱全触控屏交互，能够预知驾驶人的分心程度，结合车辆运行风险对驾驶人继续人车物理交互的风险进行评价，并在条件满足的情况下通过主动交互提醒驾驶人，以提前避免危险驾驶行为。

本发明授权一种智能座舱全触控屏物理交互可行性预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能座舱全触控屏物理交互可行性预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建智能座舱全触控屏分心数据集； S2：构建基于多层感知机和动态峰值聚类算法的分心程度标签生成方法； S3：构建基于集成堆叠模型的分心程度识别模型EPCAM； S4：训练分心程度预测模型； S5：实车测试分心程度预测模型； S6：将分心程度识别模型集成到微处理单元中，执行物理交互可行性预测具体实施方法； 所述S1具体为： S1.1：进行市场调研，选择具有智能座舱全触控屏的N0种车型； S1.2：设计驾驶人交互试验，根据车辆可交互功能选择N1种交互任务包括使用车载全触控屏打电话、使用车载全触控屏调整空调风量、使用车载全触控屏导航； S1.3：招募N2名具有不同性别、驾龄以及年龄的驾驶人；每个驾驶人对每种交互任务分别进行N3次；设计N4条实际驾驶路线，每条实际驾驶路线分别进行N5种车速；最终获得的交互任务样本总数为N0×N1×N2×N3×N4×N5=NT； S1.4：安装摄像头1和摄像头2分别采集驾驶人的面部图像和手部图像；摄像头1用于采集驾驶人的手部操作状态，以RGB图像进行存储；摄像头2用于采集面部视觉和情绪状态数据，并以RGB图像的格式进行存储；车辆数据采集仪用于采集车辆运动状态参数，保存为文本数据； S1.5：数据采集完成后，采用深度学习模型对分心特征、驾驶人状态、车辆运动状态、车辆操作参数进行提取； 采用MediaPipe-Hand手部特征点提取模型对摄像头1的手部视频进行分析，提取单次交互任务中手动负荷参数，包括手单次离开方向盘时间最大值HLMAX、手单次离开平均时间HLM以及手离开总时间HLT；采用MediaPipe-Face手部特征点提取模型和iTracker驾驶人注视区域识别模型提取单次交互任务中驾驶人视觉分心特征，包括单次注视触控屏最大时间DGMAX、平均注视触控屏时间DGM和总注视触控屏时间DGS；从车辆数据采集仪中提取方向盘回转率指标VSWTR、方向盘角速度熵VSWS以及车辆横向位置标准差SDLP；此外，通过DMS系统从面部图像中提取驾驶人紧张情绪指数FL；最终反应驾驶分心程度的参数矩阵表示为DLLH={HLMAX,HLM,HLT,DGMAX,DGM,DGS,VSWTR,VSWS,SDLP,FL}，该矩阵的维度为10×NT； 所述S3具体为： S3.1:构建基于集成堆叠模型的分心程度识别模型EPCAM，从机器学习模型库中选择基分类器1，基分类器2，基分类器3，基分类器4，以及基分类器5； S3.2:从机器学习模型库中选择元分类器； S3.3:从知识库中选择基分类器和元分类器集成策略，并集成模型，采用公开数据进行模型验证，判断分类性能达到98%以上后进入下一步； S3.4:改进集成模型缺陷，进一步优化模型抗过拟合性能；向步骤S3.3中融入主成分分析算法，利用主成分分析算法对原始特征进行降维，将降维后的主成分，即贡献率超过80%的主成分特征，作为元分类器的补充特征。

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