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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统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：CN120690004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511195534.9，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统是由孙一帆;杨帆;周涂强;郭军华;万平;张兵;石翔设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能车远程驾驶安全监控技术领域，尤其是涉及一种多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统，包括通过LSTM模型‑注意力机制构建不同人车比场景下的差异化子模型体系，生成适应各人车比场景下疲劳规律的个性化疲劳辨识子模型；各个个性化疲劳辨识子模型分别对对应的多模态数据进行疲劳特征提取，输出子疲劳辨识结果；通过多任务联邦学习融合各个个性化疲劳辨识子模型的参数信息，生成全局疲劳辨识模型；通过全局疲劳辨识模型整合各个个性化疲劳辨识子模型的疲劳特征和子疲劳辨识结果，得到综合疲劳辨识结果。本发明能够提升疲劳辨识的准确性与鲁棒性，降低因疲劳导致的远程驾驶监管失效的风险。

本发明授权多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据不同人车比场景，获取各人车比场景下对应的多模态数据； 通过LSTM模型-注意力机制构建不同人车比场景下的差异化子模型体系，生成适应各人车比场景下疲劳规律的个性化疲劳辨识子模型；各个个性化疲劳辨识子模型分别对对应的多模态数据进行疲劳特征提取，输出子疲劳辨识结果； 通过多任务联邦学习融合各个个性化疲劳辨识子模型的参数信息，生成全局疲劳辨识模型；通过全局疲劳辨识模型整合各个个性化疲劳辨识子模型的疲劳特征和子疲劳辨识结果，得到综合疲劳辨识结果； 基于所述综合疲劳辨识结果，结合人车比参数和疲劳风险矩阵，划分疲劳等级，并根据分级预警策略生成安全警示措施； 所述根据不同人车比场景，获取各人车比场景下对应的多模态数据，具体包括： 当人车比为1:1时，重点采集生理基础指标，包括眨眼频率、脑电α波频率、心率变异性，辅以鼠标操作频率、单屏注视时长和车道偏离次数； 当人车比为1:2时，增加多任务处理相关指标，包括操作反应时间、注视转移频率和跟车距离； 当人车比为1:3时，新增神经认知指标及多车协同数据，包括瞳孔直径、头部俯仰角、多任务切换错误率以及多车轨迹安全性和接管延迟； 所述通过LSTM模型-注意力机制构建不同人车比场景下的差异化子模型体系，具体包括： 当人车比为1:1时，采用单层LSTM模型加固定注意力机制，其中生理基础指标权重最高； 当人车比为1:2时，采用双层LSTM模型加动态注意力机制，动态注意力机制引入人车比系数动态调整特征权重； 当人车比为1:3时，采用双向LSTM模型加自适应注意力机制，神经认知指标权重增加，并设置多车轨迹协方差触发的动态权重调整机制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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