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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法和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：CN118701092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410808777.4，技术领域涉及：B60W50/14；该发明授权一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法和系统是由向为;雷子悦;李沐辰;王杰;郑蕲;张天逸;黄莹莹设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法和系统，本发明通过将实时获得的道路环境信息、驾驶者分心行为状态信息输入至大语言模型，通过大语言模型进行预警判断和预警信息，从而能够充分考虑具体驾驶任务和驾驶者的分心状态，以便在合适的时机，利用合适的说服策略提供个性化的风险预警，相较于单一的警告系统，能够更高效地引导驾驶者注意力，从而提高反应速度和驾驶安全性。结合了语音和视觉两种交互模态，提供了更为丰富和直观的预警信息，增强了驾驶者对潜在风险的感知能力。

本发明授权一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的驾驶风险预警方法，其特征在于，包括： S1、将实时获得的行人风险信息、驾驶者分心行为状态信息和提示词输入大语言模型，所述提示词包括风险判断参考信息、说服策略和说服原则； S2、基于行人风险信息、驾驶者分心行为状态信息和风险判断参考信息通过大语言模型判断是否需要预警； S3、如果需要预警则基于说服策略和说服原则通过大语言模型输出用于预警驾驶者的语音数据和图像数据，将语音数据转化为提醒驾驶者的提示音，基于图像数据通过抬头显示系统展示对应的图像，基于提示音和展示图像实现驾驶风险预警； 所述行人风险信息的获取方法，包括： S21、通过车辆传感器获取道路环境信息，所述道路环境信息包括交通流、行人、路况、光照和天气； S22、将道路环境信息输入DensePredictionTransformer模型得到行人距离信息，获得基于交通工程原则设置的安全距离标签，将行人距离信息与安全距离标签进行比对，以将行人距离信息划分为对应的预警区域； 将道路环境信息输入SegmentAnythingModel的像素级分割和GroundingDINO来区分人行道和车道，并基于获得的行人、人行道和车道的位置坐标，以及对应的掩码得到行人在场景中的位置坐标，以确定行人是在人行道或在车道上； S23、将步骤S22得到的对应的预警区域和行人在场景中的位置坐标转换成自然语言，所述自然语言为行人风险信息； 基于图像数据通过抬头显示系统展示对应的图像，所述对应的图像包括基础驾驶数据显示、动作危险警示标志和眼动引导标志； 其中所述基础驾驶数据显示包括速度、时间和导航方向在内的基础驾驶数据； 所述眼动引导标志为多个圆弧段，所述圆弧段的中心随着驾驶者的注视点移动，所述圆弧段位于注视点和对应的动作危险警示标志之间的中心位置，所述圆弧段的中心点位于注视点和对应的动作危险警示标志的连线上，所述圆弧段的颜色与对应的动作危险警示标志的颜色一致。

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