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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种综合驾驶员和交通环境数据的自动驾驶接管请求方法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：CN118850105B 。

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：202410825708.4，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种综合驾驶员和交通环境数据的自动驾驶接管请求方法是由王凯琳设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合驾驶员和交通环境数据的自动驾驶接管请求方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种综合驾驶员和交通环境数据的自动驾驶接管请求方法，属于自动驾驶技术领域，包括以下步骤：1.构建驾驶员视听触嗅感官特性信息和交通环境信息数据库；2.实时监测驾驶员疲劳、分心、饮酒等典型状态关键特征；3.实时监测交通环境，包括车辆、行人、道路标志和信号灯等关键特征；4.根据双通道模型结合规则引擎算法，提供不同的决策建议。系统可以根据感知到的驾驶员和交通环境，做出安全、高效的驾驶决策；自动驾驶系统在实际行驶中会遇到各种不确定性，通过双通道模型结合规则引擎算法，系统可以及时更好地处理不确定性情况，提高系统的鲁棒性和安全性。

本发明授权一种综合驾驶员和交通环境数据的自动驾驶接管请求方法在权利要求书中公布了：1.一种综合驾驶员和交通环境数据的自动驾驶接管请求方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建驾驶员视听触嗅感官特性信息和交通环境信息数据库； 步骤2，实时监测驾驶员疲劳、分心、饮酒典型状态关键特征并进行分析和识别； 步骤3，实时监测交通环境，包括车辆、行人、道路标志和信号灯关键特征并进行分析和识别； 步骤4，根据双通道模型结合规则引擎算法，提供不同的决策建议； 步骤2具体过程为： 引入卷积神经网络和跨模式注意力机制，对驾驶员的行为和生理特征进行分析和识别，其中包括对疲劳、分心、闭眼频率和气味关键特征的检测；通过监测这些特征，系统可实时确定驾驶员的状况是否适合驾驶，通过监测这些特征，系统可实时确定驾驶员是否适合驾驶，或是否需要发出警告或请求接管车辆； 卷积神经网络架构如下： 1图像处理分支 输入层：32×32的灰度图像， 卷积层1：32个3×3的卷积核，ReLU激活， 池化层1：2×2最大池化， 卷积层2：64个3×3的卷积核，ReLU激活， 池化层2：2×2最大池化， 展平层：将特征图展平为一维向量Ximg， 输出：图像特征向量； 2声音处理分支 输入层：包含20个频谱特征的声音数据， 全连接层1：128个神经元，ReLU激活， 输出层：声音特征向量Xandio， 3生理信号处理分支 输入层：包含10个特征的生理信号数据， 全连接层1：64个神经元，ReLU激活， 输出层：声音特征向量Xphysio； 输入的图像通过卷积层和池化层提取特征；输入的声音频谱图通过卷积层和池化层提取特征；触觉和嗅觉的生理信号通过全连接层提取特征； 为了有效地融合不同模态数据的特征，并在不同阶段关注每种模态的重要性，引入了跨模态注意力机制； 引入注意力加权算法，计算不同模态数据在特征融合过程中的重要性； 使用一个多层感知机来学习不同模态数据的注意力权重，以调整不同模态数据在特征融合中的贡献，输入注意力权重的计算公式如下： αimg＝σWimgXimg+bimg αaudio＝σWaudioXaudio+baudio αphysio＝σWphysioXphysio+bphysio 式中σ是Sigmoid激活函数，用于将注意力权重设定在0到1之间，表示权重的相对重要性；αimg、αaudio、αphysio分别是图像、声音、生理模态的注意力权重，它们的值在0到1之间，表示每个模态数据在特征融合中的重要性；Wimg是用于计算图像特征的注意力权重的权重矩阵；bimg是用于计算图像特征的注意力权重的偏置；Waudio是用于计算声音特征的注意力权重的权重矩阵；baudio用于计算声音特征的注意力权重的偏置；Wphysio是用于计算生理特征的注意力权重的权重矩阵；bphysio是用于计算生理特征的注意力权重的偏置； 使用注意力权重将不同模态数据的特征进行加权融合，得到最终的驾驶员状态识别结果；最终融合后的特征结果表示为： Xcombined＝αimg×Ximg+αaudio×Xaudio+αphysio×Xphysio 式中Xcombined是最终融合后的特征向量，其中每个模态数据的贡献由对应的注意力权重进行加权； 最后，将融合后的特征向量Xcombined输入到输入层；全连接层2包含128个神经元，接受Xcombined并进行进一步的特征提取和分类；通过Softmax层，输出驾驶员状态的分类概率分布。

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