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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利辅助驾驶环境下驾驶人状态识别方法、装置、设备、介质及产品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：CN120837079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510929366.5，技术领域涉及：A61B5/18；该发明授权辅助驾驶环境下驾驶人状态识别方法、装置、设备、介质及产品是由薛晴婉;李培姗;郭伟伟;谭墍元设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本辅助驾驶环境下驾驶人状态识别方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种辅助驾驶环境下驾驶人状态识别方法、装置、设备、介质及产品，涉及驾驶人状态识别领域，该方法包括：获取驾驶人的主观数据和生理数据；对生理数据进行预处理；选取预处理后的生理数据的时频特征指标；确定事件类型；以接管预警时刻为零点将驾驶过程分为三个阶段；对事件类型及第二阶段和第三阶段内的时频特征指标进行相关性分析，得到分析结果；基于分析结果剔除无关的时频特征指标；采用随机森林算法对剔除后的时频特征指标进行重要性排序；基于排序结果选取特征指标；基于特征指标和主观数据采用K‑means聚类算法得到驾驶人的监管状态量化等级。本申请可更精准地捕获驾驶状态的动态演变。

本发明授权辅助驾驶环境下驾驶人状态识别方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种辅助驾驶环境下驾驶人状态识别方法，其特征在于，所述辅助驾驶环境下驾驶人状态识别方法包括： 获取驾驶人的主观数据和生理数据； 对所述生理数据进行预处理； 选取预处理后的生理数据的时频特征指标； 确定事件类型； 以接管预警时刻为零点将驾驶过程分为三个阶段，第一阶段为：接管预警时刻前[-6s，-3s]，第二阶段为：接管预警时刻前[-3s，0s]，第三阶段为：预警后阶段； 对所述事件类型及所述第二阶段和第三阶段内的时频特征指标进行相关性分析，得到分析结果； 基于所述分析结果剔除无关的时频特征指标； 采用随机森林算法对剔除后的时频特征指标进行重要性排序； 基于排序结果选取特征指标； 基于所述特征指标和主观数据采用K-means聚类算法得到驾驶人的监管状态量化等级； 所述主观数据包括个人基础信息、驾驶状态量表以及针对场景相关因素的状态调查；所述生理数据包括脉搏波信号PPG、皮肤电信号EDA和肌肉电信号EMG；所述驾驶状态量表包括攻击性、驾驶厌恶、疲劳倾向、危险监测、寻求刺激的五分制评分得到的驾驶状态综合评分； 所述时频特征指标包括： 心率HR、正常心跳间期超过20ms的间期个数占总个数的百分比PNN20、指定时间段内所有正常的心跳间期的标准差SDNN、指定时间段内相邻IBI间期差值的均方根RMSSD、皮肤电导水平SCL的均值SCL_mean、SCL的标准差SCL_std、频域中SCL的低频功率比LF_ratio、指定时间段内肌电活动强度的平均绝对值MAV、指定时间段内肌电活动强度的均值方根RMS、频域中EMG的功率频率平均值MPF、频域中EMG的功率中位频率MF、积分肌电值iEMG以及频域中EMG的低频高频功率比LFHF； 所述事件类型包括三类，分别为：路口行人过街事件、路段行人过街事件以及路段盲区行人过街事件； 所述监管状态量化等级包括低、中、高三种等级，具体为： 低监管水平状态对应2.19μV≤MAV≤111.45μV，8.22E-04μS≤SCL_std≤0.20μS，56≤驾驶状态综合评分≤87； 中监管水平状态对应2.18μV≤MAV≤79.09μV，5.74E-04μS≤SCL_std≤0.22μS，78≤驾驶状态综合评分≤101； 高监管水平状态对应2.53μV≤MAV≤269.10μV，4.63E-03μS≤SCL_std≤0.74μS，56≤驾驶状态综合评分≤98。

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