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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于动态触发神经元的驾驶状态检测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：CN121561599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610102270.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于动态触发神经元的驾驶状态检测方法是由宋东鉴;孟蕴豪;韩嘉懿;朱冰;赵健;王思晴;田家骁设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态触发神经元的驾驶状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及驾驶状态监测技术领域，具体提供一种基于动态触发神经元的驾驶状态检测方法，包括以下步骤：采集驾驶人的时序触觉信号，将时序触觉信号划分为多个时序片段，并分别进行特征统计和降维，构建触觉特征向量总序列，并利用疲劳状态辨识模型由触觉特征向量总序列估计驾驶人的疲劳状态，其中该模型包括：编码器、注意力生成模块和解码器，编码器将连续的触觉特征向量总序列转换为脉冲序列，并通过注意力生成模块获得增强特征，最后通过解码器对增强特征进行解码，输出疲劳状态分类结果。本发明引入触觉信息作为生理‑行为‑状态耦合的桥梁，实现触觉信息与驾驶人状态的精准映射，并利用动态触发神经元进行特征脉冲化，降低算法计算量。

本发明授权一种基于动态触发神经元的驾驶状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态触发神经元的驾驶状态检测方法，其特征在于，包括： 获取由车辆方向盘和座椅上的压力传感器阵列采集的时序触觉信号； 将所述时序触觉信号划分为多个时序片段，对每个时序片段进行特征统计和降维，获得每个时序片段的低维时序特征向量序列，所有时序片段的低维时序特征向量序列形成触觉特征向量总序列； 将所述触觉特征向量总序列输入完成训练的疲劳状态辨识模型，所述疲劳状态辨识模型输出驾驶人的疲劳状态分类结果； 其中，所述疲劳状态辨识模型包括：编码器、注意力生成模块和解码器，所述编码器包括：特征提取单元和动态触发神经元，动态触发神经元通过膜电位积累、阈值放电与重置机制将特征提取单元获取的连续值特征转换为脉冲序列； 所述注意力生成模块将脉冲序列转换为脉冲形式的查询信号、键信号和值信号；通过计算所述查询信号与所述键信号之间的脉冲相关性，对所述值信号进行加权融合，得到注意力特征，将注意力特征与脉冲序列融合获得增强特征； 所述解码器包括线性层、动态触发神经元和全连接分类头，通过线性层、动态触发神经元对所述增强特征处理获得高阶特征，将所述高阶特征与所述增强特征拼接输入全连接分类头进行驾驶状态检测，并输出疲劳状态分类结果。

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