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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种充电焦虑行为预测系统及预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：CN114419728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202111542553.6，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种充电焦虑行为预测系统及预测方法是由龙虹毓;赵胤豪;黄昭成;徐洋;尹霄;詹小胜;刘上华;何宇强设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充电焦虑行为预测系统及预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及充电行为预测技术领域，尤其涉及一种充电焦虑行为预测系统及预测方法，该预测系统包括获取单元、图像预处理单元、车辆剩余里程监控单元和云存储计算平台，在云存储计算平台中，将驾驶员表情特征和头部偏转动作输入充电需求预测模型，再输出是否有充电行为的预测结果并进行记录存储，通过预测结果与车内上传的仪表盘剩余电量数据实时地进行比较，评估预测的准确性，不断训练优化充电需求预测模型，再通过训练后的充电需求预测模型预测驾驶员的充电需求。本发明解决了对电动汽车充电需求进行预测的技术问题。

本发明授权一种充电焦虑行为预测系统及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种充电焦虑行为预测系统，其特征在于，所述充电焦虑行为预测系统包括： 获取单元，通过部署在电动汽车内的车载摄像头实时获取驾驶员面部图像； 图像预处理单元，与获取单元通信连接，用于对所述面部图像进行图片预处理； 车辆剩余里程监控单元，与电动车仪表盘进行数据传输，实时获取仪表盘剩余电量信息； 云存储计算平台，用于存储充电需求预测模型以及实时接收仪表盘剩余电量信息，接收经过预处理后的面部图像，并进行表情特征和头部偏转动作的识别判断，将所述表情特征和头部偏转动作作为输入，输入所述充电需求预测模型，再输出是否有充电行为的预测结果并进行记录存储，通过预测结果与车内上传的仪表盘剩余电量数据实时地进行比较，评估预测的准确性，不断训练优化充电需求预测模型； 所述充电需求预测模型的训练方式如下： 假设用N组数据进行模型训练，计算出各影响因素的关联系数： 将汽车的剩余里程结果数据作为参考序列Y0，把影响判断焦虑行为的眼睛、眉毛、嘴、额头特征以及在某时间段驾驶员低头看仪表盘的次数和头部偏转次数六个因素作为比较序列Xi，将这7个序列构成一个矩阵，将输入数据导入，生成参考序列 Y0＝Y0t,t＝1,2,...,N 比较序列 Xi＝{Xit,i＝1,2,...,6t＝1,2,...,N} 其中，Xit表示第N组数据在指标i上的数值，得到矩阵[Y0,X1,X2,X3,X4,X5,X6]T， 首先，对变量序列进行无量纲化，形成矩阵[Y0',X'1,X'2,X'3,X'4,X'5,X'6]T 根据Δ0it＝|Y0't-X'it|i＝1,2,...,6；t＝1,2,...,10计算参考序列与6个比较序列的绝对差值，得到绝对差值矩阵后找出绝对差值矩阵中的最小数和最大数，分别表示为Δmin和Δmax； 通过关联系数矩阵计算关联系数， 其中ρ为分辨系数，在0-1内取值，ε0it为第i组数据与第i个比较序列间的关联系数， 计算各关联度的值γ0i， 排序，即可得到各影响因素的影响力，将各影响因数的关联度作为权重，进行加权计算，求出N组数据的平均可信度 所述充电需求预测模型的判断步骤如下： 把影响判断焦虑行为的眼睛、眉毛、嘴、额头特征以及在某时间段驾驶员低头看仪表盘的次数和头部偏转次数六个因素，输入充电需求预测模型，利用训练阶段得出的权重进行加权处理，得到可信度Ψ*，当时，即判定该组数据对应的驾驶员在该时间段内有很大的概率产生了充电需求行为。

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