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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种适用智能座舱的驾驶人注视行为安全提醒方法及装置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：CN118918569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410982957.4，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权一种适用智能座舱的驾驶人注视行为安全提醒方法及装置是由赵霞;李朝;孙晓强;蔡英凤;陈龙;刘擎超;王陈波;董轩设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用智能座舱的驾驶人注视行为安全提醒方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种适用智能座舱的驾驶人注视行为安全提醒方法及装置，包括以下步骤：S1：构建智能座舱触控屏人机交互数据集；S2：时间序列数据特征提取；S3:数据预处理，并构建时间序列矩阵；S4:构建基于BiLSTM、CNN和注意力机制的混合深度模型CNN‑BiLSTM‑Attention；S5：CNN‑BiLSTM‑Attention训练、测试、调优和集成；S6：基于注视区域的预测结果执行注视行为安全提醒方法。有益效果：根据驾驶人注视区域预测结果、分心理论以及安全驾驶理论，确定安全提示信息发送时机，通过视觉信息和语音信息主动和驾驶人进行交互，提示驾驶人规范自己的注视行为。该方法针对智能座舱全触控屏交互场景，能够预知驾驶人的注视区域，主动和驾驶人交互以提高驾驶安全性，能够有效避免人机冲突。

本发明授权一种适用智能座舱的驾驶人注视行为安全提醒方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种适用智能座舱的驾驶人注视行为安全提醒方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建智能座舱触控屏人机交互数据集； S2：时间序列数据特征提取； S3: 数据预处理，并构建时间序列矩阵； S4: 构建基于BiLSTM、CNN和注意力机制的混合深度模型CNN‑BiLSTM‑Attention； S5：CNN‑BiLSTM‑Attention训练、测试、调优和集成； S6：基于注视区域的预测结果执行注视行为安全提醒方法； 所述步骤S1具体为： S1.1: 选择具有智能座舱全触控屏的N0种车型； S1.2: 设计触控屏交互试验，根据车辆可交互功能选择N1种交互任务； S1.3: 选择N2名具有不同性别、驾龄以及年龄的驾驶人；每个驾驶人对每种相似交互任务分别进行N3次；设计N4条实际驾驶路线，每条实际驾驶路线分别进行N5种车速；最终获得的交互任务样本总数为N0×N1×N2×N3×N4×N5=NT； S1.4: 通过双源相机监控系统分别采集驾驶人的面部图像和手部图像；车辆数据采集仪用于采集驾驶人操作数据和车辆运动状态参数，保存为文本数据； S5.1: 以{Xi，Gi}作为样本对模型HDLM进行循环训练和测试，设置迭代次数为200次，批量处理大小为64，学习率为0.001，训练开始后保存每一轮训练和测试结果； 重复步骤S5.1直到模型测试精度达到98%以上到达预计目标，并保存该测试精度下的模型参数权重； 所述步骤S6具体为： S6.1: 根据驾驶人分心理论和安全驾驶理论设置视觉分心时长阈值TD0、追尾碰撞时间阈值TTC0、车辆偏离时距TLC0； S6.2: 从S5.1步骤中获取最终的HDLM模型参数； S6.3: 系统开始工作，数据采集单元实时采集数据；DMS系统判断驾驶人当前TX时刻是否开始操控全触控屏，如果是进入下一步； S6.4: 数据采集单元采集TX到TX+S时间段内的数据，实时构建模型输入参数矩阵{Xi，Gi}； S6.5: 将参数矩阵{Xi，Gi}送入微处理器中的HDLM算法模块，对TX+S+Δt时刻的注视区域G进行预测； S6.6: 在微处理器中，计算TX+S时刻驾驶人连续注视全触控区域总时间TD； 记录TX到TX+S时刻，模型HDLM预测G=1的次数，若次数为NG，则注视时间为NG30； S6.7: 在微处理器中，计算TX+S时刻自车和前车的TTC； TTC=vf‑vsd，vf和vs分别代表前车和自车的车速，d代表前车和自车的距离； S6.8: 在微处理器中，计算TX+S时刻自车的偏离时距TLC； TLC=yLV，y代表车辆中心距车道线的横向距离，LV代表车辆横向速度； S6.9: 当TX+S时刻的TD2s，且TX+S时刻的TTCTTC0，且TX+S时刻的TLCTLC0，且TX+S+Δt时刻的G=1时，微处理单元控制决策进行安全提醒； S6.10:微处理器控制车机总成在触控屏界面上部中央位置弹出提示信息；同时，微处理器控制车机总成从音响单元发出警示声音； S6.11: DMS系统判断驾驶人正常驾驶后，系统结束工作。

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