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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于多模态特征的自动驾驶信任状态预警方法、系统、终端及存储介质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：CN120697779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511212528.X，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种基于多模态特征的自动驾驶信任状态预警方法、系统、终端及存储介质是由陶达;丁荣融;王铁雁;罗婉儿;张婷茹;曲行达设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征的自动驾驶信任状态预警方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种基于多模态特征的自动驾驶信任状态预警方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括获取驾驶员的眼动数据信号、驾驶行为数据及个体特征信息，对眼动数据信号、驾驶行为数据及个体特征信息进行特征提取，得到眼动特征、驾驶特征和个体特征；将所述眼动特征、所述驾驶特征和所述个体特征进行特征融合，得到待测多模态特征，将待测多模态特征输入到信任预测模型进行预测，得到信任状态预测结果；根据信任状态预测结果的信任等级和所述个体特征对所述驾驶员进行动态反馈，得到动态反馈提醒结果。本发明通过信任预测模型精准预测信任状态，实现了对驾驶员的信任状态的动态评估并根据信任状态对驾驶员进行反馈。

本发明授权一种基于多模态特征的自动驾驶信任状态预警方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征的自动驾驶信任状态预警方法，其特征在于，所述基于多模态特征的自动驾驶信任状态预警方法包括： 获取驾驶员的眼动数据信号、驾驶行为数据及个体特征信息，对眼动数据信号、驾驶行为数据及个体特征信息进行特征提取，得到眼动特征、驾驶特征和个体特征； 将眼动特征、驾驶特征和个体特征进行特征融合，得到待测多模态特征，将待测多模态特征输入到信任预测模型进行预测，得到信任状态预测结果； 根据信任状态预测结果的信任等级和个体特征对驾驶员进行动态反馈，得到动态反馈提醒结果； 将眼动特征、驾驶特征和个体特征进行特征融合，得到待测多模态特征，将待测多模态特征输入到信任预测模型进行预测，得到信任状态预测结果，具体包括： 将眼动特征、驾驶特征和个体特征进行特征融合，得到多模态特征和待测多模态特征； 根据预设划分比例将多模态特征进行划分，得到训练集和测试集，根据训练集对机器学习模型进行训练，得到信任预测模型； 将待测多模态特征输入到信任预测模型进行预测，得到信任状态预测结果； 测试集用于对信任预测模型进行性能评估； 机器学习模型包括随机森林模型、极端随机树模型、极限梯度提升模型和轻量级梯度提升机模型中的任意一种； 信任预测模型包括第一信任预测模型、第二信任预测模型、第三信任预测模型和第四信任预测模型； 根据预设划分比例将多模态特征进行划分，得到训练集和测试集，根据训练集对机器学习模型进行训练，得到信任预测模型，具体包括： 根据预设划分比例将多模态特征进行划分，得到训练集和测试集； 通过自助重采样方法对训练集进行多重提取，得到多个目标训练集，根据CART算法确定多个目标训练集的多个决策树，根据多个决策树生成随机森林模型，根据多个目标训练集对随机森林模型进行训练，得到第一信任预测模型； 根据预设双重随机性机制确定训练集的多个特征集合，根据多个特征集合生成极端随机树模型，根据训练集对极端随机树模型进行训练，得到第二信任预测模型； 根据训练集和预设节点划分策略对极限梯度提升模型进行训练，得到第三信任预测模型； 根据预设模型参数和训练集对轻量级梯度提升机模型进行训练，得到第四信任预测模型； 对第一信任预测模型、第二信任预测模型、第三信任预测模型和第四信任预测模型进行性能测试，得到信任预测模型。

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