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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多模态信息融合的自动化辅助驾驶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：CN119861614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411874891.3，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于多模态信息融合的自动化辅助驾驶方法是由姜星伟;田蓓;肖刚设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息融合的自动化辅助驾驶方法在说明书摘要公布了：一种基于多模态信息融合的自动化辅助驾驶方法，通过对采集到的飞行员操作数据、飞行员语音数据和飞行员图像数据进行进行预处理后，提取各模态的特征并生成样本集，用于训练多模态Transformer模型。在在线阶段采用训练后的多模态Transformer模型实时评估飞行员的行为状态，并将评估结果作为输入，进行自动化辅助驾驶系统的模式选择和调整。本发明融合飞行员操作、语音和图像不同传感器的数据，可以提供更全面和准确的飞行员状态信息，弥补单一数据源在特定场景下的不足，提高飞行员行为状态识别的鲁棒性和准确性，并能够根据飞行员状态和操作实时调整自动化辅助驾驶系统的等级模式，为飞行员提供可靠的自动化辅助驾驶支持，从而确保飞行安全。

本发明授权基于多模态信息融合的自动化辅助驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的自动化辅助驾驶方法，其特征在于，通过对采集到的飞行员操作数据、飞行员语音数据和飞行员图像数据进行进行预处理后，提取各模态的特征并生成样本集，用于训练多模态Transformer模型，在在线阶段采用训练后的多模态Transformer模型实时评估飞行员的行为状态，并将评估结果作为输入，进行自动化辅助驾驶系统的模式选择和调整； 所述的提取各模态的特征，包括：操作时间间隔特征、标准操作程序符合度特征、关键指令与告警的响应时间特征、语音内容特征、语调特征、语速特征特征、面部行为特征、头部姿态特征和身体姿态特征，具体为：，，，其中：和分别为标准操作时间间隔与实际操作时间间隔的平均差异和标准差，为执行的操作与标准操作程序的匹配程度，，和分别为关键指令与告警的平均响应时间、最大响应时间和最小响应时间，为Mel频率倒谱系数特征向量，为基频特征向量，为基频变化率向量，为语速。

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