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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于生理能量流形的驾驶员潜在生理风险检测方法及系统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：CN121533709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610064304.7，技术领域涉及：A61B5/0245；该发明授权基于生理能量流形的驾驶员潜在生理风险检测方法及系统是由韩嘉懿;徐文浩;宋东鉴;江云川;杨鑫;严梓轩;田庆宇;朱冰设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生理能量流形的驾驶员潜在生理风险检测方法及系统在说明书摘要公布了：基于生理能量流形的驾驶员潜在生理风险检测方法及系统。涉及智能交通、人工智能及生理信号处理技术领域，具体涉及基于生理能量流形的驾驶员潜在生理风险检测方法及系统。本发明通过深度学习技术，直接从原始的生理信号中学习驾驶员在平稳驾驶状态下的生理能量流形，从而识别出物理传感器无法感知的、由于心理紧张导致的潜在生理风险。所述方法包括如下步骤：首先，提出一种事件驱动的生理信号切片与单样本归一化方法，消除个体基线差异；其次，设计并训练一个生理能量模型，通过对比能量损失函数学习平稳驾驶的低能量流形；最后，结合物理规则与生理能量分数，构建双流判定逻辑，实现对“物理安全但心理紧张”的潜在生理风险的精准检出。

本发明授权基于生理能量流形的驾驶员潜在生理风险检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于生理能量流形的驾驶员潜在生理风险检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、获取并预处理驾驶员的原始生理信号，对预处理后的信号进行单样本Z-Score归一化，得到归一化生理信号样本； 归一化生理信号样本包括：平稳驾驶状态的正样本和风险驾驶状态的负样本； 若干个平稳驾驶状态的正样本，组成平稳驾驶数据集； 若干个风险驾驶状态的负样本，组成风险驾驶数据集； S2、构建与训练生理信号能量模型PhysioEBM： PhysioEBM从输入到输出依次经过：特征提取层、全局聚合层和能量输出层； 特征提取层从输入到输出依次经过：一维卷积层、批归一化层、Mish激活函数和正则化层； 全局聚合层包括：自适应全局平均池化层； 能量输出层包括：全连接层； PhysioEBM还包括对比能量损失函数； 对比能量损失函数的计算式为：，其中，为从平稳驾驶数据集中随机抽取若干正样本，来计算的均值，为PhysioEBM的能量函数，为的能量，为从风险驾驶数据集中随机抽取若干负样本，来计算的均值，为的能量，为能量边界阈值，表示ReLU激活函数； 通过训练PhysioEBM； S3、获取实时的归一化生理信号样本，通过训练完的PhysioEBM进行前向传播，计算实时能量分数，其中，为时间的索引值； S4、获取车辆动力学数据，当车辆动力学数据小于物理安全阈值时，触发潜在生理风险检测环节； 若实时能量分数大于生理警戒阈值，则判定为：潜在生理风险状态； 反之，则判定为安全状态。

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