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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利驾驶疲劳智能感知与干预的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：CN115009286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210705536.8，技术领域涉及：B60W40/08；该发明授权驾驶疲劳智能感知与干预的方法及装置是由朱春丽;郑德智;边丽蘅;胡纯;秦同;张飞杨设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本驾驶疲劳智能感知与干预的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种驾驶疲劳智能感知与干预的方法及装置，其中方法包括，获取车辆情况，车辆情况通过在车辆内外部布设传感器获得；获取车辆的基础数据与驾驶员的驾驶行为记录；根据车辆情况计算车辆轨迹的车道保持率；根据车辆情况、基础数据、驾驶行为记录、车道保持率构建驾驶疲劳的多因素耦合模型并标定模型参数；根据所述驾驶疲劳多因素耦合模型，实现驾驶疲劳智能感知，并通过干预与反事实分析，实现疲劳驾驶干预模式的有效选择。本发明通过耦合多因素作用，为非接触式驾驶疲劳感知与干预提供了一体化的方案，也可进一步的服务于行车交互博弈感知等其他场景。

本发明授权驾驶疲劳智能感知与干预的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种驾驶疲劳智能感知与干预的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取车辆情况，所述车辆情况通过在车辆内外部布设传感器获得； 获取所述车辆的基础数据与驾驶员的驾驶行为记录； 根据所述车辆情况计算车辆轨迹的车道保持率；所述计算车辆轨迹的车道保持率包括但不限于以下方法中任一一种或几种：直接依据距离车道中心线边线的距离判定；间接依据距离车道中心线边线距离的统计量判定，其中，所述边线距离的统计量包括：平均值、方差、样本动差； 根据所述车辆情况、所述基础数据、所述驾驶行为记录、所述车道保持率构建驾驶疲劳的多因素耦合模型并标定模型参数； 根据所述驾驶疲劳多因素耦合模型，实现驾驶疲劳智能感知，并通过干预与反事实分析，实现疲劳驾驶干预模式的有效选择； 所述构建驾驶疲劳的多因素耦合模型并标定模型参数，其中通过多因素耦合模型包括： 通过多因素耦合建模，以及可表征多因素耦合作用的模型实现驾驶疲劳的因果推理，在标定好的多因素耦合模型之上实现干预与反事实推理，进而获得干预模式的有效选择； 其中，所述干预模式包括但不限于以下中任一一种或几种： 精神刺激，包括播放快节奏音乐，警示音频； 体感刺激，包括手部、腕部降温，方向盘振动； 所述构建驾驶疲劳的多因素耦合模型，包括： 定义离散型变量与连续型变量，确定产生驾驶员疲劳状态的大类影响因素，包括驾驶员的初始状态，车辆周围情况、车内情况； 对离散型变量与连续型变量同时存在的情况，依据动态离散化进行模型求解； 对驾驶行为记录与车道保持率中同时检出的疲劳，提取其相应的影响因素的数值，用于模型标定； 所述模型标定的内容，包括： 离散型变量的分布； 连续型变量的分布； 各变量间的关联关系。

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