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公开(公告)号：CN113743471A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110896194.8
申请日：2021-08-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种驾驶评估方法及其系统，该方法包括以下步骤：在VR驾驶环境下采集眼动数据和驾驶数据，利用眼动数据建立驾驶疲劳分析模型，利用眼动数据和驾驶数据建立驾驶分心分析模型、车辆驾驶分析模型和驾驶视觉分散分析模型，结合驾驶疲劳分析模型、驾驶分心分析模型、车辆驾驶分析模型和驾驶视觉分散分析模型，形成集驾驶视觉分散、驾驶分心、驾驶疲劳分析、车辆驾驶分析一体的驾驶评估，通过采用加权SVR，针对不同的驾驶员训练适宜的分析模型，对驾驶集视觉分散程度、注意力分散程度、疲劳程度、驾驶稳定程度分析结果进行量化，最后通过模糊综合评价法对驾驶安全进行评分。本发明从多方面对驾驶员驾驶状况进行分析，具有较高的分析准确性。
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公开(公告)号：CN114143737A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111561251.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi无接触感知的多人室内定位方法，该方法包括单人离线指纹数据库构建和多人在线定位匹配两个阶段。首先通过对收集到的信道状态信息进行预处理、特征提取等步骤构建单人指纹数据库，所提取的特征反映位置信息；其次，将多人室内定位场景建模为盲源分离问题，并采用RobustICA算法对混合的CSI信号进行分离；最后，对分离后的信号提取特征，利用KNN算法与指纹库进行匹配，完成对多个人的无接触感知定位。本发明通过对WiFi的信道状态信息进行特征提取、分离、匹配，实现成本低、可用性大、适用性强的多人无接触感知定位。
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公开(公告)号：CN114143737B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202111561251.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi无接触感知的多人室内定位方法，该方法包括单人离线指纹数据库构建和多人在线定位匹配两个阶段。首先通过对收集到的信道状态信息进行预处理、特征提取等步骤构建单人指纹数据库，所提取的特征反映位置信息；其次，将多人室内定位场景建模为盲源分离问题，并采用RobustICA算法对混合的CSI信号进行分离；最后，对分离后的信号提取特征，利用KNN算法与指纹库进行匹配，完成对多个人的无接触感知定位。本发明通过对WiFi的信道状态信息进行特征提取、分离、匹配，实现成本低、可用性大、适用性强的多人无接触感知定位。
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公开(公告)号：CN113743471B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110896194.8
申请日：2021-08-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种驾驶评估方法及其系统，该方法包括以下步骤：在VR驾驶环境下采集眼动数据和驾驶数据，利用眼动数据建立驾驶疲劳分析模型，利用眼动数据和驾驶数据建立驾驶分心分析模型、车辆驾驶分析模型和驾驶视觉分散分析模型，结合驾驶疲劳分析模型、驾驶分心分析模型、车辆驾驶分析模型和驾驶视觉分散分析模型，形成集驾驶视觉分散、驾驶分心、驾驶疲劳分析、车辆驾驶分析一体的驾驶评估，通过采用加权SVR，针对不同的驾驶员训练适宜的分析模型，对驾驶集视觉分散程度、注意力分散程度、疲劳程度、驾驶稳定程度分析结果进行量化，最后通过模糊综合评价法对驾驶安全进行评分。本发明从多方面对驾驶员驾驶状况进行分析，具有较高的分析准确性。
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