发明专利 已授权

一种基于深度学习的驾驶员情感识别及不确定性评估方法

📄 申请号:CN202411459397.0 📄 发布日:2025/12/10

著录项目信息

申请日
2024-10-18
公开号
CN119418312B
公开日
2025-10-17
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能座舱, 驾驶安全预警, 辅助驾驶, 驾驶员状态监测, 人机交互

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的驾驶员情感识别及不确定性评估方法,属于驾驶员情感识别领域。图像增强模块采用自适应直方图均衡化技术,有效解决车内光照不均带来的影响,提升图像质量。视觉特征提取模块使用改进后的Wide ResNet网络,通过添加谱归一化层和高斯过程层,不仅能够提取丰富的情感特征,还能感知特征之间的距离关系,增强模型对复杂和不确定数据的处理能力。情感识别模块利用贝叶斯理论体系,对高斯过程层得到的概率密度分布进行分类,并通过随机特征扩展拉普拉斯近似计算高斯过程后验,实现高效的情感识别。本发明通过引入不确定性评估功能,有效预测测试样本与训练样本之间的距离,为自动驾驶环境下的驾驶员情感识别提供决策优化。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20251017
✅ 授权
20250228
?? 实质审查的生效 :
20250211
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:115 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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