[發明專利]基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法

有效

• 申請號: 202011324076.1
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112396235B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 蔡錦康;趙蕊;鄧偉文;丁娟
• 申請（專利權）人: 浙江天行健智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06V20/59;G06V40/18;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州根號專利代理事務所(普通合伙) 32276
• 代理人: 仇波

1.一種基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

建立危險駕駛工況仿真環境；

標定眼球動作追蹤設備；

使用模擬駕駛系統進行危險工況下的駕駛員在環試驗，收集試驗中的駕駛員眼球動作信息，得到包含眼球動作數據的原始試驗數據；

對原始試驗數據進行預處理，將眼球動作數據與事故時間數據對應，并隨機挑選一定比例的建模點和驗證點，得到模型訓練數據庫；

建立前饋神經網絡模型；

使用模型訓練數據庫進行模型訓練和交叉驗證，得到事故時間預測模型；

使用模擬駕駛系統進行復雜危險工況下的駕駛模擬，并將眼球動作數據輸入到事故時間預測模型中，驗證模型可信度；

輸出獲得的交通事故發生時間預測模型。

2.根據權利要求1所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，所述危險工況選自以下工況的一種或多種：違規變道，緊急剎車，行人違規橫穿馬路，非機動車突然闖入機動車道，機動車逆行，機動車闖紅燈，車輛追尾。

3.根據權利要求1所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，所述眼球動作信息包括跳視幅度、凝視數量、凝視時間、橫向掃視幅度、縱向掃視幅度、眨眼數量以及相應的時間數據。

4.根據權利要求1所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，對原始試驗數據進行預處理時，將相關數據處于總體數據的正、負兩倍標準差范圍以外的數據視為異常點，將異常點所對應時間點的數據全部刪除。

5.根據權利要求1所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，進行眼球動作數據與事故時間數據對應時，將事故時間數據前移1s，并隨機挑選一定比例的建模點和驗證點，得到所述模型訓練數據庫，其中驗證點比例不少于20%。

6.根據權利要求5所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，所述建模點和驗證點的比例為7:3。

7.根據權利要求1所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，所建立的前饋神經網絡模型中，輸入層直接連接輸入信號、輸出信號直接連接事故發生的倒計時時間、輸入層和輸出層之間包含有隱含層和神經元。

8.根據權利要求7所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，所述隱含層數量為2-8，所述神經元數量為10-40。

9.根據權利要求1所述基于眼球動作追蹤的交通事故發生時間預測建模方法，其特征在于，使用模擬駕駛系統進行復雜危險工況駕駛模擬時，所述復雜危險工況包含進行駕駛員在環試驗時涉及的所有危險工況以及具有這些危險工況特征的復合工況。