一种融合车内外影像的驾驶员转向意图识别方法（高校，智能驾驶辅助、ADAS、车载AI算法、轻量化神经网络、深度学习人工智能、数据算法）

本本发明属于智能驾驶辅助技术领域，尤其涉及一种融合车内外影像的驾驶员转向意图识别方法，包括：S1、构建转向意图识别模型，包括车内特征提取模块、车外特征提取模块、车内外特征融合模块和分类器识别模块；车内特征提取模块用于获取车内的驾驶员意图特征；车外特征提取模块用于获取车外的道路环境特征；车内外特征融合模块用于融合驾驶员意图特征和道路环境特征，得到综合判断特征；分类器识别模块用于根据综合判断特征识别驾驶员的动机行为；S2、对转向意图识别模型进行训练。本方法可以在保持准确性的前提下减少模型参数量，兼顾驾驶员转向意图识别的实时性、准确性和模型轻量化，保证其实际应用使用时的高效性和准确性。

《一种融合车内外影像的驾驶员转向意图识别方法（高校，智能驾驶辅助、ADAS、车载AI算法、轻量化神经网络、深度学习人工智能、数据算法）》是一发明专利，专利号为 2024108019423，当前法律状态为已下证，由重庆理工大学提出申请，发明人为傅由甲;薛会霞;傅俊松;徐梓浩，申请日期为2024-06-20，公开（公告）日期为2025-07-15，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能驾驶辅助、ADAS、车载AI算法、轻量化神经网络、深度学习人工智能、计算机视觉、图像时序处理、驾驶员行为识别、边缘计算、特征融合、光流检测、3D卷积网络。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本本发明属于智能驾驶辅助技术领域，尤其涉及一种融合车内外影像的驾驶员转向意图识别方法，包括：S1、构建转向意图识别模型，包括车内特征提取模块、车外特征提取模块、车内外特征融合模块和分类器识别模块；车内特征提取模块用于获取车内的驾驶员意图特征；车外特征提取模块用于获取车外的道路环境特征；车内外特征融合模块用于融合驾驶员意图特征和道路环境特征，得到综合判断特征；分类器识别模块用于根据综合判断特征识别驾驶员的动机行为；S2、对转向意图识别模型进行训练。本方法可以在保持准确性的前提下减少模型参数量，兼顾驾驶员转向意图识别的实时性、准确性和模型轻量化，保证其实际应用使用时的高效性和准确性。

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