一种基于SVM-Adaboost的驾驶分心检测方法

本发明公开了一种基于SVM‑Adaboost的驾驶分心检测方法，包括基于自然驾驶数据搭建模拟驾驶场景；采集驾驶人在模拟驾驶场景中的驾驶数据；析出最佳影响因子；将影响因子指标标签化，将标签集中70％做训练集，30％为测试集，训练集将用作驾驶分心判别模型的模型训练，测试集用作模型优化测试；构建基于SVM‑Adaboost的驾驶分心判别模型，输出驾驶分心判别结果。有益效果：本发明提出的SVM‑Adaboost是一种集成二分类模型能够进一步提升判别模型的准确性；此模型输入数据为驾驶人眼动数据和车辆运行数据的结合，能够更好的提升判别精度；同时，数据输入更加多维也能增加驾驶分心判别的准确性。

《一种基于SVM-Adaboost的驾驶分心检测方法》是一发明专利，专利号为 2020111847680，当前法律状态为已下证，由江苏大学提出申请，发明人为葛慧敏;孙辉;郑明强，申请日期为2020-10-29，公开（公告）日期为2021-02-02，国际专利分类号（IPC）为 G06K9/62(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G07C5/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：交通安全，交通检测、车辆驾驶辅助监测。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：本发明公开了一种基于SVM‑Adaboost的驾驶分心检测方法，包括基于自然驾驶数据搭建模拟驾驶场景；采集驾驶人在模拟驾驶场景中的驾驶数据；析出最佳影响因子；将影响因子指标标签化，将标签集中70％做训练集，30％为测试集，训练集将用作驾驶分心判别模型的模型训练，测试集用作模型优化测试；构建基于SVM‑Adaboost的驾驶分心判别模型，输出驾驶分心判别结果。有益效果：本发明提出的SVM‑Adaboost是一种集成二分类模型能够进一步提升判别模型的准确性；此模型输入数据为驾驶人眼动数据和车辆运行数据的结合，能够更好的提升判别精度；同时，数据输入更加多维也能增加驾驶分心判别的准确性。

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