一种基于模型长短时记忆神经网络LSTM-NN检测驾驶人驾驶分心的方法

摘要

本发明公开了一种基于模型长短时记忆神经网络LSTM‑NN检测驾驶人驾驶分心的方法，包括以下步骤：步骤1，通过信号采集模块采集车辆的纵向与横向参数；其中，纵向采集参数为：纵向速度，纵向加速度，跟车距离，与前车相对速度；横向采集参数为：横向加速度，方向盘转角；步骤2，通过驾驶分心信号检测单元对于信号采集单元采集到的各类指标数据进行预处理，由驾驶分心行为判别单元对传输过来的多类指标进行分析判断，得出驾驶员注意力状态并将结果传送到分心预警模块；步骤3，分心预警模块根据驾驶分心的行为特征，通过三极管确定是否接通该条支路，进行提示驾驶人注意力状态。本发明模型能够学习前后时间序列信息并可靠地检测分心行为。