基于多模态大模型的自适应驾驶行为评估与培训系统

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基于多模态大模型的自适应驾驶行为评估与培训系统
申请号:CN202411542373
申请日期:2024-10-31
公开号:CN119513809B
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多模态大模型的自适应驾驶行为评估与培训系统,包括多模态驾驶数据采集与情境感知模块、数据存储模块、驾驶行为实时评估与反馈模块、自适应培训策略生成模块、云端大模型驱动自学习模块和驾驶员心理状态监测与调整模块;所述驾驶行为实时评估与反馈模块,用于通过机器学习评估大模型对驾驶员的驾驶行为进行实时评估并提供即时反馈;本发明结合多模态大模型技术,通过实时采集驾驶车辆和驾驶员的多模态数据,并根据驾驶情境的变化和驾驶员表现的实时评估,生成个性化的培训任务和学习策略,在不同复杂情境下动态调整培训任务,并通过分析驾驶员的心理状态调整培训任务,系统能够针对驾驶员的行为提供详细的反馈。
技术关键词
细粒度特征 融合特征 培训系统 子模块 感兴趣 二维激光雷达 多模态数据采集 BERT模型 激光雷达数据 分布式存储单元 数据存储模块 云端 疲劳驾驶预警 眼动追踪器 数据恢复单元 二维灰度图像 情感分析模型 车辆状态数据
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