一种基于多模态数据的驾驶人分心程度实时评估与干预方法

本发明公开了一种基于多模态数据的驾驶人分心程度实时评估与干预方法，涉及驾驶安全技术领域，包括采集驾驶人生理数据、眼动数据以及车辆状态这三个模态的数据，利用Transformer编码模块提取深度特征；将所有n个时间步的特征标量输入到动态模态融合模块计算出每个时间步下驾驶人注意力程度分值DAI；利用权重法计算n个时间步内驾驶人DAI的均值，确定当前驾驶人的分心程度并进行干预；通过引入动态模态融合模块和注意力机制，根据不同的驾驶情境和驾驶人的生理反应，实时调整各模态数据的权重，确保在驾驶过程中，各种模态数据能够根据其重要性和实时变化对最终的注意力评估结果产生恰当的影响。