一种融合场景语义的智能座舱驾驶员意图预测方法及系统

本发明公开了一种融合场景语义的智能座舱驾驶员意图预测方法及系统，方法包括：采集座舱交互数据与行车动态数据，利用滑动窗口法提取指定时间长度的数据序列，构建驾驶员交互意图数据集；基于逻辑规则与人工检验构建场景语义理解的指令微调数据集，通过微调大语言模型将行车动态数据转化为场景语义文本；利用所构建的驾驶员意图数据集对深度学习模型进行训练，输出最可能的驾驶员交互意图；本发明有效解决了传统方法中驾驶员动作序列与时空信息独立建模的局限性，通过融合场景时空因果关系的上下文信息，形成驾驶员交互动作与场景时空特征的协同建模，实现智能座舱中空调、音乐、座椅等多种服务的交互意图精准预测。