一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法

本发明涉及一种驾驶员异常识别的自动驾驶与体征监测交互方法，包括：通过多源传感器实时采集驾驶员生理、车辆及环境数据，经时间同步处理后构建特征向量；采用注意力机制融合多模态特征，结合双向LSTM网络实现状态识别；建立四级风险预警机制，根据异常程度触发分级响应；当检测到严重异常时，通过冗余通信链路接管车辆并规划安全停车；同时基于增量学习持续优化个性化识别模型。本发明实现了驾驶员状态的精准监测与自动驾驶系统的智能协同，显著提升了行车安全性。技术方案重点包括：1)多源数据同步采集与融合；2)基于深度学习的异常识别算法；3)分级响应控制机制；4)安全接管策略；5)持续学习优化。