多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统

本发明涉及智能车远程驾驶安全监控技术领域，尤其是涉及一种多车监管场景下的云舱安全员疲劳辨识预警方法及系统，包括通过LSTM模型‑注意力机制构建不同人车比场景下的差异化子模型体系，生成适应各人车比场景下疲劳规律的个性化疲劳辨识子模型；各个个性化疲劳辨识子模型分别对对应的多模态数据进行疲劳特征提取，输出子疲劳辨识结果；通过多任务联邦学习融合各个个性化疲劳辨识子模型的参数信息，生成全局疲劳辨识模型；通过全局疲劳辨识模型整合各个个性化疲劳辨识子模型的疲劳特征和子疲劳辨识结果，得到综合疲劳辨识结果。本发明能够提升疲劳辨识的准确性与鲁棒性，降低因疲劳导致的远程驾驶监管失效的风险。