【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能辅助驾驶，具体而言，涉及一种基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法及系统。
技术介绍
1、随着汽车行业的快速发展以及智能驾驶技术的不断进步，对驾驶行为进行准确分析和优化的需求日益迫切。目前，在驾驶行为分析领域，现有技术存在诸多局限性。
2、部分传统方法往往只关注车辆的基本操作特征，如加速、减速、转向等，而忽略了车辆与周围环境的交互特征以及驾驶行为的连续性特征。驾驶行为是一个复杂的过程，不仅与车辆自身操作有关，还与周围环境密切相关，同时驾驶行为具有一定的连续性和连贯性。缺乏对这些特征的综合考虑，使得对驾驶行为的分析不够全面和深入，无法准确识别出潜在的异常驾驶行为。
3、对于异常驾驶行为的识别，现有技术大多基于简单的规则判断，例如设定固定的速度阈值来判断超速行为。这种简单的规则判断方式无法适应复杂多变的驾驶场景，对于一些非典型的异常行为难以有效识别，导致无法及时发现驾驶过程中的潜在风险。
技术实现思路
1、鉴于上述提及的问题，结合本专利技术的第一方面，...
【技术保护点】
1.一种基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述对所述多源传感器数据集合进行时空对齐处理，生成多源融合数据集合，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述获取样例多源传感器数据集合，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述对所述多...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述对所述多源传感器数据集合进行时空对齐处理，生成多源融合数据集合，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述获取样例多源传感器数据集合，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述对所述多源融合数据流进行时间窗口分割处理生成所述样例多源传感器数据集合，包括：
6.根据权利要求3所述的基于多模态传感器融合的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于多模...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐富春，
申请(专利权)人：四川中卫北斗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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