技術(shù)特征：

1.一種基于在線學習和后端融合的駕駛員誤操作識別與保護方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能安全反饋網(wǎng)絡包括特征提取網(wǎng)絡、預測網(wǎng)絡以及反饋學習網(wǎng)絡；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取網(wǎng)絡包括第一特征提取子網(wǎng)絡和第二特征提取子網(wǎng)絡，所述反饋學習網(wǎng)絡包括第一反饋學習子網(wǎng)絡和第二反饋學習子網(wǎng)絡；

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述預測網(wǎng)絡包括第一預測子網(wǎng)絡和第二預測子網(wǎng)絡，所述反饋學習網(wǎng)絡還包括第三反饋學習子網(wǎng)絡和第四反饋學習子網(wǎng)絡；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征提取網(wǎng)絡基于所述第一在線反饋學習策略和所述第二在線反饋學習策略進行在線反饋學習，所述預測網(wǎng)絡基于所述第二在線反饋學習策略進行在線反饋學習，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述駕駛信息對車輛進行控制，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述觸發(fā)誤操作保護系統(tǒng)執(zhí)行誤操作保護策略，并通過所述操作保護策略對車輛進行控制，包括：

8.一種基于在線學習和后端融合的駕駛員誤操作識別與保護裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，當所述計算機可讀存儲介質(zhì)中的指令由電子設備的處理器執(zhí)行時，使得所述電子設備能夠執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領域，公開了一種基于在線學習和后端融合的駕駛員誤操作識別與保護方法，該方法包括：在車輛行駛過程中，獲取當前時刻的駕駛員操作數(shù)據(jù)，車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，以及車輛的攝像頭所采集的視頻流；將駕駛員操作數(shù)據(jù)、車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，以及視頻流輸入到在線反饋學習的智能安全反饋網(wǎng)絡；通過智能安全反饋網(wǎng)絡輸出下一時刻車輛的駕駛信息，并基于駕駛信息對車輛進行控制。智能安全反饋網(wǎng)絡根據(jù)在線反饋學習策略進行在線反饋學習。本發(fā)明中，智能安全反饋網(wǎng)絡將神經(jīng)網(wǎng)絡與反饋學習網(wǎng)絡相結(jié)合，智能安全反饋網(wǎng)絡擁有在線學習的能力，提高了車輛駕駛的安全性。隨著駕駛員的駕駛次數(shù)增加，智能安全反饋網(wǎng)絡在線學習的次數(shù)也增多，預測結(jié)果更加準確。

技術(shù)研發(fā)人員：申水文,沈逸夫,王野,林寶星,韓勇,劉盼學,秦振宇
受保護的技術(shù)使用者：廈門理工學院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28