近日，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局公開(kāi)信息顯示，賽力斯汽車有限公司提交的一項(xiàng)名為“一種暈車識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備”的專利技術(shù)正式進(jìn)入公示階段。該技術(shù)聚焦于車載場(chǎng)景下駕乘人員暈車狀態(tài)的智能識(shí)別，通過(guò)創(chuàng)新性的模型壓縮方案突破了傳統(tǒng)方案的局限性。

據(jù)專利文件披露，研發(fā)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了基于多源信號(hào)的教師模型作為基礎(chǔ)框架，通過(guò)采集包括加速度、角速度等在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行深度訓(xùn)練。在此基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地引入知識(shí)蒸餾技術(shù)，將復(fù)雜的多源信號(hào)模型壓縮為僅需IMU（慣性測(cè)量單元）信號(hào)輸入的輕量化學(xué)生模型。這種雙模型架構(gòu)既保證了預(yù)測(cè)精度，又顯著降低了計(jì)算資源需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑顯示，系統(tǒng)首先通過(guò)教師模型生成包含暈車概率分布的軟標(biāo)簽，再利用這些軟標(biāo)簽結(jié)合IMU信號(hào)樣本訓(xùn)練學(xué)生模型。經(jīng)過(guò)多輪優(yōu)化迭代后，最終部署于車載芯片的識(shí)別模型可直接處理實(shí)時(shí)采集的車輛運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，輸出駕乘人員的暈車狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。整個(gè)過(guò)程無(wú)需額外傳感器設(shè)備，僅依賴車輛已有的IMU模塊即可完成。

該技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)在于解決了車載環(huán)境下的兩大痛點(diǎn)：一方面通過(guò)模型壓縮技術(shù)突破了多源信號(hào)采集的硬件限制，另一方面輕量化模型設(shè)計(jì)有效緩解了車端芯片算力不足的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，優(yōu)化后的識(shí)別模型在保持90%以上預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的同時(shí)，計(jì)算資源消耗降低65%，為車載健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的商業(yè)化應(yīng)用提供了可行方案。