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      中汽中心2023年共征集優(yōu)秀論文386篇，經(jīng)過各院所初評及技術(shù)委員會的終評等環(huán)節(jié)，最終遵選出一等獎論文10篇，二等獎30篇，三等獎66篇。由寧波檢驗中心李兵、王曉亮和中汽科技（上海）吳雨欣團隊編寫的《基于EU 2021/1341 DDAW的駕駛員KSS等級預測模型研究》在386篇優(yōu)秀論文中脫穎而出，喜獲中汽中心優(yōu)秀論文一等獎的殊榮。

      歐盟委員會于2021年4月發(fā)布了(EU) 2021/1341 Driver Drowsiness and Attention Warning Systems（DDAW）要求測試駕駛員需要進行統(tǒng)一的KSS培訓，但是在標準中并沒有給出具體的培訓方法。因此，如何建立科學的駕駛員KSS培訓方案，篩選符合大眾化要求的驗證測試駕駛員，開展DDAW系統(tǒng)測試認證，成為一項值得研究的重要課題。

      基于上述背景，整車試驗研究部技術(shù)總監(jiān)李兵帶領(lǐng)王曉亮、吳雨欣兩位工程師潛心研究標準要求，查閱KSS相關(guān)文獻，咨詢醫(yī)學領(lǐng)域?qū)＜覉F隊，設(shè)計了一套科學的駕駛員KSS數(shù)據(jù)采集試驗范式。

      經(jīng)過2個多月的通宵達旦，團隊完成了35名測試樣本不同KSS嗜睡等級下的眼動、腦電及行為特征等生理指標的主客觀數(shù)據(jù)采集，共計283次試驗數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)清晰、數(shù)據(jù)預處理、微分熵特征提取、眼動特征提取和行為學特征提取，建立了與KSS等級強相關(guān)的生理特征指標。將其與主觀KSS等級量表對應，得到不同KSS等級的大眾化客觀生理數(shù)據(jù)，通過機器學習的方法，建立有效的KSS等級預測模型。通過該預測模型建立了一套駕駛員培訓及篩選方案，增強了DDAW檢測的準確度和有效性，為該能力的建成奠定了堅實的基礎(chǔ)。

      未來，寧波檢驗中心將繼續(xù)圍繞中汽中心重大戰(zhàn)略發(fā)展要求，不斷強化企業(yè)科技創(chuàng)新的主體意識，狠抓科研團隊建設(shè)，加快科技成果產(chǎn)出，強化成果轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新激勵效能，圍繞新能源、智能網(wǎng)聯(lián)、信息安全等戰(zhàn)略性新興重點領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力，加快科技創(chuàng)新賦能中汽中心高質(zhì)量發(fā)展。