原始名称记载: 英纳法智联科技（北京）有限公司

本申请涉及车辆安全技术领域，特别涉及一种基于毫米波雷达和时间卷积网络的疲劳驾驶监测方法，包括：根据至少一个时间周期的心跳信号和呼吸信号按照时间顺序进行堆叠得到生理信号数据序列；将生理信号数据序列输入至基于时间卷积网络的生理状态检测模型，得到驾驶员的疲劳状态的预测结果，并根据疲劳状态的预测结果对车辆进行控制和/或对驾驶员进行提醒。由此，解决了现有的驾驶员疲劳监测技术存在接触式侵入性强、视觉方案依赖光照、可穿戴依从性低、早期雷达精度不足等问题，有效避免了传统接触式检测方法的不便以及计算机视觉技术受环境因素干扰的问题，能够更准确地识别出驾驶员不同程度的疲劳状态，减少误判情况和危险事件的发生率。

本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种资源调度方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：基于获取的车辆的当前交通场景、当前可执行工况、当前传感组件数量、当前跟踪目标数量、当前驾驶域应用列表和当前座舱域应用列表构建算力资源需求分布矩阵，然后将算力资源需求分布矩阵输入至预设的自适应调度算法模型，得到最优算力分配因子矩阵，并控制车辆根据最优算力分配因子矩阵进行资源调度。由此，解决了相关技术中算力资源动态调度不精准、效率低下等问题，通过实时分析算力需求影响因素的分布特征，实现舱驾融合域控制器的自适应算力调度与跨域资源分配。