摘要
本发明公开了一种个性化驾驶行为习惯的智能协调方法及系统，涉及智能交通技术领域，包括采集多模态驾驶数据，并进行预处理，生成结构化多模态数据集合，所述多模态驾驶数据包括车辆运行数据、环境感知数据、驾驶员生物特征和历史驾驶行为日志；基于结构化多模态数据集合，构建分层特征提取网络，并结合时空分离的双通路结构门控机制进行特征交互，生成动态驾驶特征向量；基于动态驾驶特征向量，计算安全指数、合规指数和稳定性指数，通过强化学习动态调整生成可信度评分，并构建三级评估机制，判断可信度等级。本发明不仅提升了多模态数据融合与动态响应方面的能力，还增强了驾驶评估的个性化水平和实时适应能力。
