[发明专利]驾驶教学与评分方法、设备及计算机可读存储介质在审
申请号: | 201810526817.0 | 申请日: | 2018-05-28 |
公开(公告)号: | CN108681825A | 公开(公告)日: | 2018-10-19 |
发明(设计)人: | 刘新;宋朝忠;张新;李冕和 | 申请(专利权)人: | 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/20;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 胡海国;魏兰 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区西丽街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标神经 行驶信息 驾驶 控制信息 神经网络 视频信息 教学 计算机可读存储介质 输出 驾驶员操作 驾驶操作 路况信息 模拟驾驶 培训成本 实时指导 网络输出 行驶状况 网络 自动性 保证 | ||
1.一种驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述驾驶教学与评分方法包括以下步骤:
基于图像分析处理技术获取视频信息中车辆的实时行驶信息,将所述实时行驶信息作为目标神经网络的输入;
根据所述目标神经网络的输入,所述目标神经网络输出对应的控制信息;
根据所述控制信息进行模拟驾驶教学或者评分。
2.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述基于图像分析处理技术获取视频信息中车辆的实时行驶信息,将所述实时行驶信息作为目标神经网络的输入的步骤包括:
对所述视频信息中图像信息处理得到车辆所处路况,结合模拟器设定行驶信息,对所述车辆的行驶信息进行主成分分析PCA降维,得到目标神经网络的输入。
3.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述目标神经网络输出对应的控制信息的步骤包括:
对所述车辆的控制信息进行归一化处理,所述目标神经网络输出归一化的控制信息。
4.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述获取视频信息中车辆的实时行驶信息,将所述实时行驶信息作为目标神经网络的输入的步骤之前,还包括:
获取车辆的行驶信息作为神经网络的输入,获取车辆对应的控制信息作为神经网络的输出;
在所述输入刺激下训练神经网络,不断更新神经网络的连接权值,直至达到最小化网络损失函数,得到所述输入下稳定的输出,进而得到目标神经网络。
5.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述行驶信息包括:行驶速度、加速度、前方障碍物信息、交通灯信息、交通标志信息、车道线信息、道路标志信息、相邻车道信息和行驶方向中的至少一种。
6.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述控制信息包括:刹车和油门的控制量以及方向盘转向角的控制量中的至少一种。
7.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述根据所述控制信息进行模拟驾驶教学或者评分的步骤包括:
当处于驾驶教学模式时;
通过语音播报和/或视频显示所述控制信息;
根据所述控制信息指导驾驶员模拟驾驶车辆。
8.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述根据所述控制信息进行模拟驾驶教学或者评分的步骤包括:
当处于评分模式时;
将所述控制信息与驾驶员驾驶车辆的操作进行比对;
通过比对结果的匹配度,对驾驶员模拟实时操作车辆进行评分。
9.一种驾驶教学与评分设备,其特征在于,所述驾驶教学与评分设备包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的驾驶教学与评分程序,所述驾驶教学与评分程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的驾驶教学与评分方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有驾驶教学与评分程序,所述驾驶教学与评分程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的驾驶教学与评分方法的步骤。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理