[发明专利]一种基于自编码正则化网络学习驾驶风格的方法在审

专利信息
申请号: 201710124624.8 申请日: 2017-03-03
公开(公告)号: CN106875511A 公开(公告)日: 2017-06-20
发明(设计)人: 夏春秋 申请(专利权)人: 深圳市唯特视科技有限公司
主分类号: G07C5/08 分类号: G07C5/08;G06K9/62;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明中提出的一种基于自编码正则化网络学习驾驶风格的方法,其主要内容包括GPS数据转换、自编码正则化网络、目标函数和近似、行程编码框架、驾驶员数量估计,其过程为,在一组未知行程中,输入汽车的GPS数据,通过构建统计特征矩阵作为网络输入,将有限训练集的标签作为先验引入无监督的自动编码器,重建隐藏层RNN特征,将正则化自编码结构的瓶颈层提取为最终驾驶风格特征表示层,从而估计行程中驾驶员的数量。本发明突破了现有方法难以描述未知驾驶员驾驶风格的局限,设计了一个自编码正则化网络直接从GPS数据学习驾驶员的驾驶习惯,提高了对不同驾驶员识别分类的精确度,为辅助、自动驾驶系统的设计提供了更安全准确的方法。
搜索关键词: 一种 基于 编码 正则 网络 学习 驾驶 风格 方法
【主权项】:
一种基于自编码正则化网络学习驾驶风格的方法,其特征在于,主要包括GPS数据转换(一);自编码正则化网络(二);目标函数和近似(三);行程编码框架(四);驾驶员数量估计(五)。
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