[发明专利]基于变结构贝叶斯网络的智能车辆威胁估计系统及方法在审

专利信息
申请号: 201810113510.8 申请日: 2018-02-05
公开(公告)号: CN109063940A 公开(公告)日: 2018-12-21
发明(设计)人: 岑明;刘倩茹;杜悦;黄志凌 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/30;G06K9/62
代理公司: 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 代理人: 刘小红
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明请求保护一种基于变结构贝叶斯网络的智能车辆威胁估计系统及方法,用于评估运动目标对车辆的威胁程度,涉及智能车辆认知技术领域。该系统包括威胁建模、数据采集与威胁估计模块。威胁建模阶段,确定影响智能车辆威胁估计的因素,包括外部环境因素、目标特征及驾驶员因素,然后构造贝叶斯网络模型的拓扑结构,再确定模型的局部条件概率表。车辆行驶过程中,数据采集模块利用传感器采集各影响因素的实时数据,威胁估计模块根据各因素变化率,只针对快速变化的因素重构其对应的变量节点,得到变结构贝叶斯网络模型,再进行推理计算得到目标威胁指数。本发明能有效改善智能车辆威胁估计的性能。
搜索关键词: 智能车辆 威胁 变结构 贝叶斯网络模型 威胁估计系统 贝叶斯网络 估计模块 车辆行驶过程 数据采集模块 外部环境因素 传感器采集 变量节点 建模阶段 局部条件 快速变化 目标特征 实时数据 数据采集 拓扑结构 因素变化 影响因素 运动目标 概率表 建模 推理 重构 认知 评估
【主权项】:
1.一种基于变结构贝叶斯网络的智能车辆威胁估计系统,其特征在于,包括威胁建模模块、数据采集模块及威胁估计模块,其中威胁建模模块:用于分析并确定智能车辆威胁估计的影响因素,包括外部环境因素、目标特征以及驾驶员因素在内的影响因素;根据影响因素之间的相互关系,构造出用于威胁估计的基于贝叶斯网络的威胁估计模型;分析各影响因素对智能车辆威胁估计模型的影响程度,确定局部条件概率表;数据采集模块:用于在车辆行驶过程中,利用传感器采集各影响因素的实时数据;威胁估计模块:根据数据采集模块获得的各影响因素的实时数据,计算各因素变化率,只针对快速变化的因素重构其对应的变量节点,得到变结构贝叶斯网络模型;再根据新的贝叶斯网络模型进行推理计算得到目标威胁指数。
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