[发明专利]异常驾驶监测模型建立方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910216560.3 | 申请日： | 2019-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN109949438B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 曾伟;高晨龙;张宇欣;蒋鑫龙;潘志文;吴雪;张辉;黄清 | 申请（专利权）人： | 锦图计算技术（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G07C5/08 | 分类号： | G07C5/08;G06K9/62 |
| 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 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种异常驾驶监测模型建立方法，该方法包括：获取多个样本，每一个样本包括多种采集器采集的同一驾驶时间段的第一模态数据和第一模态数据的目标结果；将样本的第一模态数据输入第一异常驾驶监测模型进行训练，输出融合单一第一模态数据的第一融合数据以及融合样本的所有第一模态数据的第二融合数据；根据第一融合数据、第二融合数据和目标结果计算第一异常驾驶监测模型的全局损失函数；使用反向传播机制和Adam算法根据全局损失函数，对第一异常驾驶监测模型的权重进行更新。本发明还公开了一种异常驾驶监测模型建立装置和一种存储介质。本发明能够对多模态数据进行多层次准确融合，使异常驾驶监测模型能够准确监测多种异常驾驶状态。 | ||
| 搜索关键词： | 异常 驾驶 监测 模型 建立 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种异常驾驶监测模型建立方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取多个样本，每一个所述样本包括多种采集器采集的同一驾驶时间段的第一模态数据和所述第一模态数据的目标结果；将所述样本的第一模态数据输入第一异常驾驶监测模型进行训练，输出融合单一第一模态数据的第一融合数据以及融合所述样本的所有第一模态数据的第二融合数据；根据所述第一融合数据、第二融合数据和目标结果计算第一异常驾驶监测模型的全局损失函数；使用反向传播机制和Adam算法根据所述全局损失函数，对所述第一异常驾驶监测模型的权重进行更新，直至所述第一异常驾驶监测模型的全局损失函数达到最小值时得到第二异常驾驶监测模型。
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