[发明专利]一种基于多情境数据的驾驶风格表征学习方法有效
| 申请号： | 202011431508.9 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112559968B | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 刘志丹;郑俊鸿;伍楷舜 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G07C5/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 518060 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多情境数据的驾驶风格表征学习方法，包括：S1：根据车辆原始GPS数据，然后基于固定大小的滑动时间窗口提取驾驶行为的统计学特征矩阵；S2：根据GPS数据及路网数据，基于固定大小的时间窗口提取驾驶员当前所处驾驶环境的特征矩阵表示；S3：构建半监督的对抗生成网络模型，以驾驶行为的统计学特征矩阵和驾驶员当前所处驾驶环境的特征矩阵作为输入，利用半监督的对抗生成网络模型进行驾驶风格表征学习。本发明采用多情境数据，基于驾驶操作和驾驶环境信息，利用深度学习的方法学习到驾驶风格的表征，可以更合理的对驾驶风格进行表征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多情 数据 驾驶 风格 表征 学习方法 | ||
【主权项】：
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