龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明提供基于卷积神经网络融合模型的驾驶行为基元识别方法，包括以下步骤：获取N个驾驶行为基元样本，采集驾驶行为基元的基元信息；通过基础变量信息构造驾驶行为基元的基元构造变量信息；通过基元基础变量信息、基元构造变量信息构建基元信息矩阵A；基于卷积神经网络，构建驾驶行为基元辨识模型，通过驾驶行为基元辨识模型实现对待识别驾驶行为基元的基元信息矩阵A进行处理，得到待识别驾驶行为基元的基元类别标签信息；实现同时对驾驶行为基元的基元基础变量信息、基元构造变量信息进行处理分析，且得到融合全局特征和局部特征的基元类别准确分析结果，从而提高基元识别效率，为自动驾驶行为决策提供研究基础。
主权项：1.一种基于卷积神经网络融合模型的驾驶行为基元识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取N个驾驶行为基元样本，采集驾驶行为基元的基元信息；所述基元信息包括基元基础变量信息、基元类别标签信息；通过基础变量信息构造驾驶行为基元的基元构造变量信息；通过基元基础变量信息、基元构造变量信息构建基元信息矩阵A；基于卷积神经网络，构建驾驶行为基元辨识模型，通过驾驶行为基元辨识模型实现对待识别驾驶行为基元的基元信息矩阵A进行处理，得到待识别驾驶行为基元的基元类别标签信息；所述驾驶行为基元辨识模型包括输入模块、卷积神经网络融合模块、输出模块，所述输入模块收集待识别基元的基元信息矩阵A并输入卷积神经网络融合模块，卷积神经网络融合模块将基元信息矩阵A转化为基元类别标签信息，所述输出模块将基元类别标签信息输出；所述卷积神经网络融合模块构建方法包括以下步骤：将获取的N个驾驶行为基元样本划分为3部分，包括训练驾驶行为基元、验证驾驶行为基元和测试驾驶行为基元；基于卷积神经网络构建卷积神经网络融合模块、超参数取值数据库；所述超参数包括n1、n2×n3、k1、k2×k3、z_1d、z_2d、p；通过训练驾驶行为基元对不同超参数取值的卷积神经网络融合模块进行训练；然后通过验证驾驶行为基元对卷积神经网络融合模块进行验证，得到包括最优超参数取值的卷积神经网络融合模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于卷积神经网络融合模型的驾驶行为基元识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号