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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明属于新能源汽车技术领域，具体的说是一种面向车型适配的智能地形识别迁移学习方法与系统。本发明首先配置不同车型的车辆固有参数并将其作为输入层，然后采集原始行驶数据作为第一行驶数据，对第一行驶数据进行预处理后得到第二行驶数据，进一步对第二行驶数据按地形划分取值范围，获得行驶数据地形数组，即输出层。然后将输入层数据与输出层数据经过深度神经网络训练后获得二者之间的映射关系，即车辆固有参数与行驶数据之间的映射关系。当车型发生变化时，只需获取新车型的车辆固有参数即可得到新车型行驶数据地形数组。新车型行驶过程中，采集新车型原始行驶数据作为新车型第一行驶数据，并对新车型第一行驶数据进行预处理，获得新车型第二行驶数据。然后将新车型第二行驶数据与新车型行驶数据地形数组进行比对，输出概率最大的地形类别作为地形识别结果。本发明所提出方法，考虑了车型发生变化时地形识别方案的泛化性能。当车型发生变化时，此功能可根据需求迁移至其他车型使用，提高了驾驶舒适性以及开发效率。
主权项：1.一种面向车型适配的智能地形识别迁移学习方法，其特征在于，包括：传感器将车辆行驶数据发送至车载局域网中，通过数据采集工具从局域网中采集第一行驶数据；对第一行驶数据进行预处理，获得消除干扰后的第二行驶数据；对第二行驶数据按地形划分取值范围，获取不同地形上的行驶数据地形数组；所述行驶数据地形数组构成输出层；配置不同车型的车辆固有参数；所述车辆固有参数构成输入层；接收输入层数据和输出层数据，通过深度神经网络训练获取输入层数据和输出层数据之间的映射关系；配置新车型的车辆固有参数并通过映射关系获得新车型行驶数据地形数组；采集新车型的第一行驶数据；对新车型的第一行驶数据进行预处理，获取消除干扰后的新车型的第二行驶数据；对比新车型的第二行驶数据与新车型行驶数据地形数组从而获得地形识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种面向车型适配的智能地形识别迁移学习方法与系统
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