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申请/专利权人：中国重汽集团济南动力有限公司
摘要：本申请提供一种行驶工况识别方法、装置、设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法通过自适应粒子群算法，对指示历史时间段内的车辆关键行驶数据的关键指标数据集进行寻优，以获取多个初始聚类中心，并基于多个初始聚类中心，通过K‑means算法对关键指标数据集进行训练，以获取包括目标聚类中心的工况识别模型后，获取当前时间段内当前平均车速、当前制动频率、当前最大车速和当前坡度，并在当前坡度不处于预设坡度区间时，将当前关键指标数据输入至工况识别模型中，并通过工况识别模型中的目标聚类中心识别当前的车辆工况，从而相较于现有识别方案，本方案基于现有传感器获取的数据，更加简单高效易实现，部署时占用资源小，识别成本低。
主权项：1.一种行驶工况识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取关键指标数据集，所述关键指标数据集包括多组关键指标数据，所述关键指标数据用于指示历史时间段内的车辆关键行驶数据；通过自适应粒子群算法对所述关键指标数据集进行聚类，以获取多个初始聚类中心，基于多个所述初始聚类中心，通过K-means算法对所述关键指标数据集进行训练，以获取包括目标聚类中心的工况识别模型；获取当前时间段内的车辆行驶数据，所述车辆行驶数据包括当前关键指标数据和当前坡度，其中，所述当前关键指标数据包括当前平均车速、当前制动频率和当前最大车速，若所述当前坡度不处于预设坡度区间时，将所述当前关键指标数据输入至所述工况识别模型中，并通过所述工况识别模型输出行驶工况信息，所述行驶工况信息包括高速、郊区或市区。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国重汽集团济南动力有限公司 行驶工况识别方法、装置、设备及存储介质
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