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摘要：本发明提供了一种基于降噪扩散概率模型的驾驶行为分类方法、装置及产品，涉及数据处理技术领域。方法包括：获得携带驾驶行为标签的样本脑电信号；将样本脑电信号输入编码器进行编码得到样本编码结果；对样本脑电信号进行扩散处理得到带噪样本脑电信号；将带噪样本脑电信号输入降噪扩散概率模型得到去噪样本脑电信号；将去噪样本脑电信号和样本编码结果输入解码器得到样本解码结果；将样本解码结果输入分类器得到对应的驾驶行为分类结果；根据对应的驾驶行为分类结果和对应的驾驶行为标签，对驾驶行为分类模型进行训练，得到训练完毕的驾驶行为分类模型，以用于对待分类脑电信号进行驾驶行为的预测，从而提升了驾驶行为分类的准确性。
主权项：1.一种基于降噪扩散概率模型的驾驶行为分类方法，其特征在于，所述方法包括：获得样本脑电信号，所述样本脑电信号携带驾驶行为标签，所述驾驶行为标签包括：加速标签、减速标签、转弯标签、变道标签以及平稳驾驶标签；将所述样本脑电信号输入待训练的驾驶行为分类模型中的编码器进行编码，得到样本编码结果；对所述样本脑电信号进行扩散处理，得到带噪样本脑电信号；将所述带噪样本脑电信号输入所述待训练的驾驶行为分类模型中的降噪扩散概率模型，得到去噪样本脑电信号；所述降噪扩散概率模型通过对所述带噪样本脑电信号的去噪和重构处理，来学习所述样本脑电信号的分布，以用于对所述样本脑电信号进行表示提取和特征增强；将所述去噪样本脑电信号和所述样本编码结果输入所述待训练的驾驶行为分类模型中的解码器，得到样本解码结果；所述解码器利用所述降噪扩散概率模型的重构误差来捕获所述样本脑电信号的表示；将所述样本解码结果输入所述待训练的驾驶行为分类模型中的分类器，得到所述样本脑电信号的驾驶行为分类结果；根据所述样本脑电信号的驾驶行为分类结果和所述样本脑电信号携带的驾驶行为标签，对所述待训练的驾驶行为分类模型的模型参数进行更新，得到训练完毕的驾驶行为分类模型；将待分类脑电信号输入所述训练完毕的驾驶行为分类模型，得到所述待分类脑电信号的驾驶行为分类结果。
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百度查询： 清华大学 基于降噪扩散概率模型的驾驶行为分类方法、装置及产品
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