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申请/专利权人：浙江大学
申请日：2024-12-06
公开（公告）日：2025-01-03
公开（公告）号：CN119249135A
专利技术分类：...特征提取，例如通过变换特征空间；概括；映射，例如空间方法[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法及装置，收集历史骑行过程中摩托车的运行状态数据作为原始数据集，预处理得到无标签数据集；以发动机实际扭矩、油门加速器开度为参考特征，计算其与无标签数据集中的各项骑行特征的相关性，得到潜在有用骑行特征数据集，并为其运行状态数据构建训练标签，得到有标签数据集；利用有标签数据集训练基于自注意力机制的Transformer模型，得到各项骑行特征对模型预测性能的影响系数，舍去影响系数低于设定阈值的骑行特征，得到最终的激进骑行特征。本发明能准确提取出激进骑行特征，有助于提高摩托车激进骑行行为识别的准确度。
专利权项：1.一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集历史骑行过程中摩托车的运行状态数据，得到原始数据集；所述运行状态数据包括多项骑行特征；对原始数据集进行预处理，得到无标签数据集；S2：将发动机实际扭矩、油门加速器开度作为参考特征，计算所述无标签数据集中的各项骑行特征与参考特征的相关性，据此筛除无标签数据集中与激进骑行行为无关的骑行特征，得到潜在有用骑行特征数据集；S3：采用滑动窗口法为所述潜在有用骑行特征数据集中的运行状态数据构建训练标签，得到有标签数据集；S4：利用有标签数据集训练基于自注意力机制的Transformer模型，得到各项骑行特征对该模型预测性能的影响系数，舍去所述影响系数低于设定阈值的骑行特征，得到最终的激进骑行特征。
百度查询： 浙江大学 一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法及装置
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