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一种基于高德导航数据的驾驶倾向性辨识方法和系统

摘要

本发明公开一种基于高德动态数据融合计算的驾驶倾向性辨识方法和系统,通过融合高德SDK实现从导航过程中提取驾驶倾向性特征参数,无需借助外部采集设备和系统;采用模拟退火算法对K均值聚类算法进行优化,解决了如何准确获取驾驶员倾向性标签的问题;提出基于广义回归神经网络建立驾驶倾向性辨识模型,提高了驾驶倾向性辨识精度,同时降低了驾驶倾向性辨识难度;本发明创造性地将高德电子地图技术与驾驶倾向性辨识相结合,能够快速、实时地实现对驾驶员倾向性精准辨识,可以为建立人性化的智能辅助驾驶系统提供了便捷。

著录项

  • 公开/公告号CN113252057A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 青岛科技大学;

    申请/专利号CN202110523893.8

  • 申请日2021-05-13

  • 分类号G01C21/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11901 北京盛询知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘静

  • 地址 266061 山东省青岛市崂山区松岭路99号

  • 入库时间 2023-06-19 12:13:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-10-27

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G01C21/34 专利申请号:2021105238938 申请公布日:20210813

    发明专利申请公布后的驳回

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