[发明专利]人工神经网络的车辆安全驾驶检测方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201811209118.X | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109460780A | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 陈海波;张益新;张铁亮 | 申请（专利权）人： | 深兰科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海晨皓知识产权代理事务所(普通合伙) 31260 | 代理人： | 成丽杰 |
| 地址： | 200050 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及汽车电子控制技术领域，公开了一种基于人工神经网络的车辆安全驾驶检测方法、装置及计算机可读存储介质，本发明中，所述方法包括：采集历史驾驶过程的特征样本参数；建立包括前级神经网络和后级神经网络的人工神经网络模型，并利用危险驾驶的特征样本参数训练人工神经网络模型；在车辆当前驾驶过程中实时获取驾驶员的第一类特征参数及第二类特征参数；将第一类特征参数及第二类特征参数输入人工神经网络模型，获取危险驾驶特征分类概率值，在判定驾驶员处于危险驾驶状态并发送提醒信息。本发明提供的基于人工神经网络的车辆安全驾驶检测方法、装置及计算机可读存储介质能够提高危险驾驶评价的可靠性和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 特征参数 危险驾驶 人工神经网络模型 车辆安全驾驶 人工神经网络 计算机可读存储介质 神经网络 特征样本 检测 汽车电子控制技术 驾驶 参数训练 存储介质 实时获取 特征分类 提醒信息 准确率 前级 判定 采集 发送 概率 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工神经网络的车辆安全驾驶检测方法，其特征在于，包括：采集历史驾驶过程的特征样本参数，其中，所述特征样本参数包括历史驾驶数据中用于表征驾驶员状态的第一类特征样本参数、用于表征车辆行驶状态的第二类特征样本参数；建立包括前级神经网络和后级神经网络的人工神经网络模型，并利用所述危险驾驶的特征样本参数训练所述人工神经网络模型，其中，利用所述前级神经网络分别对所述第一类特征样本参数及所述第二类特征样本参数进行特征融合，将特征融合后的所述第一类特征样本参数及所述第二类特征样本参数输入所述后级神经网络中训练，获取包含预设危险驾驶特征分类概率值的人工神经网络模型；在车辆当前驾驶过程中实时获取所述驾驶员及车辆的第一类特征参数及第二类特征参数；将所述第一类特征参数及所述第二类特征参数输入所述包含预设危险驾驶特征分类概率值的人工神经网络模型，获取危险驾驶特征分类概率值，判断所述危险驾驶特征分类概率值是否大于所述所述预设危险驾驶特征分类概率值，在判定危险驾驶特征分类概率值大于所述预设危险驾驶特征分类概率值时，判定所述驾驶员处于危险驾驶状态并发送提醒信息。
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