[发明专利]司机停车技术优劣的检测方法及其系统、智能推荐方法、电子设备有效
| 申请号： | 201910631451.8 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110260925B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 张发恩;陈凌海;郭永生;黄家水 | 申请（专利权）人： | 重庆赛迪奇智人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G01D21/02 | 分类号： | G01D21/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 彭星 |
| 地址： | 400000 重庆市九龙坡区火*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明所提供的一种司机停车技术优劣的检测方法，其基于多种传感器，获取司机停车过程中的方向盘、刹车等动作数据以时间序列方式，获得多模态时间序列；并进一步基于卷积变分自编码器的神经网络架构对多模态时间序列进行特征提取，并生成模拟样本；基于模拟样本进行重构概率检测，并基于检测结果判断司机停车技术优劣。本发明所提供的智能推荐方法，可基于对司机停车技术的优劣的判断，进而可向司机在需要的时候推荐自动泊车功能或者其他可执行的功能。本发明还提供司机停车技术优劣的检测系统及电子设备，两者具有与上述方法相同的有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 司机 停车 技术 优劣 检测 方法 及其 系统 智能 推荐 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种司机停车技术优劣的检测方法，其特征在于：所述司机停车技术优劣的检测方法包括以下步骤：步骤S1，将司机停车操作过程中的车辆传感数据以时间序列方式进行处理，以获得多模态时间序列；步骤S2，基于卷积变分自编码器的神经网络架构对多模态时间序列进行特征提取，并生成模拟样本；及步骤S3，基于模拟样本进行重构概率检测，并基于检测结果判断司机停车技术优劣。
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