[发明专利]基于北斗数据的营运车辆异常驾驶行为识别方法及系统有效
| 申请号: | 202110649348.3 | 申请日: | 2021-06-08 |
| 公开(公告)号: | CN115456036B | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
| 发明(设计)人: | 王志斌;邱文利;许忠印;权恒友;李春杰;赵建东;董立强;陈攀;张博;李海冬;张少波;焦彦利;张垚;陈攀峰;张晨阳;付增辉;韩明敏;王亚世;陈溱;余智鑫;戴维森;陈蕾;党永强;蔡建辉;王斌;丁鹏飞;吴国宾;戎翠 | 申请(专利权)人: | 河北雄安京德高速公路有限公司;河北省交通规划设计研究院有限公司;北京交通大学 |
| 主分类号: | G06F18/2433 | 分类号: | G06F18/2433;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京天达知识产权代理事务所有限公司 11386 | 代理人: | 刘镜 |
| 地址: | 071700 河北省*** | 国省代码: | 河北;13 |
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| 摘要: | 本发明涉及一种基于北斗数据的营运车辆异常驾驶行为识别方法及系统,属于智能交通技术领域,解决了现有技术中难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括:采集营运车辆的原始北斗数据,将原始北斗数据进行清洗并统一时间间隔,得到速度时间序列数据;为所述速度时间序列数据添加类别标签,得到样本数据,其中,所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为;构建符号化多通道卷积神经网络模型,并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练;将待识别的速度时间序列数据输入训练后的符号化多通道卷积神经网络模型,得到异常驾驶行为的识别结果。 | ||
| 搜索关键词: | 基于 北斗 数据 营运 车辆 异常 驾驶 行为 识别 方法 系统 | ||
【主权项】:
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