[发明专利]基于对抗神经网络的驾驶员训练测试系统

摘要

本发明公开了基于对抗神经网络的驾驶员训练测试系统，涉及计算机应用技术领域，采用机器学习中的神经网络系统代替了传统单一的训练系统和测试系统，目的是使用之前测试系统中测试合格人员的数据经过神经网络的训练转换成语音、提示音、文本信息等驾驶员有用信息，来代替教练员的部分教学任务。降低了人力成本、减少时间的浪费、从而提高了学员的学习效率。

主权项

基于对抗神经网络的驾驶员训练测试系统，其特征在于，所述训练测试系统包括地理信息采集部分、车辆信息采集和传输部分、以及数据处理部分；所述地理信息采集部分包括安装在训练场地中的GPS基站，用于采用差分定位技术采集车辆在训练或测试过程中的位置信息，同时技术人员采用控制测量和碎步测量技术采集训练场地的地理数据；所述车辆信息采集和传输部分包括与汽车通用CAN总线连接的数据采集器、安装在汽车驾驶室的液晶屏和语音提示系统，所述数据采集器基于汽车的通用CAN总线体系采集车辆的各项状态数据，所述液晶屏用于显示所述数据处理部分的处理结果，所述语音提示系统用于在驾驶训练和测试过程中对驾驶员进行语音提示；所述数据处理部分包括训练神经网络系统和测试神经网络系统，所述数据采集器采集的车辆数据与时间结合在一起形成驾驶员的时间序列数据，多个驾驶员的时间序列数据组成数据集进行数据训练，对训练数据进行迭代处理后将训练数据转换成可用信息，所述训练神经网络系统利用这些可用信息训练驾驶员，通过训练神经网络系统的驾驶员开始进行驾驶测试，测试过程中所述测试神经网络系统选取考核结果为优秀的数据来代替之前考核结果为合格的数据，更新数据集后再次进行数据训练，如此反复迭代，最后利用迭代更新后的数据进一步训练驾驶员。