[发明专利]一种基于神经网络的辅助驾驶方法、装置及可读存储介质

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的辅助驾驶方法、装置及可读存储介质，所述方法适于在计算设备中执行，至少包括如下步骤：监测当前的驾驶环境参数及获取驾驶员当前驾驶的状态图像；输入预先构建的辅助驾驶模型，以对驾驶员的适应情况进行判断及原因分析；根据判断结果和原因分析结果对当前的驾驶环境参数进行适应性调整，并重复上述步骤，再次进行驾驶员适应情况判断、原因分析，以及驾驶环境参数的适应性调整，直至判断结果为适应，并根据最后调整的驾驶环境参数强化所述辅助驾驶模型。本发明基于深度神经网络的车辆辅助驾驶系统与通过人工智能系统对车主的驾驶感官状态进行建模与分析，然后通过非监督式机器学习，使得车的系统适应驾驶员本身。

主权项

1.一种基于神经网络的辅助驾驶方法，适于在计算设备中执行，其特征在于，至少包括如下步骤：实时监测当前的驾驶环境参数，并获取驾驶员当前驾驶的状态图像；将所述驾驶环境参数和所述状态图像输入预先构建的辅助驾驶模型中进行比对，以对驾驶员的适应情况进行判断及原因分析；若判断结果为不适应，则根据原因分析结果对当前的驾驶环境参数进行适应性调整，并重复上述步骤，再次进行驾驶员适应情况判断、原因分析，以及驾驶环境参数的适应性调整，直至判断结果为适应，并根据最后调整的驾驶环境参数强化所述辅助驾驶模型；若判断结果为适应，则检测驾驶员是否手动调整当前驾驶环境参数，若是，则根据调整后的驾驶环境参数强化所述辅助驾驶模型；若否，进行驾驶员适应情况判断、原因分析，以及驾驶环境参数的适应性调整，并根据最后调整的驾驶环境参数强化所述辅助驾驶模型；基于强化后的辅助驾驶模型，重复上述步骤，再次进行驾驶员适应情况判断、原因分析，以及驾驶环境参数的适应性调整，直至判断结果为适应，并根据最后调整的驾驶环境参数再次强化该辅助驾驶模型。