[发明专利]一种基于迁移学习的驾驶行为预测方法在审
| 申请号： | 201910576216.5 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110490275A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 吕超;胡风青;陆军琰;徐优志;龚建伟 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;上海汽车集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11386 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 侯永帅;庞许倩<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移学习的驾驶行为预测方法，属于汽车智能交互技术领域。该预测方法包括S1，采集目标驾驶员的操作信息、本车状态信息和周围环境信息；S2，基于局部普氏分析法将存储的源驾驶员历史信息数据迁移至目标驾驶员处得到迁移学习的数据；S3，根据所述迁移学习的数据并基于主成分分析法和最大期望算法训练目标驾驶员驾驶行为模型；S4，根据所述目标驾驶员驾驶行为模型对目标驾驶员驾驶行为进行实时预测。本发明实现了驾驶员驾驶行为模型自适应和个性化驾驶行为的准确预测，具有很强的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 驾驶行为模型 驾驶行为 迁移 预测 历史信息数据 周围环境信息 主成分分析法 最大期望算法 本车状态 采集目标 操作信息 交互技术 汽车智能 实时预测 训练目标 自适应 学习 个性化 存储 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于迁移学习的驾驶行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，采集目标驾驶员的操作信息、本车状态信息和周围环境信息；/nS2，基于局部普氏分析法将存储的源驾驶员历史信息数据迁移至目标驾驶员处得到迁移学习的数据；/nS3，根据所述迁移学习的数据并基于主成分分析法和最大期望算法训练目标驾驶员驾驶行为模型；/nS4，根据所述目标驾驶员驾驶行为模型对目标驾驶员驾驶行为进行实时预测。/n
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