[发明专利]一种基于神经网络标定模型的车载氛围灯色度标定方法有效
| 申请号： | 202110283643.1 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113033777B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 万国春;康文豪;马冲 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;H05B45/20 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于神经网络标定模型的车载氛围灯色度标定方法，用于解决同一系统下不同车载氛围灯颜色不一致问题。该方法通过采用闭环标定算法对批量氛围灯标定获得训练数据，搭建输入为三基色和目标色颜色信息、输出为氛围灯驱动参数的神经网络，采用Levenberg‑Marquardt算法对模型训练，得出模型，完成色度标定。使用本发明的方法，一方面提高了色度标定的准确度，另一方面减少了用于色度标定误差补偿的反馈迭代时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 标定 模型 车载 氛围 色度 方法 | ||
【主权项】：
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