专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]模拟驾驶循环的生成方法、计算机设备及存储介质-CN202110896822.2有效
  • 吕永;苏庆鹏;马俊生;刘巨江 - 广州汽车集团股份有限公司
  • 2021-08-05 - 2023-07-07 - G06F30/20
  • 本发明公开一种模拟驾驶循环的生成方法、计算机设备及存储介质,该模拟驾驶循环的生成方法包括获取N个驾驶样本;获取多个驾驶工况对应的车速阈值,根据每一驾驶工况对应的车速阈值对N个驾驶样本进行划分,获取与每一驾驶工况对应的车速时间数据;对不同驾驶工况对应的车速时间数据进行重构处理,获取原始驾驶循环;对原始驾驶循环进行特征提取,获取原始驾驶循环对应的目标评估特征,判断目标评估特征是否满足标准驾驶特征条件;若目标评估特征满足标准驾驶特征条件,则将原始驾驶循环确定为目标驾驶循环。本发明可以实现生成大量且满足汽车国六b法规关于RDE排放测试工况要求的目标驾驶循环,降低人力成本和时间成本。
  • 模拟驾驶循环生成方法计算机设备存储介质
  • [发明专利]用户驾驶行为还原方法、装置、介质以及电子设备-CN202110260289.0有效
  • 张露 - 北京车和家信息技术有限公司
  • 2021-03-10 - 2023-05-30 - G07C5/08
  • 本公开涉及用户驾驶行为还原方法、装置、介质以及电子设备,该方法包括:获取原始行车数据;基于原始行车数据,生成原始驾驶循环数据;基于原始驾驶循环数据和原始行车数据,生成驾驶循环内信号变化数据;基于驾驶循环内信号变化数据和原始行车数据,生成驾驶循环内信号关联数据;基于原始驾驶循环数据、驾驶循环内信号变化数据和驾驶循环内信号关联数据,还原用户驾驶行为。本公开实施例提供的技术方案,通过对原始行车数据进行逐步分析处理,相当于从较杂乱的原始行车数据中提取出对还原用户驾驶行为有用的数据,减少了用于还原用户驾驶行为的数据量,且用于还原用户驾驶行为的数据的有效性较高,能够较高效且准确地还原用户驾驶行为。
  • 用户驾驶行为还原方法装置介质以及电子设备
  • [发明专利]驾驶辅助装置-CN201280069381.8有效
  • 向山良雄 - 丰田自动车株式会社
  • 2012-02-10 - 2014-10-15 - G08G1/16
  • 驾驶辅助装置(1)基于与服务对象交叉路口(71)的信号的灯色周期相关的信号循环信息,进行作为本车的车辆(2)的驾驶辅助。驾驶辅助装置(1)在不能获取信号循环信息的情况下,基于作为交叉路口(71)的周边信息的基础设施数据来推定信号循环信息,基于该推定的信号循环信息来进行驾驶辅助。由此,驾驶辅助装置(1)即使在不能获取信号循环信息的情况下,也能够适当地进行驾驶辅助。
  • 驾驶辅助装置
  • [发明专利]一种基于聚类模型的不同循环工况下驾驶员风格辨识方法-CN202210730724.6在审
  • 王家林;宋大凤;范佳琦;褚洪庆;高炳钊;陈虹 - 吉林大学
  • 2022-06-24 - 2022-09-23 - B60W40/09
  • 本发明公开了一种基于聚类模型的不同循环工况下驾驶员风格辨识方法,包括以下步骤:S1、建立驾驶风格数据库:选取车型和路线,采集驾驶数据,并对数据进行预处理;S2、典型驾驶场景划分:对数据进行归一化,设定驾驶场景类型和边界条件,确定最佳粗聚类数目,并二次聚类获取典型驾驶场景;S3、对不同循环工况下驾驶员风格进行辨识:根据典型驾驶场景包含的数据信息建立不同循环工况的驾驶风格辨识数据特征,并基于主成分分析思想实现对数据特征的剔除和保留,引入自组织映射神经网络建立驾驶员风格辨识模型,输入筛选后的数据特征得到不同驾驶员在各类循环工况下的驾驶行为倾向,实现在不同循环工况下驾驶员风格的辨识。
  • 一种基于模型不同循环工况驾驶员风格辨识方法
  • [发明专利]一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法-CN202010954032.0有效
  • 李作进;聂玲;周伟;陈刘奎;柏俊杰 - 重庆科技学院
  • 2020-09-11 - 2023-02-03 - G06F18/213
  • 本发明涉及汽车主动安全技术领域,具体公开了一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法,包括步骤:S1.基于循环神经网络构建模糊循环神经网络模型;S2.对模糊循环神经网络模型进行训练和测试,得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络;S3.采用疲劳特征提取模糊循环神经网络实时提取实际驾驶驾驶人多操作变量下的疲劳特征。本发明基于循环神经网络构建具有四层网络结构的模糊循环神经网络模型,综合考虑了驾驶人多种操作变量对疲劳特征提取的稳定贡献,采用了大量的驾驶人多操作传感数据进行训练和测试,得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络,并应用在驾驶人的实际驾驶中,从而能够实时有效地提取驾驶人疲劳特征。
  • 一种基于循环神经网络驾驶人操作疲劳特征提取方法

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