行驶工况识别方法、装置、设备及存储介质

本申请提供一种行驶工况识别方法、装置、设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法通过自适应粒子群算法，对指示历史时间段内的车辆关键行驶数据的关键指标数据集进行寻优，以获取多个初始聚类中心，并基于多个初始聚类中心，通过K‑means算法对关键指标数据集进行训练，以获取包括目标聚类中心的工况识别模型后，获取当前时间段内当前平均车速、当前制动频率、当前最大车速和当前坡度，并在当前坡度不处于预设坡度区间时，将当前关键指标数据输入至工况识别模型中，并通过工况识别模型中的目标聚类中心识别当前的车辆工况，从而相较于现有识别方案，本方案基于现有传感器获取的数据，更加简单高效易实现，部署时占用资源小，识别成本低。