摘要
本发明提供一种基于深度学习的车载显示个性化调控方法及系统,涉及车载显示调控技术领域,包括获取驾驶员状态的多维度数据,自适应地确定车载显示界面的个性化配置参数;从云端知识库中获取驾驶员的历史偏好数据,生成基于驾驶场景和驾驶员偏好的车载显示优化策略,根据所述车载显示优化策略,生成个性化车载显示界面;获取驾驶员的视觉行为和人机交互行为,以及对所述个性化车载显示界面的主客观反馈数据,利用自适应优化算法对状态检测模型和个性化显示规则进行持续优化,其中所述自适应优化算法以驾驶员的主客观反馈数据为奖惩信号,更新状态检测模型的权重参数和显示模板库的个性化规则,实现车载显示系统的自适应进化。
技术关键词
车辆行驶状态信息
交通状态信息
道路交通信息
交互模型
参数
车载显示系统
界面
分布式策略
多智能体强化学习
随机森林模型
差分隐私机制
集成学习模型
画像数据库
协同过滤算法
模板
云端服务器
生成算法
调控方法
系统为您推荐了相关专利信息
浓度检测方法
硫酸钠
回归拟合模型
线性回归模型
副产硫酸铵
识别模型训练方法
教师
学生
长短期记忆网络
文本
同步电机转速
稳定控制方法
强化学习模型
永磁
电机伺服系统
光伏组件
模糊逻辑控制器
功率点跟踪
多参数
滤波
配电网故障监测方法
电力
配电网故障监测系统
序列
决策