摘要
本发明公开了一种对汽车驾驶行为进行评估及纠正的方法及系统,这种方法通过集成车辆内部和外部传感器数据,并设计一种自适应的机器学习算法来识别个体的驾驶风格。然后,利用混合卷积神经网络和循环神经网络的模型来识别复杂的驾驶行为模式。最后,通过生成对抗网络技术生成个性化的驾驶行为纠正方案。此外,本发明还包括一个实时的增强现实反馈和交互系统,该系统可以通过抬头显示器或者AR眼镜实时提供必要的驾驶信息和建议,这将有助于驾驶员提高驾驶的安全性和便利性,同时极大地提升驾驶体验。
技术关键词
机器学习算法
构建卷积神经网络
模式识别
生成对抗网络
支持向量机算法
混合卷积神经网络
融合多传感器数据
抬头显示器
多传感器数据融合
梯度下降法
样本
卡尔曼滤波
驾驶风格识别
卷积神经网络提取
主成分分析算法
交互系统
随机噪声
传播算法
参数
系统为您推荐了相关专利信息
机器学习算法
节点
应变片传感器
管柱
无监督学习
生成对抗网络
性能预测方法
温度预测模型
溶聚丁苯橡胶
回归预测模型
传感
机器学习算法
压缩算法
序列
交通信息采集方法
滑坡监测传感器
信号校准方法
状态监测系统
信号分析
误差
天窗
泡棉
三维形状数据
特征点集合
闭环反馈机制