摘要
本发明属于人工智能技术领域,公开了一种基于在线学习和后端融合的驾驶员误操作识别与保护方法,该方法包括:在车辆行驶过程中,获取当前时刻的驾驶员操作数据,车辆状态数据,以及车辆的摄像头所采集的视频流;将驾驶员操作数据、车辆状态数据,以及视频流输入到在线反馈学习的智能安全反馈网络;通过智能安全反馈网络输出下一时刻车辆的驾驶信息,并基于驾驶信息对车辆进行控制。智能安全反馈网络根据在线反馈学习策略进行在线反馈学习。本发明中,智能安全反馈网络将神经网络与反馈学习网络相结合,智能安全反馈网络拥有在线学习的能力,提高了车辆驾驶的安全性。随着驾驶员的驾驶次数增加,智能安全反馈网络在线学习的次数也增多,预测结果更加准确。
技术关键词
运动特征
车辆状态数据
在线
车辆行驶环境
特征提取网络
踏板
驾驶员监测系统
视频流
误差
策略
保护方法
保护系统
数据输入模块
加速度
电子设备
可读存储介质
人工智能技术
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
电商订单管理系统
分析单元
客服
互联网设备
店铺
定位方法
在线学习机制
模糊匹配算法
模型超参数
格式化
里程计
在线标定方法
积分误差
模型优化方法
视觉
在线监测数据
GoogLeNet模型
核查方法
矩阵
声音传感器
在线评估方法
模型更新
半监督学习
电力系统
时效性