摘要
本申请提供一种基于多模态融合的驾驶风格分类方法和装置。该方法包括:获取车辆在驾驶过程中的视觉模态数据和运动模态数据;根据视觉模态数据和第一神经网络,确定该车辆在驾驶过程中的空间特征,该空间特征用于指示该外部环境中的多个元素以及该车辆与该多个元素之间的距离和/或相对运动关系;根据运动模态数据和第二神经网络,确定该车辆在驾驶过程中的时间序列特征,该时间序列特征用于指示该车辆的运动状态在时间维度上的运动规律;根据该空间特征和该时间序列特征的融合特征,确定该车辆的驾驶员的驾驶风格分类结果。通过该方案,有效融合了不同模态的特征信息,提升了模型的泛化能力和分类精度。
技术关键词
驾驶风格分类
时间序列特征
车辆
融合特征
运动
视觉
数据
多模态
环境感知信息
元素
通道注意力机制
空间特征提取
自动驾驶系统
障碍物
非线性
加速度
图像
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车辆
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