摘要
本申请涉及一种驾驶风格确定方法、装置、电子设备及车辆,涉及数据处理技术领域,至少解决相关技术中识别车辆的驾驶风格的准确度较低、且识别效率较差的技术问题,包括:获取车辆的多种数据类型的驾驶数据;确定多种数据类型的驾驶数据中的每种数据类型的驾驶数据对应的第一频域特征参数,第一频域特征参数用于表征频域特征;通过对多种数据类型的驾驶数据对应的频域特征参数进行序列间相关性学习,确定每种数据类型的驾驶数据对应的第二频域特征参数,第二频域特征参数融合了其他数据类型的驾驶数据的频域特征;基于每种数据类型的驾驶数据对应的第二频域特征参数,确定车辆对应的驾驶风格。本申请用于提高识别驾驶风格的准确度和识别效率。
技术关键词
风格
频域特征
车辆
参数
计算机执行指令
电子设备
K均值聚类算法
序列
数据处理技术
控制器
加速踏板
注意力
加速度
传感器
制动踏板
商业街
模块
城市道路
存储器
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细胞系
转录因子
基因表达特征
交互注意力
模型训练方法
深度迁移学习
分类预测器
迁移学习模型
预训练模型
电力负荷预测技术
缓存策略
网络控制中心
车辆终端
强化学习算法
缓存命中率