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一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2019105100600
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2019105100600 | 专利名称 | 一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06K9/62(2006.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01) |
| 申请人 | 南京师范大学,南京智能高端装备产业研究院有限公司 | 申请地址 | 210042江苏省南京市栖霞区文苑路1号 |
| 发明人 | 谢非 | 申请日期 | 2019-06-13 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:01:06 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法，包括：采集车载智能手机惯性传感器数据，进行预处理，得到源数据集；将源数据集划分成一个个的数据单元，对每一个数据单元进行统计学特征提取，并打上标签制成数据集，命名为特征数据集；搭建多特征卷积神经网络，选择合适的网络参数与优化器，并使用源数据集与特征数据集对多特征卷积神经网络进行充分训练，得到训练好的多特征卷积神经网络模型；使用训练好的多特征卷积神经网络模型对车载手机惯性传感器数据进行分类，从而实现对汽车当前驾驶状态的识别，判断汽车当前驾驶状态是否为不良驾驶状态，并在后台进行数据记录与处理。本发明具有运算速度快、识别率高、抗环境干扰能力强的优点。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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