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申请/专利权人：南斗六星系统集成有限公司
摘要：一种基于决策树生成规则的道路类型识别车载装置，包括信号采集模块、车辆CAN总线、中央处理单元、数据存储单元和信号输出单元；数据存储单元存储有已知道路类型的车辆行驶数据；中央处理单元用于将已知道路类型的车辆行驶数据利用k折交叉验证对决策树模型进行训练，得到车辆行驶道路类型的识别模型；信号采集模块用于通过车辆CAN总线实时获取当前车辆的行驶数据；中央处理单元还用于将信号采集模块采集的当前车辆的行车信号进行预处理，提取对应的行驶相关指标，将该行驶相关指标输入得到的识别模型中，输出对应的道路类型标签，即识别出车辆行驶道路类型；信号输出模块用于输出中央处理单元识别出的车辆行驶道路类型到云端。
主权项：1.一种基于决策树生成规则的道路类型识别车载装置，其特征在于，所述装置包括信号采集模块、车辆CAN总线、中央处理单元、数据存储单元和信号输出单元；所述数据存储单元存储有已知道路类型的车辆行驶数据；所述中央处理单元用于从数据存储单元获取已知道路类型的车辆行驶数据，将已知道路类型的车辆行驶数据利用k折交叉验证对决策树模型进行训练，得到车辆行驶道路类型的识别模型；所述信号采集模块用于通过车辆CAN总线实时获取当前车辆的行驶数据；所述中央处理单元还用于将信号采集模块采集的当前车辆的行车信号进行预处理，提取对应的行驶相关指标，将该行驶相关指标输入得到的识别模型中，输出对应的道路类型标签，即识别出车辆行驶道路类型；所述信号输出单元用于输出中央处理单元识别出的车辆行驶道路类型到云端；其中，所述中央处理单元将已知道路类型的车辆行驶数据利用k折交叉验证对决策树模型进行训练，得到车辆行驶道路类型的识别模型具体包括：将所述车辆行驶数据按照ΔT时间切分为多个数据集，给每个数据集标记对应的道路类型标签，将划分好道路类型的数据集进行预处理，获取数据集中的行驶相关指标，作为数据模型样本，并将数据模型样本利用k折交叉验证对决策树模型进行训练，得到模型指标评分，根据模型指标评分对决策树模型进行最优化，从而得到车辆行驶道路类型的识别模型。
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百度查询： 南斗六星系统集成有限公司 一种基于决策树生成规则的道路类型识别车载装置
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