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申请/专利权人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司
摘要：本申请涉及一种驾驶风格识别方法、模型训练方法、装置和计算机设备。其通过获取训练数据集，将训练数据集中驾驶风格特征样本数据输入初始驾驶风格识别模型，得到模型输出的预测驾驶风格，根据设定的损失函数、驾驶风格特征样本数据对应的驾驶风格标签以及预测驾驶风格，确定损失值，根据损失值采用梯度下降法更新初始驾驶风格识别模型的网络参数，直到收敛时得到驾驶风格识别模型。由于在训练时是基于包括纵向加速度最大值、横向加速度最大值以及方向盘转角与车速乘积的最大值的驾驶风格特征样本数据，因此模型能够学习到用户转向、加速以及减速时的操作风格，从而使得训练后的模型能够准确识别驾驶风格。
主权项：1.一种驾驶风格识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个样本阶段的驾驶风格特征样本数据以及对应的驾驶风格标签，所述驾驶风格特征样本数据包括对应样本阶段的纵向加速度最大值、横向加速度最大值以及方向盘转角与车速乘积的最大值；将所述驾驶风格特征样本数据输入初始驾驶风格识别模型，得到所述初始驾驶风格识别模型输出的针对所述驾驶风格特征样本数据的预测驾驶风格；根据设定的损失函数、所述训练数据集中每个样本阶段的所述驾驶风格特征样本数据对应的驾驶风格标签以及所述预测驾驶风格，确定所述初始驾驶风格识别模型的损失值；根据所述损失值采用梯度下降法更新所述初始驾驶风格识别模型的网络参数，直到收敛时得到所述驾驶风格识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司 驾驶风格识别方法、模型训练方法、装置和计算机设备
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