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龍圖騰網(wǎng)獲悉華人運(yùn)通(上海)云計(jì)算科技有限公司申請(qǐng)的專利一種駕駛模式識(shí)別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114239645B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111439697.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2321；該發(fā)明授權(quán)一種駕駛模式識(shí)別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由丁磊;暴楠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種駕駛模式識(shí)別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種駕駛模式識(shí)別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取車輛行駛過(guò)程中的駕駛員數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；對(duì)所述駕駛員數(shù)據(jù)、所述車輛數(shù)據(jù)和所述環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過(guò)特征工程技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分析，并采用PCA降維技術(shù)選取影響駕駛模式的有效特征向量；根據(jù)所述影響駕駛模式的有效特征向量建立駕駛模式識(shí)別模型，并對(duì)所述駕駛模式識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到駕駛模式識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例基于車輛行駛過(guò)程中的大量數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確反映車輛駕駛過(guò)程的實(shí)際情況，有效提高駕駛模式識(shí)別的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種駕駛模式識(shí)別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種駕駛模式識(shí)別方法，其特征在于，包括：獲取車輛行駛過(guò)程中的駕駛員數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；其中，所述駕駛員數(shù)據(jù)包括駕駛員狀態(tài)數(shù)據(jù)和駕駛員行為數(shù)據(jù)，所述車輛數(shù)據(jù)包括車輛工況數(shù)據(jù)、電池?cái)?shù)據(jù)和時(shí)間數(shù)據(jù)，所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括氣候數(shù)據(jù)和地理數(shù)據(jù)；對(duì)所述駕駛員數(shù)據(jù)、所述車輛數(shù)據(jù)和所述環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過(guò)特征工程技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分析，并采用PCA降維技術(shù)選取影響駕駛模式的有效特征向量；根據(jù)所述影響駕駛模式的有效特征向量建立駕駛模式識(shí)別模型，并對(duì)所述駕駛模式識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到駕駛模式識(shí)別結(jié)果；所述建立駕駛模式識(shí)別模型的方法，具體為：建立基于改進(jìn)SOM算法的駕駛模式識(shí)別模型；對(duì)所述駕駛模式識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，具體包括：對(duì)所述駕駛模式識(shí)別模型的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重進(jìn)行初始化；根據(jù)預(yù)設(shè)的批處理量從所述影響駕駛模式的有效特征向量中抽取數(shù)據(jù)；采用高斯核函數(shù)將輸入映射至高維空間，根據(jù)第一公式計(jì)算得到獲勝節(jié)點(diǎn)；其中，所述第一公式為： 式中，BMU表示獲勝節(jié)點(diǎn)；φ表示將低維數(shù)據(jù)映射至高維空間的非線性映射；表示輸入向量xi的最佳匹配單元；argmin表示找到使后面的表達(dá)式最小化的參數(shù)值；υφ表示單元的權(quán)重向量；xi表示第i個(gè)樣本；υj表示第j個(gè)單元對(duì)應(yīng)的向量；kii即kxi,xi，k為高斯核函數(shù),kii為核函數(shù)計(jì)算的輸入向量自身的內(nèi)積；同理，kih即kxi,xh，kih為輸入向量xi與xh的核函數(shù)值；γjh表示二值函數(shù)，γjh為神經(jīng)元υj與輸入xh的關(guān)聯(lián)權(quán)重；γjr：神經(jīng)元υj與輸入xr的關(guān)聯(lián)權(quán)重；γj,BMU：神經(jīng)元υj與輸入BMU的關(guān)聯(lián)權(quán)重；kr，BMU：輸入向量xr與BMU的核函數(shù)值；根據(jù)所述獲勝節(jié)點(diǎn)的領(lǐng)域?qū)λ鲴{駛模式識(shí)別模型的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重進(jìn)行更新。

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