駕駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)模型更新方法、更新裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910103594.1 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN109858553A 公開（公告）日 2019-06-07
申請(qǐng)公布號(hào) CN109858553A 申請(qǐng)公布日 2019-06-07
分類號(hào) G06K9/62;G06N3/04 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 曾偉;高晨龍;張宇欣;蔣鑫龍;潘志文;吳雪;張輝;黃清 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 錦圖計(jì)算技術(shù)（深圳）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 深圳市世紀(jì)恒程知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 代理人 胡海國
地址 518000 廣東省深圳市龍華區(qū)龍華街道辦事處清湖社區(qū)清慶路1號(hào)廣播集團(tuán)創(chuàng)意園1棟18層A區(qū)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種駕駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)模型更新方法，該方法包括：讀取駕駛狀態(tài)采集器采集的駕駛狀態(tài)的新增樣本數(shù)據(jù)，以及新增樣本數(shù)據(jù)所屬駕駛狀態(tài)的第一類別；獲取新增樣本數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，對(duì)所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行處理形成歸一化特征向量；將所述歸一化特征向量和第一類別，作為初始樹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)模型的輸入，獲得新增樣本數(shù)據(jù)在初始樹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)模型的節(jié)點(diǎn)的輸出概率值；根據(jù)所述輸出概率值將所述第一類別加入初始樹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)模型的節(jié)點(diǎn)中，對(duì)初始樹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行更新。本發(fā)明還公開了更新裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)通過增量數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新異常駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型，且能夠在模型動(dòng)態(tài)更新過程中保證模型的低冗余度，提高異常駕駛狀態(tài)識(shí)別精度和模型魯棒性。