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专利信息

基于CNN卷积神经网络的安全驾驶预警深度学习方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-102-0501-6732
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06V20/56;G06V20/59;G16H10/65;G07C5/08;G06V10/82;G06N3/0464;G06Q50/26;G06Q50/30类
授权状态： 已授权
档案内容： 基于CNN卷积神经网络的安全驾驶预警深度学习方法,所述学习方法包括以下步骤：采集报警装置进入工作状态,通过摄像头、车辆设备、驾驶员手环、资料录入多种方式采集构成信息矩阵；根据信息矩阵和参数偏差矩阵通过逻辑回归得到实时安全驾驶报警结果,以分析司机驾驶车辆是否实时报警；基于报警次数、报警持续时间、报警结束频率和人工报警处置判断指标对实时安全驾驶报警结果进行分析判断；对研判矩阵进行分析判断,逐步调整算法的各个指标,经由数据跟踪,对各个矩阵指标进行调整分析,得到安全驾驶行为与各个指标区间的分析报告,以对驾驶员安全驾驶行为进行评估预警。
附件下载：  (原始资料备查)

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