一种具有机器学习能力的驾驶状态采集分析系统技术方案

本实用新型专利技术提出了具有机器学习能力的驾驶状态采集分析系统，包括数据采集处理设备和后台分析服务器，数据采集处理设备与后台分析服务器通过网络数据连接；数据采集处理设备包括均与主处理器相连的存储器、传感器和通讯模块，主处理器中设有机器学习算法处理数据单元；后台分析服务器包括通讯接口、机器学习模块和数据库模块，通讯接口、机器学习模块和数据库模块三者之间彼此相连。在数据采集处理设备中设置主处理器，且主处理器内设机器学习算法处理数据单元，采用机器学习方式，在数据采集处理设备中对数据进行分析得出原始数据对应各种结果，然后只需将处理后的少量数据结果上传到后台分析服务器，就可以大大减少通信数据和服务器的工作量。

【技术实现步骤摘要】
一种具有机器学习能力的驾驶状态采集分析系统
本技术涉及物联网和机器学习
，尤其涉及一种具有机器学习能力的驾驶状态采集分析系统。
技术介绍
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。物联网指是将无处不在的终端设备和设施，包括传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统、携带无线终端的车辆等，通过各种有线/无线实现互联互通。物联网设备采集的实时传感器数据量非常大，一般每分钟可以采集到大约1MB字节数据。如果有成千上万的设备，采集到数据后，全部未经处理交给后台进行分析，效率会非常低。
技术实现思路
本技术的目的在于提供一种具有机器学习能力的驾驶状态采集分析系统，采用机器学习方式，能够对传感器的数据进行实时分析处理，提升数据处理效率，降低物联网服务器的网络负载，并改善数据处理结果。为实现上述目的，本技术提出了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种具有机器学习能力的驾驶状态采集分析系统，其特征在于，包括数据采集处理设备和后台分析服务器，所述数据采集处理设备与所述后台分析服务器通过网络数据连接；所述数据采集处理设备包括存储器、主处理器、传感器和通讯模块，所述存储器、传感器和通讯模块均与主处理器相连，其中，所述主处理器中设有机器学习算法处理数据单元，所述传感器用于采集数据，所述主处理器用于对传感器采集的数据进行处理，所述存储器用于缓存传感器采集的数据，所述通讯模块用于向所述后台分析服务器上传经主处理器处理的数据结果；所述后台分析服务器包括通讯接口、机器学习模块和数据库模块，所述通讯接口、机器学习模块和数据库模块三者之间彼此相连，所述通讯...

【技术特征摘要】
1.一种具有机器学习能力的驾驶状态采集分析系统，其特征在于，包括数据采集处理设备和后台分析服务器，所述数据采集处理设备与所述后台分析服务器通过网络数据连接；所述数据采集处理设备包括存储器、主处理器、传感器和通讯模块，所述存储器、传感器和通讯模块均与主处理器相连，其中，所述主处理器中设有机器学习算法处理数据单元，所述传感器用于采集数据，所述主处理器用于对传感器采集的数据进行处理，所述存储器用于缓存传感器采集的数据，所述通讯模块用于向所述后台分析服务器上传经主处理器处理的数...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏明，
申请(专利权)人：深圳市得润车联科技有限公司，
类型：新型
国别省市：广东,44