【技术实现步骤摘要】
驾驶教学与评分方法、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及辅助驾驶
,尤其涉及一种驾驶教学与评分方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
深度学习目前已经在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理等问题上有深入的研究,并取得了很多瞩目的成就,但是在处理与分析连续的数据方面的相关工作较少。近年来随着计算机仿真技术、实时信号处理技术、虚拟现实技术和多传感器融合技术等各项技术的不断发展和成熟,在汽车新技术试验、驾驶员培训和个人休闲娱乐等方面,模拟驾驶评分和教学系统的应用越来越受到欢迎。现有的技术通常需要将模拟现实驾驶场景的视频进行事先分析,根据交通法规对驾驶员指导应该进行的操作,并对不同的操作选择进行评分。这种模式下的视频处理是需要耗费大量人工,灵活性也是较低的。而现实中,路面状况是繁杂多样的,通过大量的人工分析来覆盖所有可能出现的场景,成本非常高,可行性不强。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种驾驶教学与评分方法、设备及计算机可读存储介质,旨在解决现有技术中模拟驾车环境下无法根据当前驾驶状况及路况信息,实时给出最优操作进行驾驶指导和评分的技术问题。为实现 ...
【技术保护点】
1.一种驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述驾驶教学与评分方法包括以下步骤:基于图像分析处理技术获取视频信息中车辆的实时行驶信息,将所述实时行驶信息作为目标神经网络的输入;根据所述目标神经网络的输入,所述目标神经网络输出对应的控制信息;根据所述控制信息进行模拟驾驶教学或者评分。
【技术特征摘要】
1.一种驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述驾驶教学与评分方法包括以下步骤:基于图像分析处理技术获取视频信息中车辆的实时行驶信息,将所述实时行驶信息作为目标神经网络的输入;根据所述目标神经网络的输入,所述目标神经网络输出对应的控制信息;根据所述控制信息进行模拟驾驶教学或者评分。2.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述基于图像分析处理技术获取视频信息中车辆的实时行驶信息,将所述实时行驶信息作为目标神经网络的输入的步骤包括:对所述视频信息中图像信息处理得到车辆所处路况,结合模拟器设定行驶信息,对所述车辆的行驶信息进行主成分分析PCA降维,得到目标神经网络的输入。3.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述目标神经网络输出对应的控制信息的步骤包括:对所述车辆的控制信息进行归一化处理,所述目标神经网络输出归一化的控制信息。4.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方法,其特征在于,所述获取视频信息中车辆的实时行驶信息,将所述实时行驶信息作为目标神经网络的输入的步骤之前,还包括:获取车辆的行驶信息作为神经网络的输入,获取车辆对应的控制信息作为神经网络的输出;在所述输入刺激下训练神经网络,不断更新神经网络的连接权值,直至达到最小化网络损失函数,得到所述输入下稳定的输出,进而得到目标神经网络。5.如权利要求1所述的驾驶教学与评分方...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘新,宋朝忠,张新,李冕和,
申请(专利权)人:深圳市易成自动驾驶技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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