【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种预测模型训练方法及装置、停车类型预测方法及装置。
技术介绍
1、车辆中的启停系统可以自动控制内燃机的启动和关闭，从而减少发动机空转的时间，以实现节能的目的。
2、目前，启停系统可以在检测到车辆发生停车行为的时候，控制内燃机关闭，以及在检测到车辆的停车行为结束的时候，控制内燃机启动。然而，因为启停系统无法确定周围的驾驶环境和驾驶者的意图，因此可能会导致在不必要的时候关闭车辆的内燃机，从而导致车辆的能耗升高。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种预测模型训练方法及装置、停车类型预测方法及装置，以克服启停系统在不必要的时候关闭车辆的内燃机，从而导致车辆的能耗升高的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种预测模型训练方法，包括：
3、获取车辆的行驶过程所对应的第一速度曲线以及第一相对距离曲线，所述第一相对距离曲线用于指示所述车辆在所述行驶过程中与前车的相对距离；
4、根据所述第一速度曲线，确定所述行驶过程中的至少一次停车事件，并获取所述停车事件所对应的第一停车位置；
5、针对任一个所述停车事件，根据所述第一速度曲线以及停车时长阈值，标注所述停车事件的真实停车类型，所述真实停车类型为有效或者无效；
6、根据预测模型对所述第一速度曲线、所述第一相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型；
7、根据所述真实停车类型和所述预测停车类型，对
8、在一种可能的设计中，所述根据预测模型对所述第一速度曲线、所述第一相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
9、根据所述停车事件所对应的停车时刻，将所述第一速度曲线中在所述停车时刻之前预设时长范围内的部分曲线，确定为第二速度曲线；
10、将所述第一相对距离曲线中在所述停车时刻之前预设时长范围内的部分曲线，确定为第二相对距离曲线；
11、根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型。
12、在一种可能的设计中，所述根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
13、对所述第二相对距离曲线进行分类处理，确定所述第二相对距离曲线的类别；
14、根据所述第二相对距离曲线的类别，确定所述第二相对距离曲线对应的影响权重；
15、根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线对应的影响权重以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型。
16、在一种可能的设计中，所述根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线对应的影响权重以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
17、对所述第二速度曲线进行特征提取，得到速度特征；
18、将所述速度特征、所述第一停车位置以及所述影响权重输入至所述预测模型，以得到所述预测模型输出的预测停车类型。
19、在一种可能的设计中，所述对所述第二相对距离曲线进行分类处理，确定所述第二相对距离曲线的类别，包括：
20、对所述第二相对距离曲线进行特征提取，得到距离特征；
21、根据多个停车事件各自对应的距离特征进行无监督分类，将所述多个距离特征分为第一类别和第二类别；
22、根据所述第二相对距离曲线的距离特征所属的类别，确定所述第二相对距离曲线的类别。
23、在一种可能的设计中，所述方法还包括：
24、根据所述第二相对距离曲线的距离特征以及所述第二相对距离曲线的类别，训练距离分类模型，所述距离分类模型用于根据距离特征输出类别。
25、在一种可能的设计中，所述根据所述第一速度曲线以及停车时长阈值，标注所述停车事件的真实停车类型，包括：
26、根据所述第一速度曲线，确定所述停车事件的第一停车时长；
27、若所述第一停车时长大于或等于所述停车时长阈值，则确定所述真实停车类型为有效；或者，
28、若所述第一停车时长小于所述停车时长阈值，则确定所述真实停车类型为无效。
29、第二方面，本申请实施例提供一种停车类型预测方法，包括：
30、当检测到车辆的停车事件时，获取所述停车事件所对应的目标速度曲线、目标相对距离曲线以及目标停车位置；
31、根据预测模型对所述目标速度曲线、所述目标相对距离曲线以及所述目标停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的目标停车类型，所述目标停车类型为有效或无效，所述预测模型为根据第一方面所述的方法训练得到的。
32、在一种可能的设计中，所述根据预测模型对所述目标速度曲线、所述目标相对距离曲线以及所述目标停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的目标停车类型，包括：
33、对所述目标相对距离曲线进行特征提取，得到目标距离特征；
34、将所述目标距离特征输入至距离分类模型，以得到所述距离特征输出的目标类别，所述目标距离特征为根据第一方面所述的方法训练得到的；
35、对所述目标速度曲线进行特征提取，得到目标速度特征；
36、将所述目标速度特征、所述目标停车位置以及所述目标类别对应的目标权重输入至所述预测模型，以得到所述预测模型输出的目标停车类型。
37、在一种可能的设计中，所述方法还包括：
38、在所述停车事件结束之后，获取所述停车事件所对应的目标停车时长；
39、根据所述目标停车时长以及停车时长阈值，确定所述停车事件的反馈停车类型；
40、根据所述反馈停车类型和所述目标停车类型，对所述预测模型的模型参数进行更新。
41、在一种可能的设计中，所述方法还包括：
42、若所述目标停车类型为有效，则控制所述车辆的内燃机关闭；
43、若所述目标停车类型为无效，则保持所述车辆的内燃机处于启动状态。
44、第三方面，本申请实施例提供一种预测模型训练装置，包括：
45、获取模块，用于获取车辆的行驶过程所对应的第一速度曲线以及第一相对距离曲线，所述第一相对距离曲线用于指示所述车辆在所述行驶过程中与前车的相对距离；
46、确定模块，用于根据所述第一速度曲线，确定所述行驶过程中的至少一次停车事件；
47、所述获取模块，还用于获取所述停车事件所对应的第一停车位置；
48、处理模块，用于针对任一个所述停车事件，根据所述第一速度曲线以及停车时长阈值，标注所述停车事件的真实停车类型，所述真实停车类型为有效或者无效；
49、所述处理模块，还用于根据预本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种预测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预测模型对所述第一速度曲线、所述第一相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线对应的影响权重以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二相对距离曲线进行分类处理，确定所述第二相对距离曲线的类别，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一速度曲线以及停车时长阈值，标注所述停车事件的真实停车类型，包括：
8.一
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据预测模型对所述目标速度曲线、所述目标相对距离曲线以及所述目标停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的目标停车类型，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.一种预测模型训练装置，其特征在于，包括：
13.一种停车类型预测装置，其特征在于，包括：
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至11中任一所述的方法。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种预测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预测模型对所述第一速度曲线、所述第一相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测模型对所述第二速度曲线、所述第二相对距离曲线对应的影响权重以及所述第一停车位置进行处理，得到所述预测模型输出的预测停车类型，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二相对距离曲线进行分类处理，确定所述第二相对距离曲线的类别，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：张婧，陈诗昂，
申请(专利权)人：采埃孚商用车系统青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：
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