一种基于自主学习的车载边缘计算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于自主学习的车载边缘计算方法及系统，涉及边缘计算技术领域，包括利用传感器采集车辆驾驶数据和环境数据并进行预处理；根据所述车辆驾驶数据构建深度学习模型并分析和学习用户的行为特征；根据所述用户的行为特征和所述环境数据动态调整边缘计算策略；基于所述用户的行为特征预测用户需求并制定个性化边缘计算服务；建立反馈机制，根据用户反馈和监测数据实时优化所述深度学习模型。本发明专利技术通过构建深度学习模型，能够更好地捕捉时间序列的特征，提高对用户行为特征分析的准确性；通过动态调整边缘计算策略，根据实时情况进行处理速度和存储容量的资源分配，提高边缘计算的适应性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及边缘计算，特别是一种基于自主学习的车载边缘计算方法及系统。

技术介绍

1、随着车辆智能化和互联技术的不断发展，车载边缘计算成为提升车辆智能性能的关键技术之一；在过去的几年里，相关技术取得了显著的进展，传感器技术、深度学习算法和边缘计算架构的不断创新，使得车辆能够更加智能地感知周围环境和学习驾驶者行为，并实现动态的边缘计算策略调整；首先，传感器技术的快速发展为车载边缘计算提供了强有力的数据支持，通过使用各类传感器，包括但不限于摄像头、雷达和激光雷达，我们能够实时采集车辆驾驶数据和环境数据，这些数据的预处理是实现精准分析和学习的前提，而预处理的有效性直接影响到后续深度学习模型的建立和性能；其次，深度学习技术的广泛应用使得车辆能够更加智能地理解和分析驾驶者的行为特征，通过构建深度学习模型，我们能够更好地理解驾驶者的习惯、偏好和应对复杂交通环境的能力，这为个性化的边缘计算服务奠定了基础，使得系统能够更好地适应不同驾驶者的需求。

2、但目前常见的解决方案存在诸多缺点，包括：传统的边缘计算策略通常依赖于固定的规则和预设的参数，无法灵活应对复杂本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述车辆驾驶数据包括加速行为、刹车行为和方向盘的转动情况；

3.如权利要求2所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述构建深度学习模型包括以下步骤：

4.如权利要求3所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述处理速度的具体公式如下：

5.如权利要求4所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述动态调整边缘计算策略包括以下步骤：

6.如权利要求5所述的基于自主学习的车载边缘...

【技术特征摘要】

1.一种基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述车辆驾驶数据包括加速行为、刹车行为和方向盘的转动情况；

3.如权利要求2所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述构建深度学习模型包括以下步骤：

4.如权利要求3所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述处理速度的具体公式如下：

5.如权利要求4所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述动态调整边缘计算策略包括以下步骤：

6.如权利要求5所述的基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：所述动态调整边缘计算策略的...

【专利技术属性】
技术研发人员：董国成，
申请(专利权)人：北京驭达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：