驾驶安全预警方法及模型训练方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

技术编号:43091111 阅读:20 留言:0更新日期:2024-10-26 09:38
本申请提供一种驾驶安全预警方法及模型训练方法、装置、设备、介质及产品,其中方法包括:为第一特征提取模型中每个训练参数初始化一个量子态;在每轮迭代中,为每个量子态引入一个预先配置的偏移量,计算新的训练参数数值和对应的适应度值;根据当前的量子态以及第一特征提取模型的当前适应度值,对权重进行校准;选择多个量子态模拟量子撞击过程,评估新生成的量子态,并计算对应的适应度值;对所有训练参数的量子态进行合并,模拟量子干涉过程;根据新生成的量子态对应的适应度值和干涉结果对训练参数进行更新,得到第二特征提取模型。由此可见,本申请按上述方式得到的模型,在驾驶安全预警方面更加准确全面,保证了驾驶员的生命财产安全。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于驾驶安全领域,尤其涉及一种驾驶安全预警方法及模型训练方法、装置、设备、介质及产品


技术介绍

1、在近年来,随着交通网络的迅猛发展和汽车数量的急剧增加,道路安全问题日益突出。尽管现代汽车已经配备了各种先进的安全设备,但由于人为错误、驾驶疲劳、分心驾驶等因素,交通事故仍然频繁发生。此外,随着驾驶环境的复杂性增加,对驾驶员的反应时间和判断能力提出了更高的要求。目前的驾驶安全预警方法对驾驶安全的预警不够准确,特征提取能力不足,预警效率差。

2、因此,如何实时、准确地为驾驶员提供预警,帮助其避免或减轻交通事故,成为了行业和科研机构亟待解决的问题。


技术实现思路

1、本申请实施例提供一种驾驶安全预警方法及模型训练方法、装置,能够实时、准确地为驾驶员提供预警,帮助其避免或减轻交通事故。

2、一方面,本申请实施例提供一种模型训练方法,方法包括:

3、获取多组第一训练样本构成的第一训练样本集,其中,所述第一训练样本集基于第一投影对抗网络模型对第二训练样本集进行扩充得到,所述第二训本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取第一训练样本之前,所述方法还包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述历史第二训练样本集中各所述历史第二训练样本分别进行投影处理,得到各所述历史第二训练样本对应的投影矩阵,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一对抗网络包括生成器和判别器;

5.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述调整所述第二权重,包括:

7.一种驾驶安全预警方法...

【技术特征摘要】

1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取第一训练样本之前,所述方法还包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述历史第二训练样本集中各所述历史第二训练样本分别进行投影处理,得到各所述历史第二训练样本对应的投影矩阵,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一对抗网络包括生成器和判别器;

5.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述调整所述第二权重,包括:

7.一种驾驶安全预警方法,其特征在于,所述方法包括:

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员:王超唐立
申请(专利权)人:中移物联网有限公司
类型:发明
国别省市:

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