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申请/专利权人：重庆大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260658A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/08;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本公开提供一种驾驶意图预测模型的训练方法、预测方法、装置和设备，包括：获取目标车辆的样本行驶数据；将目标车辆的样本行驶数据输入预设网络模型的第一分支，得到目标车辆的样本行驶数据对应的局部特征向量表征；将目标车辆的样本行驶数据对应的局部特征向量表征输入预设网络模型的第二分支，得到对应的局部序列信息表征；将局部序列信息表征输入预设网络模型的第三分支，得到目标车辆的驾驶意图预测结果；采用预设损失函数，基于目标车辆的驾驶意图预测结果，对预设网络模型的第三分支进行训练，得到训练后的驾驶意图预测模型。从而，能够有效进行驾驶意图预测，提升驾驶意图预测准确性。
主权项：1.一种驾驶意图预测模型的训练方法，其特征在于，应用于预设网络模型，所述预设网络模型包括：第一分支、第二分支和第三分支，所述第一分支用于描述GRU神经网络，所述第二分支用于描述多头注意力机制，所述第三分支用于描述分类预测器；所述方法包括：获取目标车辆的样本行驶数据；将所述目标车辆的样本行驶数据输入所述预设网络模型的第一分支，得到所述目标车辆的样本行驶数据对应的局部特征向量表征；将所述目标车辆的样本行驶数据对应的局部特征向量表征输入所述预设网络模型的第二分支，得到对应的局部序列信息表征；将所述局部序列信息表征输入所述预设网络模型的第三分支，得到所述目标车辆的驾驶意图预测结果；采用预设损失函数，基于所述目标车辆的驾驶意图预测结果，对所述预设网络模型的第三分支进行训练，得到训练后的驾驶意图预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 驾驶意图预测模型的训练方法、预测方法、装置和设备
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