申请/专利权人：长安大学

申请日：2022-11-17

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115798239A

主分类号：G08G1/0962

分类号：G08G1/0962;G06F18/2431;G06F18/214;G06F16/29;G08G1/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.22#授权;2023.04.07#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明公开了一种车辆运行道路区域类型辨识方法，包括：步骤一：划分目标区域中的山区区域类型、市区区域类型、郊区区域类型和高速区域类型；并将区域类型的范围具象为离散的经纬度点状信息；步骤二：根据车辆GPS定位信息及区域类型范围信息，判断每个短行程所属的区域类型；步骤三：每个短行程特征参数数据库内增加车辆运行所属区域类型的标签；同时获得机器学习数据库，利用机器学习算法进行训练，构建出基于机器学习的车辆运行道路区域分类模型，该模型将用于对车辆运行道路区域的辨识。实现了在行驶工况合成之前获取用户数据的所属区域类型标签，可用于构建不同城市分区域类型的行驶工况，及时准确的校准技术参数评估整车性能。

主权项：1.一种车辆运行道路区域类型辨识方法，其特征在于，包括：步骤一：按照地理位置信息，划分目标区域中的山区区域类型；按照道路类型，划分目标区域为市区区域类型、郊区区域类型和高速区域类型；并将区域类型的范围具象为离散的经纬度点状信息；步骤二：以用户数据作为输入，用户数据包括车辆运行数据信息和车辆GPS定位信息，对数据进行预处理后，根据短行程法进行短行程划分，将原始数据划分成若干个运动学片段，计算每个短行程的特征参数获得短行程特征参数数据库；根据车辆GPS定位信息及区域类型范围信息，判断每个短行程所属的区域类型；步骤三：每个短行程特征参数数据库内增加车辆运行所属区域类型的标签；同时获得机器学习数据库，利用机器学习算法进行训练，构建出基于机器学习的车辆运行道路区域分类模型，该模型将用于对车辆运行道路区域的辨识。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长安大学 一种车辆运行道路区域类型辨识方法

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