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本发明公开一种基于高德动态数据融合计算的驾驶倾向性辨识方法和系统，通过融合高德SDK实现从导航过程中提取驾驶倾向性特征参数，无需借助外部采集设备和系统；采用模拟退火算法对K均值聚类算法进行优化，解决了如何准确获取驾驶员倾向性标签的问题；提出基于广义回归神经网络建立驾驶倾向性辨识模型，提高了驾驶倾向性辨识精度，同时降低了驾驶倾向性辨识难度；本发明创造性地将高德电子地图技术与驾驶倾向性辨识相结合，能够快速、实时地实现对驾驶员倾向性精准辨识，可以为建立人性化的智能辅助驾驶系统提供了便捷。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113252057 A
(43)申请公布日 2021.08.13
(21)申请号 202110523893.8
(22)申请日 2021.05.13
(71)申请人 青岛科技大学
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