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公开(公告)号：KR1020170140625A
公开(公告)日：2017-12-21
申请号：KR1020160073164
申请日：2016-06-13
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: B60W40/09 , B60K28/02 , B60W50/08 , B60W2050/0029 , B60W2540/30 , B60Y2400/30
Abstract: 본발명은차량에서제공하는차량데이터를이용하여운전자의패턴을다중트리유전프로그래밍알고리즘방법에적용하여학습및 분류하고, 학습된운전자모델의주행성향을분석함으로써운전자의위험도를정의할수 있으며, 학습되지않은데이터의위험도에대한실시간처리가가능한운전자의주행패턴인식시스템및 방법을제공한다. 본발명의일실시예에따른운전자의주행패턴인식시스템은차량의운행데이터를수집하는데이터수집부, 상기차량의운행데이터를분석하여운전자의운전패턴에대한영향을많이미치는주요센서들을선별하는데이터축소부, 기계학습알고리즘을통해상기수신된차량의운행데이터에서각각의운전자의운전패턴에대한모델을생성하는데이터학습부및 상기생성된운전자의운전패턴에대한모델을이용하여서비스를실행하는서비스실행부를포함한다.
Abstract translation: 本发明的学习和分类通过使用由所述车辆中的多个树遗传规划算法方法提供的车辆数据施加所述驱动器的模式，通过分析得知驾驶者模型的驾驶倾向，并且可以限定驱动器的危险，不学习 本发明提供了一种能够实时处理不存在数据风险的驾驶员的驾驶模式识别系统和方法。 识别驾驶者的驾驶模式，根据用于通过分析从数据获取单元，车辆操作数据从车辆收集的操作数据排序上的大量的对驾驶员的驾驶模式影响键传感器的本发明系统中的数据的一个实施例 还原单元，通过使用所述数据学习单元的操作模式的模型的机器学习算法，以及用于在接收到的车辆服务正在运行的服务的站数据生成各驾驶者的操作模式的模型所生成的驱动 还有一个执行单元。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR101827124B1
公开(公告)日：2018-02-07
申请号：KR1020160073164
申请日：2016-06-13
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본발명은차량에서제공하는차량데이터를이용하여운전자의패턴을다중트리유전프로그래밍알고리즘방법에적용하여학습및 분류하고, 학습된운전자모델의주행성향을분석함으로써운전자의위험도를정의할수 있으며, 학습되지않은데이터의위험도에대한실시간처리가가능한운전자의주행패턴인식시스템및 방법을제공한다. 본발명의일실시예에따른운전자의주행패턴인식시스템은차량의운행데이터를수집하는데이터수집부, 상기차량의운행데이터를분석하여운전자의운전패턴에대한영향을많이미치는주요센서들을선별하는데이터축소부, 기계학습알고리즘을통해상기수신된차량의운행데이터에서각각의운전자의운전패턴에대한모델을생성하는데이터학습부및 상기생성된운전자의운전패턴에대한모델을이용하여서비스를실행하는서비스실행부를포함한다.
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