一种基于贝叶斯优化的智能汽车快速测试方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910344337.7
IPC分类号：G06K9/62;G06F17/50
申请日期：
2019-04-26
申请人：
同济大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于贝叶斯优化的智能汽车快速测试方法
申请号	CN201910344337.7	申请日期	2019-04-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-08-30	公开/公告号	CN110188797A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;7;/;5;0查看分类表>
申请人	同济大学	申请人地址	上海市杨浦区四平路1239号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	同济大学	当前权利人	同济大学
发明人	孙剑;周华骏;徐一鸣
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	叶敏华

摘要

本发明涉及一种基于贝叶斯优化的智能汽车快速测试方法，该方法通过精确选取有代表性的测试场景，减少测试次数，实现对大量样本安全性的评估，该方法首先基于现场交通场景，获得车辆的行驶场景关键参数，为关键参数确定取值范围与采样间隔，并组合关键参数，形成参数空间；然后基于贝叶斯优化理论，根据不同的测试目的选取合适的分类器与采集函数；最后初始化分类器，计算采集函数的数值，根据采集函数数值选取更加切合需求的下一智能汽车测试场景。与现有技术相比，本发明具有减少测试次数、提高测试效率，保证测试可信度等优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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