公开(公告)号：CN115534848B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202211295261.1

申请日：2022-10-21

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 何静 ,  顾秀颖 ,  袁章凯 ,  张英鹏 ,  刘大全

IPC: B60R16/037 ,  B60H1/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开一种车辆控制方法、服务终端、车机系统、车辆控制系统、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。车辆控制方法包括获取场景配置文件和车辆数据；根据场景配置文件和车辆数据生成第一特征数据和场景标签；根据第一特征数据、场景标签和第一深度学习算法构建场景决策模型；根据场景配置文件、第一特征数据、场景标签和第二深度学习算法构建动作推荐模型；发送场景决策模型、动作推荐模型和场景配置文件至车机系统。如此，车辆根据预设的场景配置文件构建场景决策模型，通过场景决策模型构建动作推荐模型，使车机系统确定当前驾驶场景，自动执行符合当前驾驶场景的预测动作，无需用户编制场景模型和动作模型，操作简单，提升了用户体验。

公开(公告)号：CN115742855A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211511394.8

申请日：2022-11-29

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 袁章凯 ,  顾秀颖 ,  何静 ,  刘大全 ,  张英鹏

IPC: B60L58/12 ,  B60L3/12 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请涉及电动汽车技术领域，特别涉及一种电动汽车剩余里程预测方法、装置、电动汽车及介质，其中，方法包括：获取电动汽车第一预设时长内的状态数据和实际剩余电荷状态SOC；将预设时长内的状态数据输入预先建立的预测模型，输出状态数据的单位SOC行驶里程，其中，预测模型包括n层循环神经网络LSTM模块和多层感知机MLP模块，将预设时长内的状态数据输入n层LSTM模块，得到状态数据的序列信息，并将序列信息输入MLP模块，输出单位SOC行驶里程；根据实际SOC和单位SOC行驶里程计算电动汽车的剩余里程。由此，解决了相关技术中对于续航里程的预测准确度不高，导致可能存在由于电量不足而无法抵达目的地，降低用户用车体验感等问题。

公开(公告)号：CN115470403A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211018341.2

申请日：2022-08-24

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 袁章凯 ,  顾秀颖 ,  何静 ,  刘大全 ,  张英鹏

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及车辆服务技术领域，特别涉及一种车辆服务推荐模型的实时更新方法、装置、车辆及介质，其中，方法包括：一种车辆服务推荐模型的实时更新方法，其特征在于，包括：获取用户实时数据，并根据用户实时数据进行车辆服务推荐；根据车辆服务推荐的反馈，得到用户反馈数据；根据用户反馈数据读取当前时刻的初始推荐模型；根据用户反馈数据更新初始推荐模型，得到服务推荐模型，从而保证对用户个性化推荐车辆服务的同时，实现根据用户的实时需求更新推荐服务。

公开(公告)号：CN115116042A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210751060.1

申请日：2022-06-28

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 袁章凯 ,  谢乐成 ,  罗咏刚 ,  刘大全

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/75 ,  G06V10/44 ,  G06V10/25 ,  B60R16/02 ,  G01G19/42 ,  G01J5/00

Abstract: 本发明提供一种车载电话接听方法及装置、电子设备、存储介质，车载电话接听方法包括获取人物图像与目标对象信息；根据所述人物图像确定初始人数信息；根据所述目标对象信息确定辅助人数信息；结合所述初始人数信息和所述辅助人数信息，得到最终人数信息；将所述最终人数信息与预设数据库中的目标人数信息进行匹配处理，以确定与所述目标人数信息相匹配的接听方式。本发明通过结合识别人物图像和目标对象信息确定车内的最终人数，根据最终人数自动匹配相应的电话接听方式。在车内人数较多时，可很便捷地保护驾驶员的隐私，并且在很大程度上保证了驾驶的安全性。

公开(公告)号：CN114647783A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202210312283.8

申请日：2022-03-28

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 袁章凯 ,  谢磊 ,  蔡春茂 ,  郝金隆 ,  胡伟红

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于Self‑Attention的序列推荐方法，包括如下步骤：S1：通过日志系统获取用户行为的会话序列，会话序列中包含多个元素，将会话序列转换为固定长度，并将序列中每个元素编码在低纬度的密集空间中；S2：利用self‑attention模块获取输入和输出、物品之间的全局依赖；S3：利用self‑attention学习物品交互的高阶依赖；S4：采用预测层预测会话的下一次点击，利用带BPR优化准则的目标函数和增量训练方法对模型参数进行训练，并根据训练结果进行推送。本发明利用多层self‑attention学习序列交互的高层特征，通过多头注意力机制从不同空间表达序列元素之间的关系，既满足记忆性、泛化、又能从丰富的序列信息中挖掘用户偏好、实现千人千面的推荐。