公开(公告)号：CN104361394B

公开(公告)日：2016-02-24

申请号：CN201410676263.4

申请日：2014-11-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 熊东 ,  刘晓明 ,  马明静 ,  朱周贤 ,  石绍辉 ,  杨小林 ,  温凯 ,  李庆文 ,  查小东 ,  吴永生 ,  朱周梅 ,  金平米 ,  黄友冬 ,  刘娟

IPC: G06N3/02 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明提出了一种基于竞争型神经网络判断油门误踩的方法，通过采集大量的正常踩油门和误踩油门情况下油门传感器信号的幅度变化曲线样本，将油门传感器信号的幅度和该幅度对应时间T0时间内的变化速度作为输入样本，构建包括两个神经元的竞争型神经网络进行自分类，得到训练好的工作网络模型，并据此计算出误踩油门的幅度及变化速度阈值表，在车辆运行中，实时采集当前踩油门的幅度及变化速度，并对照幅度及变化速度阈值表进行误踩油门的判断。该方法解决了现有技术中判断迟缓以及容易误判的技术问题，能够及早且准确判断油门是否误踩，极大降低事故发生的可能性。

公开(公告)号：CN104361394A

公开(公告)日：2015-02-18

申请号：CN201410676263.4

申请日：2014-11-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 熊东 ,  刘晓明 ,  马明静 ,  朱周贤 ,  石绍辉 ,  杨小林 ,  温凯 ,  李庆文 ,  查小东 ,  吴永生 ,  朱周梅 ,  金平米 ,  黄友冬 ,  刘娟

IPC: G06N3/02 ,  G06K9/66 ,  G06F19/00

Abstract: 本发明提出了一种基于竞争型神经网络判断油门误踩的方法，通过采集大量的正常踩油门和误踩油门情况下油门传感器信号的幅度变化曲线样本，将油门传感器信号的幅度和该幅度对应时间T0时间内的变化速度作为输入样本，构建包括两个神经元的竞争型神经网络进行自分类，得到训练好的工作网络模型，并据此计算出误踩油门的幅度及变化速度阈值表，在车辆运行中，实时采集当前踩油门的幅度及变化速度，并对照幅度及变化速度阈值表进行误踩油门的判断。该方法解决了现有技术中判断迟缓以及容易误判的技术问题，能够及早且准确判断油门是否误踩，极大降低事故发生的可能性。