驾驶状态的确定方法、模型训练方法及装置、和电子设备

    公开(公告)号:CN117591993A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311551600.2

    申请日:2023-11-20

    Abstract: 本申请涉及一种驾驶状态的确定方法、模型训练方法及装置、和电子设备,该方法包括:获取第一时间段内的第一图像帧序列;基于第一时间段内的驾驶对象的状态数据,生成第一融合信息序列,第一融合信息序列中包括至少一个第一融合信息包,每一第一融合信息包的生成时间分别对应于第一图像帧序列中的一个图像帧的采集时间;利用多模态生成式模型,基于第一图像帧序列和第一融合信息序列,生成第一预测结果,第一预测结果中包括驾驶对象的驾驶状态及对应的驾驶提示信息。本申请通过生成式模型基于多种模态数据确定驾驶状态及对应的驾驶提示信息,不仅提升了驾驶状态的全面性和准确度,而且能够及时进行预警,以提升驾驶的安全性和舒适性。

    一种基于GPT模型的打标方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN117113155A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311194255.1

    申请日:2023-09-15

    Inventor: 赵健博

    Abstract: 本申请提供的一种基于GPT模型的打标方法、装置、电子设备及介质,该方法包括:获取待打标数据、提示语及打标模型,其中打标模型是通过车载领域知识样本对GPT模型进行再训练得到的,根据打标模型确定待打标数据对应的查询语句;将提示语嵌入所述查询语句,得到查询样本;通过打标模型对查询样本进行分类,得到查询标签。本申请将车载领域知识样本输入GPT模型中,使得GPT模型具备车载领域的知识,拓宽了GPT模型的知识储备,通过打标模型中的车载领域知识识别待打标数据中的查询语句,通过提示语与查询语句的结合,明确的上下文含义并得到查询样本,对查询样本进行分类,快速得到查询标签,简化代打标数据的打标流程,提高整体效率,降低打标的成本。

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