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公开(公告)号：CN114694461B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210497048.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G09B19/16
Abstract: 本发明公开一种用于提高驾驶培训中驾驶安全的方法，主要包括：步骤S1、判断坡道起步项目场地中车辆是否发生后溜，若是，则进入步骤S2；步骤S2、判断车身角度是否超过车身角度阈值，若是，则控制车辆自动刹车，若否，则进入步骤S3；步骤S3、判断车身尾部是否接触电子围栏，若是，则控制车辆自动刹车，若否，则进入步骤S4；步骤S4、判断方向盘转动角度是否超过方向盘转角阈值，若是，则控制车辆自动刹车，若否，则进入步骤S5；步骤S5、判断后溜距离是否超过距离阈值，若是，则控制车辆自动刹车，若否，则结束。进一步，本发明还公开能实现上述方法的装置和电子设备。通过本发明能极大程度保障驾驶学员安全、高效地驾驶训练。
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公开(公告)号：CN114802229B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210633984.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开一种控制驾驶培训车辆制动的方法，主要包括：通过车载双GPS天线实时获取车辆GPS主天线坐标及车辆航向角信息，结合车辆GPS主天线到车辆车头两个角点、车辆两个后轮的距离，计算得到车头两个角点和车辆两个后轮的实时坐标；实时获取车速数据和车辆方向盘转角数据，根据所述车辆方向盘转角数据计算车辆外侧、内侧转向半径，根据车速数据计算车辆预测缓冲长度，并结合车辆的转向得到车辆的轨迹预测缓冲区域；根据轨迹预测缓冲区域及获取的障碍物的坐标信息，判断所述障碍物是否在轨迹预测缓冲区域内，若在，则触发制动指令。本发明能通过轨迹预测计算预碰撞区域来实现危险的预判、适时介入，提升学员模拟驾驶的用户体验感。
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公开(公告)号：CN117973796A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410209861.4
申请日：2024-02-26
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/20 , G06Q50/40 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了基于机器学习与线性规划的驾校车辆调配方法、电子设备和计算机可读存储介质，主要包括：获取天气信息、驾校学员基本信息；对天气信息和驾校学员基本信息进行数据预处理；制作训练数据；训练基于多层感知机的学员签到预测模型，得到目标学员签到预测模型；基于目标学员签到预测模型预测未来指定天数科目二和科目三学员的数量；建立并求解线性规划模型，以得到车辆分配最优方案，即分配给科目二的训练车和科目三的训练车的总和最小。本发明能实现合理调配驾校车辆资源，在满足学员学习要求的前提下最优化车辆资源的配置。
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公开(公告)号：CN117877334A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410068255.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G09B7/00 , G06F16/335 , G06F16/35 , H04L67/55 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开一种基于大数据人工智能的驾驶员理论培训方法，其包括：获取学员的三类信息，所述信息包括基本信息、行为信息和做题信息；将理论考试的题目按内容进行分类；统计各个学员对各个类别题目的掌握程度；制作训练数据；创建基于多层感知机的驾驶员理论考试培训模型；通过训练数据训练所述模型，得到目标驾驶员理论考试培训模型；基于目标驾驶员理论考试培训模型，计算学员做题库内所有题目的预测得分，并按预测得分的顺序依次向学员推送题目。通过本发明能根据学员的做题情况个性化为学员推荐驾驶理论考试题目，做到千人千面、因材施教，使学员能高效率掌握驾驶理论知识。
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公开(公告)号：CN118486005A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410662021.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 多伦互联网技术有限公司 , 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于图像处理的方向盘操作合规检测方法，结合终端设备现有的摄像头，采集学员操作方向盘的图像，并基于采集的图像智能化判断学员方向盘操作是否合规。进一步，本发明还提供用于实现上述检测方法的电子设备和计算机可读存储介质。本发明能直接通过终端设备上集成的摄像头采集学员操作方向盘的图像数据，对学员方向盘的关键操作进行分析，判断学员的方向盘操作是否合规，从而大幅度提升学员的训练效率。本发明有较强的拓展性，可以同时供大批学员使用，不仅能节省学员的时间，还能节省教练的人力，降低驾校成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114802229A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210633984.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开一种控制驾驶培训车辆制动的方法，主要包括：通过车载双GPS天线实时获取车辆GPS主天线坐标及车辆航向角信息，结合车辆GPS主天线到车辆车头两个角点、车辆两个后轮的距离，计算得到车头两个角点和车辆两个后轮的实时坐标；实时获取车速数据和车辆方向盘转角数据，根据所述车辆方向盘转角数据计算车辆外侧、内侧转向半径，根据车速数据计算车辆预测缓冲长度，并结合车辆的转向得到车辆的轨迹预测缓冲区域；根据轨迹预测缓冲区域及获取的障碍物的坐标信息，判断所述障碍物是否在轨迹预测缓冲区域内，若在，则触发制动指令。本发明能通过轨迹预测计算预碰撞区域来实现危险的预判、适时介入，提升学员模拟驾驶的用户体验感。
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公开(公告)号：CN118887057A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410677785.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 多伦互联网技术有限公司 , 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的方向盘掌握程度预测方法，包括：获取模拟器终端采集到的学员方向盘训练基础信息；基于学员方向盘训练基础信息计算学员响应指令相关数据；对学员操作方向盘角度到达指令位置的次数、学员听到指令后的反应时间、学员响应指令的净完成时间进行标准化处理；基于标准化处理后的数据制作训练数据，并将获取到的学员考试成绩作为训练标签；建立用于预测学员考试成绩的逻辑回归模型；训练所述逻辑回归模型，得到目标逻辑回归模型；将尚未参加考试的学员信息输入目标逻辑回归模型模型，输出学员成绩的预测结果。通过本发明能给予学员科学的判别结果，大幅度提升学员的训练效率。
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公开(公告)号：CN115065683A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210888963.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/1042 , H04L67/1074 , H04L67/12 , H04W4/46 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于车辆聚类的车辆边缘网络任务分配卸载方法，主要包括：实时接收RSU覆盖范围内车辆终端的位置信息和其所携带的任务属性信息，计算任务卸载概率，定义车辆终端的任务优先级；采用K‑means用户聚类方法将车辆终端划分为H个聚类集群，并得到各聚类集群的任务优先级；将任务优先级最高的聚类集群分配至边缘计算，最低的聚类集群分配至本地计算；对其它聚类集群，通过深度神经网络学习算法迭代训练获得最优分布式计算卸载策略；发送所述策略至各车辆集群。本发明为MEC服务器的计算资源调度过程提供更合理的依据，不仅提高了车辆终端计算任务的卸载执行成功率，还提高了计算任务执行成功率和卸载决策正确率，有效减小了计算任务执行时延。
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公开(公告)号：CN113238267A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110685478.2
申请日：2021-06-21
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种车辆在坡道上的定位方法及装置，所述方法包括：通过安装在车辆顶部的全球定位系统GPS天线实时获取车辆的姿态数据，其中，GPS天线包括第一GPS天线和第二GPS天线；根据车辆的姿态数据确定车辆经过的坡道的开始节点、结束节点和坡道的坡度值；获取第一GPS天线的经纬度数据，以构建车辆模型；根据坡道的坡度值修正车辆模型，以实现车辆的实时定位。解决了相关技术中车辆在坡道上的实时定位不够准确的问题。
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公开(公告)号：CN113183967A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110624252.1
申请日：2021-06-04
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车辆安全控制方法、装置、设备及存储介质，其中的方法包括如下步骤：实时获取车辆所处的位置信息；实时获取车辆速度及方向盘转角信息；根据车辆位置信息和车辆速度、方向盘转角信息计算得到车辆行进路线上的碰撞缓冲区的边缘位置信息；获取障碍物的位置信息；根据所述障碍物的位置信息和所述碰撞缓冲区的边缘位置信息，计算所述障碍物是否位于所述碰撞缓冲区内；当所述障碍物位于所述碰撞缓冲区内时，对所述车辆采取刹车动作。本发明的方法通过计算车辆行进路线上的碰撞缓冲区的精确区域，并结合障碍物信息准确计算刹车条件，避免仅根据障碍物距离来判断刹车条件所导致的误刹车，从而有效降低驾驶考试、训练车辆的误刹车的概率。
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