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차량의 주행 시 발생되는 주행과 관련된 로우 데이터를 획득하는 단계,상기 로우 데이터를 가공하여 주행 정보를 생성하는 단계,상기 주행 정보로부터 특징을 추출하는 단계, 상기 추출된 특징을 학습 데이터로 하여 패턴 인식 모델을 생성하는 단계, 그리고상기 패턴 인식 모델을 통하여 도로 상황을 고려한 현재 차량의 가감속 정보를 추출하는 단계를 포함하는 패턴 인식을 이용한 자동차 가감속 정보 추출 방법
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청구항 1에 있어서,상기 로우 데이터를 획득하는 단계는,상기 차량에 설치된 OBDⅡ(On Board Diagnostics Ⅱ) 모듈 또는 상기 차량에 설치된 센서를 통하여 획득하는 자동차 가감속 정보 추출 방법
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청구항 1에 있어서,상기 주행 정보는, 속도, 엔진 회전수, 핸들각도, 연료 차단, 연료 분사량, 엑셀위치, Throttle 위치 및 엔진 토크 중에서 적어도 하나를 포함하는 자동차 가감속 정보 추출 방법
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차량의 주행 시 발생되는 주행과 관련된 로우 데이터를 획득하는 로우 데이터 획득부,상기 로우 데이터로부터 주행 정보를 생성하는 주행 정보 생성부, 상기 주행 정보로부터 특징을 추출하는 특징 추출부, 상기 추출된 특징을 학습 데이터로 하여 패턴 인식 모델을 생성하는 모델링부, 그리고상기 패턴 인식 모델을 통하여 도로 상황을 고려한 현재 차량의 가감속 정보를 추출하는 패턴 인식부를 포함하는 패턴 인식을 이용한 자동차 가감속 정보 추출 장치
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청구항 4에 있어서,상기 로우 데이터를 획득부는,상기 차량에 설치된 OBDⅡ(On Board Diagnostics Ⅱ) 모듈 또는 상기 차량에 설치된 센서를 통하여 상기 로우 데이터를 획득하는 자동차 가감속 정보 추출 장치
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청구항 5에 있어서,상기 주행 정보는, 속도, 엔진 회전수, 핸들각도, 연료 차단, 연료 분사량, 엑셀위치, Throttle 위치 및 엔진 토크 중에서 적어도 하나를 포함하는 자동차 가감속 정보 추출 장치
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