长安汽车近日公开了一项名为“驾驶行为预测方法、驾驶行为预测模型训练方法及装置”的专利。该专利技术通过优化车辆参数样本的选取和训练模型，旨在提高驾驶行为预测的准确性。具体而言，它能够根据车辆参数类别的重要程度动态调整样本，并结合预设的预测精度来优化模型训练，从而实现对驾驶行为的精准预测，有望提升驾驶安全性和用户体验。

🚗 长安汽车的这项新专利聚焦于驾驶行为的预测，其核心在于一种创新的方法论，通过对车辆参数样本进行精细化处理来训练预测模型。

💡 该方法通过评估车辆参数类别的重要程度，从样本数据中剔除不那么关键的参数，从而获得更具代表性的数据子集，为模型训练奠定基础。

📊 专利技术还引入了基于预测精度的样本筛选机制，即根据预设的预测精度要求，反向选择与之匹配的车辆参数样本进行模型训练，以达到更高的预测准确率。

🚀 这种优化训练方法有望显著提升驾驶行为预测模型的性能，实现对驾驶行为的更精准、更可靠的预测，为智能驾驶和车辆安全管理提供技术支持。

天眼查财产线索信息显示，7月29日，重庆长安汽车股份有限公司申请的“驾驶行为预测方法、驾驶行为预测模型训练方法及装置”专利公开。摘要显示，方法包括：将待处理车辆参数输入目标驾驶行为预测模型，得到车辆的预测驾驶行为；目标驾驶行为预测模型通过如下方法得到：从第N车辆参数样本中删除根据车辆参数类别的重要程度值确定的第N目标车辆参数类别所对应的车辆参数，获得第N+1车辆参数样本；获取和车辆参数样本的车辆参数类别相同的第一目标车辆参数样本以训练驾驶行为预测模型，得到对应的预测精度；获取和预设预测精度对应的第一目标车辆参数样本的车辆参数类别相同的第二目标车辆参数样本，以训练驾驶行为预测模型，得到目标驾驶行为预测模型，基于目标驾驶行为预测模型，可以准确预测驾驶行为。