用于预测的方法、装置和车辆及存储介质和电子设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112445878A(43)申请公布日2021.03.05(21)申请号201910804825.1(22)申请日2019.08.29(71)申请人宝马股份公司地址德国慕尼黑(72)发明人K·拜尔(74)专利代理机构中国贸促会专利商标事务所有限公司11038代理人闫娜(51)Int.Cl.G06F16/29(2019.01)G06N7/00(2006.01)G06Q10/04(2012.01)G07C5/00(2006.01)G07C5/12(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称用于预测的方法、装置和车辆及存储介质和电子设备(57)摘要本发明提供一种用于预测自体车辆的停留地点和/或驾驶行为的方法，其中，检测和这样处理不同车辆的个体和集体驾驶数据，使得确定用于自体车辆的停留或自体车辆的驾驶行为的概率分布图型。本发明还涉及一种相应的用于预测自体车辆的停留地点和/或驾驶行为的装置以及一种包括该装置的车辆、一种计算机可读的存储介质和一种电子设备。CN112445878ACN112445878A权利要求书1/2页1.一种用于预测自体车辆的停留地点和/或驾驶行为的方法，其中，检测和这样处理不同车辆的个体和集体驾驶数据，使得为自体车辆的停留和/或自体车辆的驾驶行为确定概率分布(1-6)的图型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述概率分布(1-6)的图型形成为具有彼此相邻的网格的格栅网络，-每个网格被赋予一个概率值，所述自体车辆以该概率在该网格中停留，和/或-至少一个与所述自体车辆正在停留的网格相邻的网格被赋予一个概率值，所述自体车辆以该概率运动到该网格中。3.根据上述权利要求之一所述的方法，其中，所述概率分布(1-6)的图型基于集体驾驶行为来确定，所述概率分布的图型具有下述参数中的至少一个或组合：地点、星期几、日间时间、当前环境信息。4.根据上述权利要求之一所述的方法，其中，对于所述图型或其区域附加地检测用于所述自体车辆的驾驶员特定的驾驶数据，并且将其作为常规的自体驾驶数据分配给所述图型。5.根据上述权利要求之一所述的方法，其中，定期检测所述驾驶数据并且定期更新所述概率分布(1-6)的图型。6.根据上述权利要求之一所述的方法，其中，利用深度学习和人工智能技术的方法生成所述概率分布(1-6)的图型。7.根据上述权利要求之一所述的方法，其中，检测预设的自体车辆的当前的自体驾驶数据并且将其与所述概率分布(1-6)的图型进行比较，并且如果所述驾驶数据-显示所述自体车辆在所述图型的具有高于或低于预设阈值的概率的区域中停留，或者-所述自体车辆朝向所述图型的具有高于或低于预设阈值的概率的区域方向运动，那么认定偷盗并且执行预设动作。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述阈值基于下述参数中的至少一个或组合来确定：星期几、日间时间、车辆品牌、车辆型号、驾驶员特定的驾驶行为、当前路段信息、可用路段数据。9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，如果附加地检测到常规的驾驶数据，那么将所述驾驶数据与当前的自体驾驶数据进行比较，并且如果在常规的驾驶数据和当前的驾驶数据之间的偏差超过或低于预设阈值，那么认定偷盗。10.根据权利要求7、8或9所述的方法，其中，所述预设动作是下述之一或其组合：-将消息：“自体车辆可能被盗”发送给授权人员；将车辆标记为被盗；干预车辆控制，其中，能够预先询问预期用户：认定偷盗是否合理。11.一种用于预测自体车辆的停留地点和/或驾驶行为的装置，其中，该装置构造为用于检测和这样处理不同车辆的个体和集体驾驶数据，使得为自体车辆的停留和/或自体车辆的驾驶行为确定概率分布(1-6)的图型。12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述概率分布(1-6)的图型形成为具有彼此相邻的网格的格栅网络，-每个网格被赋予一个概率值，所述自体车辆以该概率在该网格中停留，和/或2CN112445878A权利要求书2/2页-至少一个与所述自体车辆正在停留的网格相邻的网格被赋予一个概率值，所述自体车辆以该概率运动到该网格中。13.根据权利要求11至12之一所述的装置，其中，所述概率分布(1-6)的图型基于集体驾驶行为来确定，所述概率分布的图型具有下述参数中的至少一个或组合：地点、星期几、日间时间、当前环境信息。14.根据权利要求11至13之一所述的装置，其中，该装置还构造为用于对于所述图型或其区域附加地检测用于所述自体车辆的驾驶员特定的驾驶数据并且将其作为常规的自体驾驶数据分配给所述图型。15.根据权利要求11至14之一所述的装置，其中，该装置还构造为用于定期检测所述驾驶数据并且定期更新所述概率分布(1-6)的图型。16.根据权利要求11至15之一所述的装置，其中，所