摘要
本申请公开一种基于多模型的自动驾驶安全预测方法，涉及车辆安全评估领域技术领域，包括：采集车辆运行信息数据，对采集车辆运行信息数据进行标注；通过基于特征密度自适应调节的生成对抗网络算法对车辆运行信息数据进行数据扩充，生成扩充数据；通过基于混沌优化算法来优化神经网络模型的参数对扩充数据进行特征提取，生成特征提取模型；通过特征提取数据输入到特征降维模型中进行特征降维模型的训练，生成数据降维模型；通过降维后的数据输入到分类器中进行分类器模型的训练；生成分类器模型；获取车辆当前运行数据；将特征提取模型、数据降维模型和分类器模型应用于新的实际数据，以评估和预测汽车在不同驾驶情况下的行为和安全性。
