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龙图腾网获悉北京中科睿途科技有限公司申请的专利一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118861293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410901936.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法是由李立江;赵雪;胡敏;宁欣;李爽;唐小江;卢宝莉设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法，包括：获取历史预设时段内的语音数据和文本数据并处理，得到标准文本数据并构建多个文本数据参考集；筛选出多个文本数据参考集中的标准文本数据的特征文本数据，根据特征文本数据生成训练数据集，构建危险驾驶行为预测模型；采集第一文本数据，基于危险驾驶行为预测模型，得到第一文本数据的危险预测指数；根据危险预测指数判断司机是否存在危险驾驶行为，若存在，生成第一提醒指令，并获取第二文本数据，根据第二文本数据对第一提醒指令进行应用评价，根据应用评价结果判断是否生成第二提醒指令；保证了司机危险驾驶行为识别的高效性和准确性，提高了道路安全性和交通效率。

本发明授权一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法，其特征在于，包括： 获取多个历史预设时段内的语音数据和文本数据，对语音数据和文本数据进行处理，得到标准文本数据并构建多个文本数据参考集； 对多个文本数据参考集中的标准文本数据进行分析并筛选出特征文本数据，根据特征文本数据生成训练数据集，根据训练数据集构建危险驾驶行为预测模型； 采集第一文本数据，基于危险驾驶行为预测模型，得到第一文本数据的危险预测指数； 根据危险预测指数判断司机是否存在危险驾驶行为，若存在，生成第一提醒指令，并获取第二文本数据，根据第二文本数据对第一提醒指令进行应用评价，根据应用评价结果判断是否生成第二提醒指令； 对语音数据和文本数据进行处理，得到多个标准文本数据并构建多个文本数据参考集，包括： 基于语音识别技术，将所述语音数据转化为文本数据，对文本数据进行预处理，所述预处理包括时间单位统一化、去除异常值以及填补缺失值； 将预处理后的文本数据进行标准化处理，所述标准化处理包括预处理后的文本数据进行分类，得到多类别的文本数据，并将同一类别的文本数据进行标准化； 其中，x′i为同一类别中的第i个文本数据xi的标准文本数据，n为同一类别中的数据数量； 根据同一历史预设时段内的不同类别的标准文本数据构建文本数据参考集； 对多个文本数据参考集中的标准文本数据进行分析并筛选出特征文本数据，包括： 针对每个文本数据参考集中标准文本数据构建标准文本数据类别矩阵H； 其中，xj′i为第j个类别中第i个标准文本数据，其中，j＝1，2，…m，i＝1，2，…n； 对标准文本数据类别矩阵H中同类别的标准文本数据进行分析，得到同类别的标准文本数据的波动量值以及变化趋势，根据波动量值以及变化趋势生成对应标准文本数据的特征系数，将特征系数大于预设特征系数阈值的标准文本数据设定为对应类别中的特征文本数据； 根据同一文本数据参考集中多个类别中的特征文本数据构建特征文本数据类别矩阵HT； 其中，x1T为第1类别中的特征因子，s1′i为第1类别中第i个标准文本数据对应的特征系数，∝为筛选公式，其中，筛选公式用于筛选出特征系数大于预设特征系数阈值的标准文本数据，xjT为第j类别中的特征因子，sj′i为第j类别中第i个标准文本数据对应的特征系数，其中，j＝1，2，…，m； 根据特征文本数据生成训练数据集，根据训练数据集构建危险驾驶行为预测模型，包括： 针对同一特征文本数据类别矩阵HT的历史预设时段建立时间参考线，基于预设时间间隔设定多个采集时间节点； 获取同一时间参考线的每个采集时间节点处的多个类别的特征文本数据，将特征文本数据与预设正常标准文本数据区间进行对比，根据对比结果标记待定危险数据，并计算每个待定危险数据的危险系数，根据危险系数将待定危险数据划分为真危险数据和假危险数据； 根据每个采集时间节点处的真危险数据、危险系数以及对应类别的权重系数生成当前采集时间节点的危险指数，根据危险指数设定当前历史预设时段内的初始关注时间节点和末端关注时间节点； 截取每个时间参考线中的初始关注时间节点和末端关注时间节点之间的真危险数据，并将截取的真危险数据设定为一组训练数据； 将多个时间参考线对应的多组训练数据构建训练数据集，并进行神经网络训练，得到对应的危险驾驶行为预测模型； 根据每个采集时间节点处的真危险数据、危险系数以及对类别的权重系数生成当前采集时间节点的危险指数，包括： 根据比对结果得到不处于预设正常标准文本数据区间且特征文本数据差值大于预设数据差值阈值的特征文本数据，将对应的特征文本数据设定为待定危险数据； 根据待定危险数据的特征文本数据差值与预设数据差值阈值的偏差程度生成对应待定危险数据的危险系数； 若待定危险数据的最后采集时间节点处的危险系数小于预设危险系数阈值，则将对应的待定危险数据设定为假危险数据； 若待定危险数据的最后采集时间节点处的危险系数大于预设危险系数阈值，则将对应的待定危险数据设定为真危险数据； 根据每个采集时间节点处的真危险数据按照类别、危险系数以及对应类别的权重系数生成当前采集时间节点的危险指数A； 其中，m0为真危险数据对应类别的数量，Zv,j为第j个类别中第v个真危险数据的特征文本数据差值，Z0v,j为第j个类别中第v个真危险数据的预设数据差值阈值，∣Zv,j-Z0,j∣为第j个类别中第v个真危险数据的危险系数，bj为第j个类别的权重系数，r,j为第j个类别中的真危险数据的数量； 根据第二文本数据对第一提醒指令进行应用评价，包括： 获取第二文本数据，对第二文本数据进行处理，得到不同类别的第二标准文本数据，并筛选出不同类别的第二标准文本数据的第二特征文本数据； 将同一时间节点的不同类别的第二特征文本数据输入至危险行为预测模型中，得到对应时间节点处的危险预测指数，根据相邻时间节点处的危险预测指数生成第二文本数据的危险预测指数的下降率； 根据第二文本数据的危险预测指数的下降率，预测直至危险预测指数小于预设危险预测指数阈值的应用时长； 根据应用时长生成第一提醒指令的应用评价结果。

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