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申请/专利权人：浙江吴霞科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于多源异构大数据的重点车辆驾驶员画像智能生成系统，其通过获取重点车辆驾驶员的多源异构数据，如车辆GPS轨迹数据和车载摄像头数据，并在后端引入基于人工智能的数据处理和分析算法来进行这些多源异构数据的分析，以此来监测和评估驾驶员的行为模式，判断驾驶行为风险等级。这样，能够对驾驶员的变道、超速、急加速和急减速等驾驶行为进行综合评估，从而构建一个全面的驾驶行为风险评估模型，以作为驾驶员画像生成的一个维度属性信息来提高驾驶员画像生成的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于多源异构大数据的重点车辆驾驶员画像智能生成系统，其特征在于，包括：驾驶员多源异构数据采集模块，用于获取重点车辆驾驶员的多源异构数据，其中，所述多源异构数据包括车辆GPS轨迹数据和图像关键帧的集合，所述车辆GPS轨迹数据包括车辆位置、车辆速度和时间信息；时刻划分模块，用于从所述车辆GPS轨迹数据确定变道时刻、超速时刻、急加速时刻和急减速时刻；关键帧集合分组模块，用于基于所述变道时刻、所述超速时刻、所述急加速时刻和所述急减速时刻，对所述图像关键帧的集合进行集合切分以得到变道时刻图像的子集、超速时刻图像的子集、急加速时刻图像的子集和急减速时刻图像的子集；车辆行驶状态语义理解模块，用于基于所述车辆GPS轨迹数据中的时间信息，对所述车辆GPS轨迹数据进行编码和时序特征提取以得到车辆行驶状态语义理解特征向量；多时刻行为语义编码模块，用于对所述变道时刻图像的子集、所述超速时刻图像的子集、所述急加速时刻图像的子集和所述急减速时刻图像的子集分别进行图像原型编码处理以得到变道行为原型语义编码特征向量、超速行为原型语义编码特征向量、急加速行为原型语义编码特征向量和急减速行为原型语义编码特征向量；车辆行驶行为多模态融合表征模块，用于将所述车辆行驶状态语义理解特征向量、所述变道行为原型语义编码特征向量、所述超速行为原型语义编码特征向量、所述急加速行为原型语义编码特征向量和所述急减速行为原型语义编码特征向量通过基于投影层的多模态特征融合器以得到车辆行驶行为多模态融合表征特征向量作为车辆行驶行为多模态融合表征特征；驾驶行为风险等级判断模块，用于基于所述车辆行驶行为多模态融合表征特征，确定评估结果，所述评估结果用于表示驾驶行为风险等级标签；驾驶员画像属性信息设置模块，用于将所述评估结果设置为所述重点车辆驾驶员的驾驶员画像的一个维度属性信息；其中，所述多时刻行为语义编码模块，用于：将所述变道时刻图像的子集、所述超速时刻图像的子集、所述急加速时刻图像的子集和所述急减速时刻图像的子集分别通过包含卷积神经网络模型和原型特征提取网络的编码器以得到所述变道行为原型语义编码特征向量、所述超速行为原型语义编码特征向量、所述急加速行为原型语义编码特征向量和所述急减速行为原型语义编码特征向量；其中，所述多时刻行为语义编码模块，包括：时刻图像语义编码单元，用于将所述变道时刻图像的子集、所述超速时刻图像的子集、所述急加速时刻图像的子集和所述急减速时刻图像的子集分别通过所述编码器的卷积神经网络模型中进行特征提取以得到变道行为语义编码特征向量的序列、超速行为语义编码特征向量的序列、急加速行为语义编码特征向量的序列和急减速行为语义编码特征向量的序列；行为原型语义特征提取单元，用于将所述变道行为语义编码特征向量的序列、所述超速行为语义编码特征向量的序列、所述急加速行为语义编码特征向量的序列和所述急减速行为语义编码特征向量的序列分别通过所述编码器的原型特征提取网络中进行原型特征提取以得到所述变道行为原型语义编码特征向量、所述超速行为原型语义编码特征向量、所述急加速行为原型语义编码特征向量和所述急减速行为原型语义编码特征向量；其中，所述行为原型语义特征提取单元，用于：将所述变道行为语义编码特征向量的序列通过所述编码器的原型特征提取网络中以如下原型计算公式进行原型特征提取以得到所述变道行为原型语义编码特征向量；其中，所述原型计算公式为： 其中，和分别为所述变道行为语义编码特征向量的序列中第和第个变道行为语义编码特征向量的各个位置的特征值，和分别为所述变道行为语义编码特征向量的序列中第和第个变道行为语义编码特征向量，是所述变道行为语义编码特征向量的序列，表示以2为底的对数函数值，为各个所述变道行为语义编码特征向量的长度，为所述变道行为语义编码特征向量的序列中向量的个数－1，为变道行为语义差异特征向量中各个位置的特征值，是所述变道行为语义差异特征向量的长度，为指数运算，是所述变道行为原型语义编码特征向量。

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