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申请/专利权人：中国第一汽车股份有限公司;一汽(北京)软件科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于车辆设备状态和用户驾驶行为的情绪预测方法、基于车辆设备状态和用户驾驶行为的情绪预测方法装置及电子设备包括：检测车辆行驶状态是否异常，以及检测用户驾驶行为是否异常；根据车辆行驶状态异常，将所述车辆设备状态信息作为情绪波动特征；根据用户驾驶行为异常，用所述用户驾驶行为信息确定用户情绪画像；基于所述车辆设备状态信息、所述用户驾驶行为信息构建情绪波动特征模型，并离线训练；根据所述情绪波动特征模型在线预测用户情绪状态是否是异常状态。通过上述方案，结合设备状态信息和用户画像对用户情绪波动做判断，基于设备状态信息预测情绪可以降低预测滞后问题，在用户情绪异常前做较早的预测。

主权项：1.一种基于车辆设备状态和用户驾驶行为的情绪预测方法，其特征在于，所述基于车辆设备状态和用户驾驶行为的情绪预测方法包括：检测车辆行驶状态是否异常，以及检测用户驾驶行为是否异常；根据车辆行驶状态异常，将车辆设备状态信息作为情绪波动特征，将对应用户驾驶车辆情绪波动的所述车辆设备状态信息转换成影响因子；根据用户驾驶行为异常，根据用户驾驶行为信息确定用户情绪画像，获取用户驾驶行为对应情绪波动的敏感度值；构建情绪波动特征模型，根据所述情绪波动特征模型在线预测用户情绪状态是否是异常状态；其中，所述根据用户驾驶行为信息确定用户情绪画像，获取用户驾驶行为对应情绪波动的敏感度值包括：以K时间为周期，设置K时间周期内用户情绪波动事件发生频次为t；持续采集t值，计算当前时间点前的n个有效K时间周期内Et值，生成用户驾驶行为序列，其中有效K时间周期是指该周期内t0，Et＝sumt；根据第n+1周期内的t值tn+1除以所述Et值，计算敏感度值S，即S＝tn+1Et；若敏感度值S值小于1，则表示目前相较于过去情绪敏感度减小；若敏感度值S值大于1，则表示目前相较于过去情绪敏感度增大；若敏感度值S值等于0，则敏感度值无意义；其中，所述将对应用户驾驶车辆情绪波动的所述车辆设备状态信息转换成影响因子包括：在车辆设备状态信息预设埋点信息形成数据湖；标注所述数据湖中数据对应的用户驾驶行为数据；将所述用户驾驶行为数据中异常行为特征信息数据标注为疑似情绪异常；将标注为疑似情绪异常对应的所述车辆设备状态信息用y值表示，用于表示设备信息序列；其中，y＝1的序列表示为对应疑似情绪异常的序列，y＝0的序列表示为对应情绪正常的序列，生成二分类模型；将所述二分类模型接入分类任务网络层；所述分类任务网络层包括，激活函数层和线性分类器函数层；其中，激活函数用于表示在训练过程中增大有效特征的贡献度，线性分类器函数用于确定分类结果以及每个类别的置信度值；若，所述y值的结果为1，则置信度值用于表示所述影响因子，表述为d；其中，所述根据所述情绪波动特征模型在线预测用户情绪状态是否是异常状态包括：获取计算公式将所述影响因子d、所述敏感度值S、所述y值的序列输入，获取Score值；其中，Score值为所述情绪状态是否为异常状态的预测值；若，Score值大于0，则对当前车辆行驶场景的情绪波动，导致情绪状态的预测为异常情绪状态。

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