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申请/专利权人：成都赛力斯科技有限公司
摘要：本申请涉及一种驾驶风格识别方法、装置、计算机设备和存储介质。通过获取目标对象针对每个阶段的驾驶风格特征数据以及识别对应阶段的道路工况类别，并基于道路工况类别确定目标驾驶风格识别模型，以识别对应阶段的驾驶风格，并在目标对象的驾驶里程达到目标里程的情况下，基于目标对象的驾驶里程对应的各个阶段的驾驶风格，确定目标对象的目标驾驶风格。其在识别驾驶风格时是基于包括纵向加速度平均值、跟车距离平均值以及方向盘转角与车速乘积的最大值的驾驶风格特征数据，因此能够准确实时的描述目标对象在转向、加速以及减速时的操作风格，通过结合对应阶段的道路工况类别识别驾驶风格，能够提高对驾驶风格识别的准确性。
主权项：1.一种驾驶风格识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象针对每个阶段的驾驶风格特征数据以及识别对应阶段的道路工况类别，所述驾驶风格特征数据包括每个阶段的纵向加速度平均值、跟车距离平均值以及方向盘转角与车速乘积的最大值；基于所述道路工况类别确定所述对应阶段的目标驾驶风格识别模型，将所述对应阶段的所述驾驶风格特征数据输入所述目标驾驶风格识别模型，得到所述目标驾驶风格识别模型输出的针对所述对应阶段的驾驶风格；在所述目标对象的驾驶里程达到目标里程的情况下，基于所述目标对象的驾驶里程对应的各个阶段的驾驶风格，确定所述目标对象的目标驾驶风格；所述目标驾驶风格识别模型通过如下方法训练得到：获取不同道路工况类别下的训练数据集，所述训练数据集包括多个样本阶段的驾驶风格特征样本数据以及对应的驾驶风格标签，所述驾驶风格特征样本数据包括对应样本阶段的纵向加速度平均值、跟车距离平均值以及方向盘转角与车速乘积的最大值；采用不同道路工况类别下的训练数据集分别训练对应类别的初始驾驶风格识别模型，得到不同道路工况类别下的驾驶风格识别模型；所述不同道路工况类别下的驾驶风格识别模型对所述驾驶风格特征样本数据中纵向加速度平均值、跟车距离平均值以及方向盘转角与车速乘积的最大值的权重参数不同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都赛力斯科技有限公司 驾驶风格识别方法、装置、计算机设备和存储介质
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