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[發(fā)明專利]基于用戶行為的駕駛員識別方法、裝置及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810086755.6 申請日: 2018-01-30
公開(公告)號: CN108280482B 公開(公告)日: 2020-10-16
發(fā)明(設(shè)計)人: 鐘鴻飛 申請(專利權(quán))人: 廣州小鵬汽車科技有限公司
主分類號: G06K9/62 分類號: G06K9/62
代理公司: 深圳國新南方知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44374 代理人: 周雷
地址: 510000 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 用戶 行為 駕駛員 識別 方法 裝置 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.基于用戶行為的駕駛員識別方法,其特征在于,包括以下步驟:

采集車輛在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的用戶數(shù)據(jù);

對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗;

采用word2vec模型,將用戶數(shù)據(jù)封裝成一特征向量;

將該特征向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的該車輛對應(yīng)的駕駛員識別模型,識別獲得對應(yīng)的駕駛員識別結(jié)果;

所述駕駛員識別模型的訓(xùn)練過程包括步驟:采用word2vec模型,將歷史用戶數(shù)據(jù)封裝成多維特征向量集;

所述采用word2vec模型,將歷史用戶數(shù)據(jù)封裝成多維特征向量集的步驟,具體包括:

將歷史用戶數(shù)據(jù)按照時間順序依序排列;

將每次駕駛時的用戶數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),輸入到word2vec模型中,獲得模型輸出的特征向量;

根據(jù)時間順序,將word2vec模型輸出的多個特征向量生成一多維特征向量集。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的駕駛員識別方法,其特征在于,針對每輛車輛,均通過以下步驟訓(xùn)練獲得車輛對應(yīng)的駕駛員識別模型:

獲取車輛在一段時間內(nèi)的歷史用戶數(shù)據(jù);

對歷史用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類以及數(shù)據(jù)清洗;

采用word2vec模型,將歷史用戶數(shù)據(jù)封裝成多維特征向量集;

將多維特征向量集作為輸入數(shù)據(jù),輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后,將訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為駕駛員識別模型;

所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為多層全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具體包括輸入層、隱含層以及輸出層,且輸出層為二元分類器,用于標(biāo)識駕駛員識別結(jié)果為車主或非車主。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的駕駛員識別方法,其特征在于,所述用戶數(shù)據(jù)包括車輛設(shè)置數(shù)據(jù)、用戶駕駛行為數(shù)據(jù)、用戶出行偏好數(shù)據(jù)以及用戶與車輛之間的交互數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的駕駛員識別方法,其特征在于,還包括以下步驟:

針對駕駛員識別結(jié)果為車主的情況,切換到車主個性化服務(wù)模型,為車主提供個性化服務(wù);

針對駕駛員識別結(jié)果為非車主的情況,向車主發(fā)送相應(yīng)的報警信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于用戶行為的駕駛員識別方法,其特征在于,所述輸出層采用softmax函數(shù)或邏輯回歸函數(shù)構(gòu)建二元分類器。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶行為的駕駛員識別方法,其特征在于,所述駕駛員識別模型在一云端服務(wù)器訓(xùn)練獲得,且所述駕駛員識別方法在該云端服務(wù)器執(zhí)行識別步驟。

7.基于用戶行為的駕駛員識別裝置,其特征在于,包括:

至少一個處理器;

至少一個存儲器,用于存儲多個指令;

所述多個指令由所述至少一個處理器加載并實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項所述的基于用戶行為的駕駛員識別方法。

8.基于用戶行為的駕駛員識別系統(tǒng),其特征在于,包括車載終端和云端服務(wù)器,所述車載終端與云端服務(wù)器連接;

所述車載終端用于:采集車輛在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的用戶數(shù)據(jù)并發(fā)送到云端服務(wù)器;

所述云端服務(wù)器用于:

對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗;

采用word2vec模型,將用戶數(shù)據(jù)封裝成一特征向量;

將該特征向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的該車輛對應(yīng)的駕駛員識別模型,識別獲得對應(yīng)的駕駛員識別結(jié)果;

所述駕駛員識別模型的訓(xùn)練過程包括步驟:采用word2vec模型,將歷史用戶數(shù)據(jù)封裝成多維特征向量集;

所述采用word2vec模型,將歷史用戶數(shù)據(jù)封裝成多維特征向量集的步驟,具體包括:

將歷史用戶數(shù)據(jù)按照時間順序依序排列;

將每次駕駛時的用戶數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),輸入到word2vec模型中,獲得模型輸出的特征向量;

根據(jù)時間順序,將word2vec模型輸出的多個特征向量生成一多維特征向量集。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于用戶行為的駕駛員識別系統(tǒng),其特征在于,所述車載終端還用于采集車輛在一段時間內(nèi)的歷史用戶數(shù)據(jù)并發(fā)送到云端服務(wù)器;

所述云端服務(wù)器包括模型訓(xùn)練模塊,所述模型訓(xùn)練模塊用于為每輛車輛訓(xùn)練對應(yīng)的駕駛員識別模型,具體通過以下步驟訓(xùn)練獲得:

獲取車輛在一段時間內(nèi)的歷史用戶數(shù)據(jù);

對歷史用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類以及數(shù)據(jù)清洗;

采用word2vec模型,將歷史用戶數(shù)據(jù)封裝成多維特征向量集;

將多維特征向量集作為輸入數(shù)據(jù),輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后,將訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為駕駛員識別模型;

所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為多層全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具體包括輸入層、隱含層以及輸出層,且輸出層為二元分類器,用于標(biāo)識駕駛員識別結(jié)果為車主或非車主。

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