[發(fā)明專利]一種機(jī)動車駕駛員訓(xùn)練時長記錄認(rèn)證的方法及相關(guān)裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011084895.3 | 申請日: | 2020-10-12 |
| 公開(公告)號: | CN112396913B | 公開(公告)日: | 2022-11-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王陽;馬宏;段桂江 | 申請(專利權(quán))人: | 易顯智能科技有限責(zé)任公司 |
| 主分類號: | G09B9/052 | 分類號: | G09B9/052;G09B9/042;G07C5/08;H04L67/10 |
| 代理公司: | 北京輕創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212 | 代理人: | 趙秀斌 |
| 地址: | 100191 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 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: | 一種 機(jī)動車 駕駛員 訓(xùn)練 記錄 認(rèn)證 方法 相關(guān) 裝置 | ||
本申請實(shí)施例公開了一種機(jī)動車駕駛員訓(xùn)練時長記錄認(rèn)證的方法,用于降低當(dāng)前在駕駛訓(xùn)練中代訓(xùn)、假訓(xùn)的情況。本申請實(shí)施例方法包括:獲取目標(biāo)車輛的駕駛訓(xùn)練信息,所述駕駛訓(xùn)練信息包含但不限于當(dāng)前駕駛過程中所述目標(biāo)車輛的各部件的運(yùn)行狀態(tài)、駕駛員的操作行為和駕駛員身份信息;將所述駕駛訓(xùn)練信息上傳至云端數(shù)據(jù)庫;使用人工智能模型對所述云端數(shù)據(jù)庫中的駕駛訓(xùn)練信息進(jìn)行多維度的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與分析,以生成對應(yīng)的目標(biāo)車輛的駕駛員的實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息;將所述目標(biāo)駕駛員的歷史訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的歷史駕駛風(fēng)格畫像信息與所述實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息進(jìn)行比對,以確定所述目標(biāo)駕駛員的認(rèn)證準(zhǔn)確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請實(shí)施例涉及車輛駕駛認(rèn)證領(lǐng)域,尤其涉及一種機(jī)動車駕駛員訓(xùn)練時長記錄認(rèn)證的方法及相關(guān)裝置。
背景技術(shù)
在駕駛培訓(xùn)過程中,為了保證駕駛訓(xùn)練的質(zhì)量,每一位訓(xùn)練駕駛員需要進(jìn)行一定程度的駕駛訓(xùn)練,以使得對駕駛有一定的考核水平。為加強(qiáng)機(jī)動車駕駛培訓(xùn)市場管理,維護(hù)培訓(xùn)市場秩序,提高培訓(xùn)質(zhì)量,預(yù)防和減少道路交通事故,并且在培訓(xùn)過程中,要對駕駛學(xué)員和駕駛教練員的身份進(jìn)行核實(shí),杜絕代訓(xùn)、假訓(xùn),保障駕駛員的培訓(xùn)時長、上車?yán)锍毯团嘤?xùn)質(zhì)量,保障駕駛訓(xùn)練的公平性。
傳統(tǒng)的駕駛培訓(xùn)計時認(rèn)證系統(tǒng)往往采用在訓(xùn)練車輛上安裝計時設(shè)備,學(xué)員及教練上車開始訓(xùn)練時,通過身份卡等身份標(biāo)識介質(zhì)登錄計時系統(tǒng),開始連續(xù)記錄訓(xùn)練時間,并在結(jié)束訓(xùn)練時登出系統(tǒng),結(jié)束計時。此方法容易出現(xiàn)虛假登錄系統(tǒng)、冒用身份介質(zhì)進(jìn)行虛假登錄等漏洞。為此,近年來,計時系統(tǒng)又增加了人臉識別、指紋識別等生物特征識別技術(shù)以及連續(xù)視頻錄像等技術(shù)來增加學(xué)時造假的難度。
但上述方法仍然可以通過盜用、非法仿冒生物特征的作弊漏洞。增加了當(dāng)前在駕駛訓(xùn)練中代訓(xùn)、假訓(xùn)的情況。
發(fā)明內(nèi)容
本申請實(shí)施例公開了一種機(jī)動車駕駛員訓(xùn)練時長記錄認(rèn)證的方法及相關(guān)裝置,用于降低當(dāng)前在駕駛訓(xùn)練中,確定當(dāng)前駕駛員認(rèn)證的難度。
本申請實(shí)施例第一方面提供了一種機(jī)動車駕駛員訓(xùn)練時長記錄認(rèn)證的方法,包括:
獲取目標(biāo)車輛的駕駛訓(xùn)練信息,所述駕駛訓(xùn)練信息包含但不限于當(dāng)前駕駛過程中所述目標(biāo)車輛的各部件的運(yùn)行狀態(tài)、駕駛員的操作行為和駕駛員身份信息;
將所述駕駛訓(xùn)練信息上傳至云端數(shù)據(jù)庫,所述云端數(shù)據(jù)庫用于存儲所述駕駛訓(xùn)練信息,所述云端數(shù)據(jù)庫為駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)中心;
使用人工智能模型對所述云端數(shù)據(jù)庫中的駕駛訓(xùn)練信息進(jìn)行多維度的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與分析,以生成對應(yīng)的目標(biāo)車輛的駕駛員的實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息,所述實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息表示目標(biāo)車輛對應(yīng)的的目標(biāo)駕駛員在駕駛過程中的個性化駕駛風(fēng)格;
將所述目標(biāo)駕駛員的歷史訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的歷史駕駛風(fēng)格畫像信息與所述實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息進(jìn)行比對,以確定所述目標(biāo)駕駛員的認(rèn)證準(zhǔn)確性。
可選地,所述將所述目標(biāo)駕駛員的歷史訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的歷史駕駛風(fēng)格畫像信息與所述實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息進(jìn)行比對,以確定所述目標(biāo)駕駛員的認(rèn)證準(zhǔn)確性,包括:
根據(jù)所述駕駛訓(xùn)練信息確認(rèn)當(dāng)前預(yù)約所述目標(biāo)車輛進(jìn)行訓(xùn)練的駕駛員身份信息;
根據(jù)所述駕駛員身份信息獲取所述目標(biāo)駕駛員的歷史駕駛風(fēng)格畫像信息;
將所述歷史駕駛風(fēng)格畫像信息與所述實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息進(jìn)行比對,以確定所述目標(biāo)駕駛員的認(rèn)證準(zhǔn)確性。
可選地,在所述將所述目標(biāo)駕駛員的歷史訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的歷史駕駛風(fēng)格畫像信息與所述實(shí)時駕駛風(fēng)格畫像信息進(jìn)行比對,以確定所述目標(biāo)駕駛員的認(rèn)證準(zhǔn)確性之后,所述方法還包括:
若所述目標(biāo)駕駛員的認(rèn)證未通過,則生成認(rèn)證未通過信息,所述認(rèn)證未通過信息表示當(dāng)前在所述目標(biāo)車輛訓(xùn)練的駕駛員與所述駕駛員身份信息不匹配;
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