[發明專利]一種駕駛能力過程性評價的方法及裝置

在審

• 申請號: 202011245373.7
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112381376A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 牛小林;馬宏;段桂江
• 申請（專利權）人: 易顯智能科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20;G09B19/16;G06N3/08
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 趙秀斌

1.一種駕駛能力過程性評價的方法，其特征在于，包括：

獲取目標駕駛人員的駕駛行為；

使用通過神經網絡訓練生成的駕駛能力評估模型評估所述駕駛行為，生成駕駛行為數據；

載入駕駛能力評估體系，所述駕駛能力評估體系用于評估所述駕駛行為數據；

對比所述駕駛行為數據和所述駕駛能力評估體系，生成所述駕駛行為數據的評價結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取目標駕駛人員的駕駛行為之前，所述方法還包括：

構建駕駛能力評估體系，所述駕駛能力評估體系作為駕駛行為是否規范的判斷依據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述構建駕駛能力評估體系包含6項駕駛能力評估指標，所述駕駛能力評估指標分別為基礎技能、空間感知、行為習慣、理解能力、熟練度和心理素質。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述構建駕駛能力評估體系之后，所述方法還包括：

獲取駕駛人員的駕駛行為數據集合；

根據深度神經網絡學習所述駕駛行為數據集合，生成駕駛能力評估模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據深度神經網絡學習所述駕駛行為數據集合，生成駕駛能力評估模型包括：

根據所述駕駛能力評估體系逐一評估所述駕駛行為數據集合中的數據，生成評估結果；

根據keras框架深度神經網絡學習所述評估結果，生成駕駛能力評估模型。

6.一種駕駛能力過程性評價的裝置，其特征在于，包括：

第一獲取單元，用于獲取目標駕駛人員的駕駛行為；

評估單元，用于使用通過神經網絡訓練生成的駕駛能力評估模型評估所述駕駛行為，生成駕駛行為數據；

載入單元，用于載入駕駛能力評估體系，所述駕駛能力評估體系用于評估所述駕駛行為數據；

對比單元，用于對比所述駕駛行為數據和所述駕駛能力評估體系，生成所述駕駛行為數據的評價結果。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

構建單元，用于構建駕駛能力評估體系，所述駕駛能力評估體系作為駕駛行為是否規范的判斷依據。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第二獲取單元，用于獲取駕駛人員的駕駛行為數據集合；

學習單元，用于根據深度神經網絡學習所述駕駛行為數據集合；

生成單元，用于根據所述學習單元的學習結果生成駕駛能力評估模型。

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述學習單元包括：

評估模塊，用于根據所述駕駛能力評估體系逐一評估所述駕駛行為數據集合中的數據，生成評估結果；

學習模塊，用于根據keras框架深度神經網絡學習所述評估結果，生成駕駛能力評估模型。

10.一種駕駛能力過程性評價的裝置，其特征在于，包括：

處理器、存儲器、輸入輸出單元、總線；

所述處理器與所述存儲器、所述輸入輸出單元以及所述總線相連；

所述處理器具體執行如下操作：

獲取目標駕駛人員的駕駛行為；

使用通過神經網絡訓練生成的駕駛能力評估模型評估所述駕駛行為，生成駕駛行為數據；

載入駕駛能力評估體系，所述駕駛能力評估體系用于評估所述駕駛行為數據；

對比所述駕駛行為數據和所述駕駛能力評估體系，生成所述駕駛行為數據的評價結果。