[发明专利]基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测方法及装置

权利要求书

1.基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1获取当前车辆行驶数据信息；

S2对所述车辆行驶数据信息预处理和特征提取得出样本数据块信息；

S3将所述样本数据块信息输入采用类不平衡算法训练后的车辆行驶行为识别模型，输出车辆行驶行为信息；具体包括：S301输入序列化数据块信息；S302预选基分类器生成算法BaseClassifier；S303调用BaggingVariation算法在当前数据集上生成子集成基分类器；S304利用已生成子集成基分类器对当前数据块样本进行预测，结合预测结果计算当前数据块上的类不平衡度；S305当类不平衡度小于预设阈值时，计算每一个子集成基分类器的误差、归一化误差权重均值和投票权重；S306根据每个子集成基分类器权重得到最终预测结果；

S4发送所述车辆行驶行为信息至终端。

2.根据权利要求1所述的基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测方法，其特征在于，所述步骤S1中当前车辆行驶数据信息具体包括当前车辆加速度信息和当前车辆角速度信息。

3.根据权利要求1所述的基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测方法，其特征在于，所述“S2对所述车辆行驶数据信息预处理和特征提取得出样本数据块信息”具体还包括：将车辆行驶数据信息存储至预设的数据库；抽取数据库中经预处理和特征提取的样本数据块信息作为训练样本；将训练样本输入待训练的车辆行驶行为识别模型进行训练，得出训练后的车辆行驶行为识别模型。

4.根据权利要求1所述的基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测方法，其特征在于，所述“车辆行驶行为信息”包括车辆异常行驶行为信息和车辆正常行驶行为信息，其中车辆异常行驶行为信息包括急加速、急刹、急转弯、急换道和跑偏行驶的一种；其中车辆正常行驶行为信息包括平稳加速、平稳减速、换道、转弯、匀速直线、静止和启动的一种。

5.基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测装置，其特征在于，包括以下：

数据获取模块，用于获取当前车辆行驶数据信息；

数据分析模块，用于对所述车辆行驶数据信息预处理和特征提取得出样本数据块信息；

数据处理模块，将所述样本数据块信息输入采用类不平衡算法训练后的车辆行驶行为识别模型，输出车辆行驶行为信息；具体包括：输入序列化数据块信息；预选基分类器生成算法BaseClassifier；调用BaggingVariation算法在当前数据集上生成子集成基分类器；利用已生成子集成基分类器对当前数据块样本进行预测，结合预测结果计算当前数据块上的类不平衡度；当类不平衡度小于预设阈值时，计算每一个子集成基分类器的误差、归一化误差权重均值和投票权重；根据每个子集成基分类器权重得到最终预测结果；

数据发送模块，用于发送所述车辆行驶行为信息至终端。

6.根据权利要求5所述的基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测装置，其特征在于，所述当前车辆行驶数据信息具体包括当前车辆加速度信息和当前车辆角速度信息。

7.根据权利要求5所述的基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测装置，其特征在于，所述“对所述车辆行驶数据信息预处理和特征提取得出样本数据块信息”具体还包括：将车辆行驶数据信息存储至预设的数据库；抽取数据库中经预处理和特征提取的样本数据块信息作为训练样本；将训练样本输入待训练的车辆行驶行为识别模型进行训练，得出训练后的车辆行驶行为识别模型。

8.根据权利要求5所述的基于类不平衡算法的车辆行驶行为检测装置，其特征在于，所述“车辆行驶行为信息”包括车辆异常行驶行为信息和车辆正常行驶行为信息，其中车辆异常行驶行为信息包括急加速、急刹、急转弯、急换道和跑偏行驶的一种；其中车辆正常行驶行为信息包括平稳加速、平稳减速、换道、转弯、匀速直线、静止和启动的一种。