[发明专利]车辆驾驶的推荐方法、装置、设备及车辆

权利要求书

1.一种车辆驾驶的推荐方法，其特征在于，包括：

响应于个性化配置推荐指令，获取驾驶员的第一数据，其中，所述第一数据包括驾驶员的特征信息和环境数据；

将所述第一数据输入到预先获取的驾驶配置参数推荐模型中，输出驾驶配置参数；

发送与所述驾驶配置参数对应的推荐信息，以向所述驾驶员展示所述推荐信息。

2.如权利要求1所述的车辆驾驶的推荐方法，其特征在于，所述驾驶配置参数推荐模型通过如下方式获取：

获取预训练模型，并通过所述预训练模型迁移学习得到残差卷积神经网络；

获取所有驾驶员的第一数据样本作为训练样本；

将训练样本输入到残差卷积神经网络进行训练，得到所述驾驶配置参数推荐模型。

3.如权利要求2所述的车辆驾驶的推荐方法，其特征在于，所述通过所述预预训练模型迁移学习得到基于残差的卷积神经网络，具体包括：

将从预训练模型的残差卷积神经网络中提取的网络参数值迁移至驾驶配置参数推荐模型的残差卷积神经网络中。

4.如权利要求1所述的车辆驾驶的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于驾驶员对所述推荐信息的反馈结果，根据所述反馈结果对所述驾驶配置参数推荐模型进行更新。

5.如权利要求1所述的车辆驾驶的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于个性化配置搜索指令，向驾驶员展示从云端获取到的其他车主的驾驶配置参数数据列表；

响应于驾驶员对所述驾驶配置参数数据列表的选择指令，获取被选中的驾驶配置参数数据，并根据所述选中的驾驶配置参数数据控制车辆对应的控制设备。

6.如权利要求5所述的车辆驾驶的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括:

响应于驾驶员对所述驾驶配置参数数据列表的过滤指令，根据过滤指令携带的过滤条件，筛选出满足过滤条件的驾驶配置参数数据进行展示；

响应于驾驶员对所述驾驶配置参数数据列表的排序指令，根据过滤指令携带的排序条件对驾驶配置参数数据列表进行对应的排序展示。

7.一种车辆驾驶的推荐装置，其特征在于，包括：

第一数据获取模块，用于响应于个性化配置推荐指令，获取驾驶员的第一数据，其中，所述第一数据包括驾驶员的特征信息和环境数据；

输出模块，用于将所述第一数据输入到预先获取的驾驶配置参数推荐模型中，输出驾驶配置参数；

推荐模块，用于发送与所述驾驶配置参数对应的推荐信息，以向所述驾驶员展示所述推荐信息。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7任一项所述的车辆驾驶的推荐方法。

9.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求7所述的车辆驾驶的推荐装置。