[发明专利]驾驶模型训练方法、驾驶人识别方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201710846077.4 | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN107704918B | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 金鑫;吴壮伟;张川;赵媛媛;黄度新;温善安;方小伟 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 谭果林 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种驾驶模型训练方法、驾驶人识别方法、装置、设备及介质。该驾驶模型训练方法包括：获取用户的训练行为数据，所述训练行为数据与用户标识相关联；基于所述训练行为数据，获取与所述用户标识相关联的训练驾驶数据；基于所述用户标识，从所述训练驾驶数据获取正负样本；采用所述正负样本对长短时记忆神经网络模型进行训练，获取目标驾驶模型。该驾驶模型训练方法解决了当前驾驶模型识别效果较差的问题，并提高了识别驾驶人开车的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 驾驶 模型 训练 方法 驾驶人 识别 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种驾驶模型训练方法，其特征在于，包括：获取用户的训练行为数据，所述训练行为数据与用户标识相关联；每一所述训练行为数据与用户标识关联存储；基于所述训练行为数据，获取与所述用户标识相关联的训练驾驶数据；基于所述用户标识，从所述训练驾驶数据获取正负样本；采用所述正负样本对长短时记忆神经网络模型进行训练，获取目标驾驶模型；所述基于所述用户标识，从所述训练驾驶数据获取正负样本，包括：接收数据查询指令，所述数据查询指令包括目标用户标识；从目标用户标识对应的所述训练驾驶数据中，选取预设时间段内预设数据时长每隔一单位时间获取的所述训练驾驶数据作为正样本；基于所述目标用户标识查询数据库，获取目标用户详细信息；基于所述目标用户详细信息查询数据库，获取与所述目标用户详细信息相同或相似的至少一个非目标用户，所述非目标用户对应一非目标用户标识；从所述非目标用户标识对应的所述训练驾驶数据中，选取同一时间段内预设数据时长每隔一单位时间获取的所述训练驾驶数据作为负样本；按预设比例配置所述正样本和所述负样本的数量。
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