[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

说明书

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，并将所述正负样本划分为训练集和测试集；采用装袋算法对所述训练集进行训练，获取原始驾驶模型；采用所述测试集对所述原始驾驶模型进行测试，获取目标驾驶模型。该驾驶模型训练方法可有效增强驾驶模型的泛化性，解决了当前驾驶识别模型识别结果较差的问题，并提高了识别驾驶人开车的准确率。

技术领域

本发明涉及行为识别领域，尤其涉及一种驾驶模型训练方法、驾驶人识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着信息时代的发展，人工智能技术作为核心技术越来越多的被用来解决人们生活中的具体问题。目前,在判断是否为手机用户本人开车一般采用单一模型对驾驶人进行识别，以确认是否为手机用户本人开车，这种仅仅使用单一模型进行驾驶人识别的方式存在局限性，同时这种单一模型的泛化能力较弱，使得获取的识别结果不能较好地反映是否为本人开车，即识别结果较差，使得当前识别手机用户本人开车的精确度较低。

发明内容

本发明实施例提供一种驾驶模型训练方法、驾驶人识别方法、装置、设备及介质，以解决当前驾驶模型识别效果较差的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种驾驶模型训练方法，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，并将所述正负样本划分为训练集和测试集；

采用装袋算法对所述训练集进行训练，获取原始驾驶模型；

采用所述测试集对所述原始驾驶模型进行测试，获取目标驾驶模型。

第二方面，本发明实施例提供一种驾驶模型训练装置，包括：

训练行为数据获取模块，用于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；

训练驾驶数据获取模块，用于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；

正负样本获取模块，用于基于所述用户标识，从所述训练驾驶数据获取正负样本，并将所述正负样本划分为训练集和测试集；

原始驾驶模型获取模块，用于采用装袋算法对所述训练集进行训练，获取原始驾驶模型；

目标驾驶模型获取模块，用于采用所述测试集对所述原始驾驶模型进行测试，获取目标驾驶模型。

第三方面，本发明实施例提供一种驾驶人识别方法，包括：

获取用户的待识别行为数据，所述待识别行为数据与用户标识相关联；

基于所述用户标识查询数据库，获取与所述用户标识相对应的目标驾驶模型；

基于所述待识别行为数据和所述目标驾驶模型，获取识别概率；

判断所述识别概率是否大于预设概率；若所述识别概率大于所述预设概率，则确定为本人驾驶。

第四方面，本发明实施例提供一种驾驶人识别装置，包括：

待识别行为数据获取模块，用于获取用户的待识别行为数据，所述待识别行为数据与用户标识相关联；

目标驾驶模型获取模块，用于基于所述用户标识查询数据库，获取与所述用户标识相对应的目标驾驶模型；