[发明专利]驾驶风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种驾驶风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质.该方法包括：获取原始驾驶数据，使用清洗规则对原始驾驶数据进行清洗，获取有效驾驶数据；将有效驾驶数据分别输入到训练好的目标lightGBM模型和目标xgboost模型中，获取目标lightGBM模型输出的第一有效风险系数和目标xgboost模型输出的第二有效风险系数；对第一有效风险系数和第二有效风险系数进行归一化处理，获取第一标准风险系数和第二标准风险系数；将第一标准风险系数和第二标准风险系数进行融合处理，获取目标风险系数，使得获取目标风险系数更加准确。

技术领域

本发明涉及智能决策领域，尤其涉及一种驾驶风险预测方法、装置、计 算机设备及存储介质。

背景技术

随着城镇化与机动化进程的加快，城市道路交通安全问题日益严峻，驾 驶人员的人身安全问题也成为大众关注的焦点。驾驶人员的安全问题主要取 决于两个方面，一个方面是驾驶人员驾驶车辆所在的环境安全，包括驾驶路 况、驾驶位置和天气状况等；另一个方面是驾驶人员驾驶车辆时的驾驶行为 安全，包括驾驶速度、行车时间段和驾驶加速度等。通过获取驾驶人员的驾 驶行为和所处环境判断驾驶人员当前的驾驶风险系数，以确定用户在当前时 间驾驶是否安全。目前驾驶风险系数多为单一模型识别，识别准确率不高，严重影响了驾驶人员通过驾驶风险系数判断当前驾驶是否安全的准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种驾驶风险预测方法、装置、计算机设备及存储介 质，以解决当前驾驶风险系数通过单一模型识别准确率不高的问题。

一种驾驶风险预测方法，包括：

获取原始驾驶数据，使用清洗规则对所述原始驾驶数据进行清洗，获取 有效驾驶数据；

将所述有效驾驶数据分别输入到训练好的目标lightGBM模型和目标 xgboost模型中，获取所述目标lightGBM模型输出的第一有效风险系数和所 述目标xgboost模型输出的第二有效风险系数；

对所述第一有效风险系数和所述第二有效风险系数进行归一化处理，获 取第一标准风险系数和第二标准风险系数；

将所述第一标准风险系数和所述第二标准风险系数进行融合处理，获取 目标风险系数。

一种驾驶风险预测装置，包括：

原始驾驶数据处理模块，用于获取原始驾驶数据，使用清洗规则对所述 原始驾驶数据进行清洗，获取有效驾驶数据；

模型处理模块，用于将所述有效驾驶数据分别输入到训练好的目标 lightGBM模型和目标xgboost模型中，获取所述目标lightGBM模型输出的第 一有效风险系数和所述目标xgboost模型输出的第二有效风险系数；

归一化处理模块，用于对所述第一有效风险系数和所述第二有效风险系 数进行归一化处理，获取第一标准风险系数和第二标准风险系数；

目标风险系数获取模块，用于将所述第一标准风险系数和所述第二标准 风险系数进行融合处理，获取目标风险系数。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在 所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上 述驾驶风险预测方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现上述驾驶风险预测方法的步骤。