【技术实现步骤摘要】
一种网约智能交通工具的方法及服务器
本专利技术涉及交通工具租赁的
，特别涉及一种网约智能交通工具的方法及服务器。
技术介绍
随着科学技术的不断发展，交通工具越来越智能化，人们的出现也是越来越方便，其中，网约车是人们的一个选择出行的方式。现有技术中人们租赁交通工具比较繁琐，过程繁多，并且对承租人的信用等级不进行审核，会导致出现很多问题。
技术实现思路
本专利技术旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种网约智能交通工具的方法，可以避免线下租赁的各种繁琐过程，租赁更加方便，同时会对承租人的信用等级进行审核，使租赁更加安全可靠。本专利技术的第二个目的在于提出一种服务器。为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种网约智能交通工具的方法，应用于服务器，包括：从出租人客户端获取出租人信息和所述智能交通工具的出租信息；从承租人客户端获取承租人信息和租用需求信息；从征信平台获取承租人的信用等级；根据所述信用等级判断...
【技术保护点】
1.一种网约智能交通工具的方法，应用于服务器，其特征在于，包括：/n从出租人客户端获取出租人信息和所述智能交通工具的出租信息；/n从承租人客户端获取承租人信息和租用需求信息；/n从征信平台获取承租人的信用等级；/n根据所述信用等级判断承租人是否能够租用所述智能交通工具；/n当确定承租人的信用等级大于设定信用等级时，根据所述租用需求信息发送与之相匹配的所述智能交通工具的出租信息到承租人客户端供承租人挑选；/n从承租人客户端获取承租人的下单信息及从出租人客户端获取出租人的确认信息，生成订单信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种网约智能交通工具的方法，应用于服务器，其特征在于，包括：
从出租人客户端获取出租人信息和所述智能交通工具的出租信息；
从承租人客户端获取承租人信息和租用需求信息；
从征信平台获取承租人的信用等级；
根据所述信用等级判断承租人是否能够租用所述智能交通工具；
当确定承租人的信用等级大于设定信用等级时，根据所述租用需求信息发送与之相匹配的所述智能交通工具的出租信息到承租人客户端供承租人挑选；
从承租人客户端获取承租人的下单信息及从出租人客户端获取出租人的确认信息，生成订单信息。
2.如权利要求1所述的网约智能交通工具的方法，其特征在于，承租人在下单前，从承租人客户端获取承租人的人脸信息并进行识别，当确定为承租人本人时，承租人方可下单。
3.如权利要求2所述的网约智能交通工具的方法，其特征在于：
所述网约智能交通工具，在下单前，从承租人客户端获取承租人的人脸信息并进行识别，当确定为承租人本人时，承租人方可下单；还包括对所述承租人人脸图像进行图像归一化预处理，并对预处理图像筛选有效特征像素，以获取有效特征像素集，并将有效特征像素集进行线性判别分析，以获取降维映射图像矩阵，并将降维映射图像矩阵与所述服务器承租人人脸图像数据库匹配，根据匹配结果执行下单操作命令，其具体步骤包括：
步骤A1、根据所述网约智能交通工具的方法，随机采集所述承租人人脸图像样本；
步骤A2、根据预先建立的图像预处理模型，对所述步骤A1随机采集承租人人脸图像样本进行图像归一化预处理，同时根据公式(1)对所述随机采集承租人人脸图像样本筛选有效特征像素，以获取有效特征像素集；
其中，exp为自然常数e的指数函数，δ为(ki-hi)-(ki-1-hi-1)的方差值，d为所述随机采集承租人人脸图像样本的总维度值，i、j为大小为i×j的随机采集承租人人脸图像样本，ki为所述随机采集承租人人脸图像样本在横轴方向的有效列向量值，hj为所述所述随机采集承租人人脸图像样本在纵轴方向的有效列向量值，为所述图像样本横轴方向的均向量值，所述图像样本纵轴方向的均向量值，为在均向量有效区间范围内的值，P(ki,hj)为筛选有效特征像素后构成的有效特征像素集；
步骤A3、根据公式(2)对所述步骤A2获取的有效特征像素集进行线性判别分析，以获取降维映射图像矩阵；
其中，t为所述降维映射图像矩阵列数，zt为所述降维映射图像矩阵横向列向量值，gt为所述降维映射图像矩阵纵向列向量值，为所述ki的映射投影值，为所述hj的映射投影值，(zt-ki)(gt-hj)t为线性判别分析处理，L(zt,gt)为经所述线性判别分析处理后的降维映射图像矩阵；
步骤A4、将所述步骤A3获取的降维映射图像矩阵与所述服务器承租人人脸图像数据库匹配，通过公式(3)判断是否成功匹配；
其中，N为所述服务器承租人人脸图像数据库样本数量，m、n为所述服务器承租人人脸图像数据库样本空间坐标，xm、yn分别为与所述降维映射图像矩阵的横、纵空间距离值，P(xm,yn)为与L(zt,gt)降维映射图像矩阵的空间距离，当P(xm,yn)计算值为1时，则表示...
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