一种基于加减速的业务处理方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于加减速的业务处理方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：检测车辆在指定的业务场景下执行加减速的操作，响应于加减速的操作，采集加速度，在业务场景的约束下，以部分加速度作为训练的样本、更新与加速度匹配的事件识别模型，获得目标事件识别模型，将部分加速度输入目标事件识别模型中进行分类，以识别表示紧急加减速的操作，在业务场景中，根据紧急加减速的操作对车辆进行业务处理，以业务场景作为训练事件识别模型、识别紧急加减速的操作的条件，减少计算量，保证事件识别模型的精确度，逐步学习出符合用户驾驶风格的事件识别模型，识别出用户个性化的紧急加减速的操作，操作简便，为业务处理的决策提供依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于加减速的业务处理方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及自动驾驶的
，尤其涉及一种基于加减速的业务处理方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
在用户驾驶车辆时，加速、减速是常规性的操作，在某些情况下，用户会大幅度进行加速、减速，有可能脱离用户的可操控范围，不仅降低乘客的舒适感，而且可能出现安全风险。因此，自动驾驶系统中会检测大幅度的加速、减速，并对大幅度的加速、减速进行干预，提高乘客的舒适感，降低安全风险。目前，为检测大幅度的加速、减速，通常是检测车辆的加速度，并设定相应的静态阈值，加速度超出或低于该阈值则认为是大幅度的加速、减速。但是，阈值是一个经验值，需要根据不同用户的情况不断进行调整，操作繁琐。
技术实现思路
本专利技术实施例提出了一种基于加减速的业务处理方法、装置、设备和存储介质，以解决针对用户检测大幅度加速、减速的操作较为繁琐的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于加减速的业务处理方法，包括：检测车辆在指定的业务场景下执行加减速的操作；响本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加减速的业务处理方法，其特征在于，包括：/n检测车辆在指定的业务场景下执行加减速的操作；/n响应于所述加减速的操作，采集加速度；/n在所述业务场景的约束下，以部分所述加速度作为训练的样本、更新与所述加速度匹配的事件识别模型，获得目标事件识别模型；/n将部分所述加速度输入所述目标事件识别模型中进行分类，以识别表示紧急加减速的操作；/n在所述业务场景中，根据所述紧急加减速的操作对所述车辆进行业务处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于加减速的业务处理方法，其特征在于，包括：
检测车辆在指定的业务场景下执行加减速的操作；
响应于所述加减速的操作，采集加速度；
在所述业务场景的约束下，以部分所述加速度作为训练的样本、更新与所述加速度匹配的事件识别模型，获得目标事件识别模型；
将部分所述加速度输入所述目标事件识别模型中进行分类，以识别表示紧急加减速的操作；
在所述业务场景中，根据所述紧急加减速的操作对所述车辆进行业务处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测车辆在指定的业务场景下执行加减速的操作，包括：
若检测到车辆执行加速的操作，则向所述车辆的外部采集视频数据、向所述车辆中的驾驶员采集图像数据；
在所述视频数据中统计其他车辆出现的频率、在所述图像数据中识别所述驾驶员的表情；
若所述频率超过预设的频率阈值、且所述表情为愤怒，则确定检测到车辆在指定的业务场景下执行加速的操作。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测车辆在指定的业务场景下执行加减速的操作，包括：
若检测到车辆执行减速的操作，则向所述车辆的外部采集视频数据、检测所述车辆的速度；
若在所述视频数据中检测到停车标识、且所述速度小于或等于预设的速度阈值，则确定检测到车辆在指定的业务场景下执行减速的操作。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述在所述业务场景的约束下，以部分所述加速度作为训练的样本、更新与所述加速度匹配的事件识别模型，获得目标事件识别模型，包括：
从部分所述加速度中提取表示紧急加减速的第一目标加速度、表示非紧急加减速的第二目标加速度；
在针对所述业务场景训练的事件识别模型中，查找适于处理所述第二目标加速度的事件识别模型、作为原始事件识别模型；
以所述第一目标加速度、所述第二目标加速度作为已分类的样本，更新所述原始事件识别模型，获得目标事件识别模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从部分所述加速度中提取表示紧急加减速的第一目标加速度、表示非紧急加减速的第二目标加速度，包括：
计算部分所述加速度中处于每个数据点的平均值；
对所述平均值取指定的倍数，作为参考加速度中的数据点；
统计所述加速度中的数据点大于或等于所述参考加速度中的数据点的第一比例；
若所述第一比例大于或等于预设的第二阈值，则确定所述加速度为第一目标加速度；
若所述第一比例小于预设的第二阈值，则确定所述加速度为第二目标加速度。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在针对所述业务场景训练的事件识别模型中，查找适于处理所述第二目标加速度的事件识别模型、作为原始事件识别模型，包括：
查找针对所述业务场景训练的事件识别模型，所述事件识别模型关联标准加速度；
计算所述第二目标加速度与所述标准加速度之间的相关性；
基于所述相关性从所述事件识别模型中选择原始事件识别模型。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述第二目标加速度与所述标准加速度之间的相关性，包括：
若所述标准加速度为数据点，则计算所述第二目标加速度与所述标准加速度之间的相似度，作为相关性；
或者，
若所述标准加速度为数据范围，则确定所述第二目标加速度中、落入所述数据范围的数据点，作为目标点；
统计所述目标点占所述第二目标加速度的第二比例，作为相关性。


8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述相关性从所述事件识别模型中选择原始事件识别模型，包括：
计算所述相关性的平均值；
若所述相关性的平均值大于或等于预设的相关性阈值，则计算所述相关性的离散值；
选择所述离散值最小的事件识别模型为原始事件识别模型；
若所述相关性的平均值小于预设的相关性阈值，则选择所述相关性的平均值最小的事件识别模型为原始事件识别模型。

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，孙子文，霍达，韩旭，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44