本申请实施例属于数据分析领域，涉及一种酒驾风险识别方法，包括从酒驾案件中获取酒驾特征数据以及对应的酒驾语音数据；基于酒驾特征数据得到基础特征参数；根据酒驾语音数据得到语音特征参数；将基础特征参数以及语音特征参数组成特征参数集，并将特征参数集作为模型参数，构建初始酒驾风险识别模型；对初始酒驾风险识别模型进行训练，得到目标酒驾风险识别模型；将目标酒驾特征输入目标酒驾风险识别模型，输出风险预测结果。本申请还提供一种酒驾风险识别装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，特征参数集可存储于区块链中。本申请可以提升酒驾风险识别效率和识别准确度。别准确度。别准确度。
【技术实现步骤摘要】
一种酒驾风险识别方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及数据分析
，尤其涉及一种酒驾风险识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]酒驾风险识别是指在交通事故发生时，人们运用各种方法系统的、连续的认识所面临的酒驾风险以及分析交通风险事故发生的潜在原因。酒驾风险识别过程包含感知风险和分析风险两个环节。
[0003]传统的酒驾风险识别方案主要采用常见的场景分析方法，挖掘酒驾风险特征，并通过结构化的规则进行识别，识别效率较低，误触发率高。同时，在车辆损失赔偿业务中，酒驾人群往往会具有一些特定的行为模式，而通过传统的酒驾风险识别方案，预测用户酒驾行为风险的准确率低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提出一种酒驾风险识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决相关技术中
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种酒驾风险识别方法，采用了如下所述的技术方案：
[0006]获取酒驾案件，从所述酒驾案件中获取酒驾特征数据以及对应的酒驾语音数据；
[0007]从所述酒驾特征数据提取基础特征，并根据所述酒驾案件确定所述基础特征的初始基础权重，根据所述基础特征和对应的所述初始基础权重，得到基础特征参数；
[0008]根据所述酒驾语音数据获取语音特征，并确定所述语音特征的初始语音权重，根据所述语音特征和对应的所述初始语音权重，得到语音特征参数；
[0009]将所述基础特征参数以及所述语音特征参数组成特征参数集，并将所述特征参数集作为模型参数，构建初始酒驾风险识别模型；
[0010]对所述初始酒驾风险识别模型进行训练，得到目标酒驾风险识别模型；
[0011]获取目标酒驾特征，将所述目标酒驾特征输入所述目标酒驾风险识别模型，输出风险预测结果。
[0012]进一步的，所述根据所述酒驾案件确定所述基础特征的初始基础权重的步骤包括：
[0013]统计所述基础特征下每个特征类别对应的所述酒驾案件数量，得到类别数量；
[0014]计算所述每个特征类别的类别数量相对于所述酒驾案件总数量的酒驾占比；
[0015]根据所述酒驾占比得到所述基础特征在每个所述特征类别下的初始基础权重。
[0016]进一步的，所述根据所述酒驾语音数据获取语音特征的步骤包括：
[0017]根据所述酒驾语音数据中的声学特征，对所述酒驾语音数据进行语音切分处理，得到语音片段；
[0018]对所述语音片段进行语音识别处理，得到所述酒驾语音数据对应的语音识别结果；
[0019]根据所述语音识别结果得到语音特征。
[0020]进一步的，所述确定所述语音特征的初始语音权重的步骤包括：
[0021]统计所有所述语音特征的总出现次数以及每个所述语音特征的特征数量；
[0022]根据所述特征数量和所述总出现次数，计算得到所述语音特征的初始语音权重。
[0023]进一步的，所述对所述初始酒驾风险识别模型进行训练，得到目标酒驾风险识别模型的步骤包括：
[0024]根据所述酒驾特征数据和所述酒驾语音数据获得训练数据集和验证数据集；
[0025]基于所述训练数据集对所述初始酒驾风险识别模型的模型参数进行调整，直到模型收敛，得到待验证模型；
[0026]将所述验证数据集输入所述待验证模型中进行验证，得到验证结果，在所述验证结果大于等于预设阈值时，确定所述待验证模型为所述目标酒驾风险识别模型。
[0027]进一步的，所述基于所述训练数据集对所述初始酒驾风险识别模型的模型参数进行调整的步骤包括：
[0028]将所述训练数据集输入所述初始酒驾风险识别模型中，得到酒驾结果；
[0029]根据所述酒驾结果确定所述模型参数中每个特征参数的特征贡献度；
[0030]基于所述特征贡献度确定对应的所述特征参数的调整系数；
[0031]根据所述调整系数调整所述模型参数。
[0032]进一步的，所述将所述验证数据集输入所述待验证模型中进行验证，得到验证结果，在所述验证结果大于等于预设阈值时，确定所述待验证模型为所述目标酒驾风险识别模型的步骤包括：
[0033]将所述验证数据集输入所述待验证模型，得到预测输出结果；
[0034]根据所述预测输出结果计算预测准确度；
[0035]若所述预测准确度大于等于预设阈值时，则输出所述待验证模型作为所述目标酒驾风险识别模型；
[0036]若所述预测准确度小于预设阈值时，则更新训练数据集，执行所述基于所述训练数据集对所述初始酒驾风险识别模型的模型参数进行调整的步骤。
[0037]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种酒驾风险识别装置，采用了如下所述的技术方案：
[0038]获取模块，用于获取酒驾案件，从所述酒驾案件中获取酒驾特征数据以及对应的酒驾语音数据；
[0039]基础特征提取模块，用于从所述酒驾特征数据提取基础特征，并根据所述酒驾案件确定所述基础特征的初始基础权重，根据所述基础特征和对应的所述初始基础权重，得到基础特征参数；
[0040]语音特征提取模块，用于根据所述酒驾语音数据获取语音特征，并确定所述语音特征的初始语音权重，根据所述语音特征和对应的所述初始语音权重，得到语音特征参数；
[0041]构建模块，用于将所述基础特征参数以及所述语音特征参数组成特征参数集，并将所述特征参数集作为模型参数，构建初始酒驾风险识别模型；
[0042]训练模块，用于对所述初始酒驾风险识别模型进行训练，得到目标酒驾风险识别模型；
[0043]预测模块，用于获取目标酒驾特征，将所述目标酒驾特征输入所述目标酒驾风险识别模型，输出风险预测结果。
[0044]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
[0045]该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的酒驾风险识别方法的步骤。
[0046]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
[0047]所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述的酒驾风险识别方法的步骤。
[0048]与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：
[0049]本申请通过获取酒驾案件，从酒驾案件中获取酒驾特征数据以及对应的酒驾语音数据；从酒驾特征数据提取基础特征，并根据酒驾案件确定基础特征的初始基础权重，根据基础特征和对应的初始基础权重，得到基础特征参数；根据酒驾语音数据获取语音特征，并确定语音特征的初始语音权重，根据语音特征和对应的初始语音权重，得到语音特征参数；将基础特征参数以及语音特征参数组成特征参数集，并将特征参数集作为模型参数，构建初始酒驾风险识别模型；对初始本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种酒驾风险识别方法，其特征在于，包括下述步骤：获取酒驾案件，从所述酒驾案件中获取酒驾特征数据以及对应的酒驾语音数据；从所述酒驾特征数据提取基础特征，并根据所述酒驾案件确定所述基础特征的初始基础权重，根据所述基础特征和对应的所述初始基础权重，得到基础特征参数；根据所述酒驾语音数据获取语音特征，并确定所述语音特征的初始语音权重，根据所述语音特征和对应的所述初始语音权重，得到语音特征参数；将所述基础特征参数以及所述语音特征参数组成特征参数集，并将所述特征参数集作为模型参数，构建初始酒驾风险识别模型；对所述初始酒驾风险识别模型进行训练，得到目标酒驾风险识别模型；获取目标酒驾特征，将所述目标酒驾特征输入所述目标酒驾风险识别模型，输出风险预测结果。2.根据权利要求1所述的酒驾风险识别方法，其特征在于，所述根据所述酒驾案件确定所述基础特征的初始基础权重的步骤包括：统计所述基础特征下每个特征类别对应的所述酒驾案件数量，得到类别数量；计算所述每个特征类别的类别数量相对于所述酒驾案件总数量的酒驾占比；根据所述酒驾占比得到所述基础特征在每个所述特征类别下的初始基础权重。3.根据权利要求1所述的酒驾风险识别方法，其特征在于，所述根据所述酒驾语音数据获取语音特征的步骤包括：根据所述酒驾语音数据中的声学特征，对所述酒驾语音数据进行语音切分处理，得到语音片段；对所述语音片段进行语音识别处理，得到所述酒驾语音数据对应的语音识别结果；根据所述语音识别结果得到语音特征。4.根据权利要求1所述的酒驾风险识别方法，其特征在于，所述确定所述语音特征的初始语音权重的步骤包括：统计所有所述语音特征的总出现次数以及每个所述语音特征的特征数量；根据所述特征数量和所述总出现次数，计算得到所述语音特征的初始语音权重。5.根据权利要求1所述的酒驾风险识别方法，其特征在于，所述对所述初始酒驾风险识别模型进行训练，得到目标酒驾风险识别模型的步骤包括：根据所述酒驾特征数据和所述酒驾语音数据获得训练数据集和验证数据集；基于所述训练数据集对所述初始酒驾风险识别模型的模型参数进行调整，直到模型收敛，得到待验证模型；将所述验证数据集输入所述待验证模型中进行验证，得到验证结果，在所述验证结果大于等于预设阈值时，确定所述待验证模型为所述目标酒驾风险识别模型。6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：温锋明，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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