【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及网约车司机验证方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着网约车的迅速发展，大量的司机涌入平台，但是随之带来了一些安全问题，其中包括假司机，这些人本身不具备网约车出车资质，但是其冒用或代用其他合法司机的身份，企图获利。
2、传统的出车安全检测是依赖第三方人脸识别接口并全检，用于保障该司机是合法合规的本人司机，但是随着日益增长的司机量，也带来了高额的识别费用。
3、上述测试方法存在以下三个问题：1.实用性差，传统情况是全检，随着量级的增加，在支出方面也逐渐透支，急需一种先验策略进行改善；2.针对性差，不具备异常的感知能力，因为是无差别的进行检测；3.可拓展性差，它是一种全检策略，不具备自主意识能力，完全依赖第三方的接口是不可取的；
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种网约车司机验证方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有网约车司机验证困难的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种网约车司机验证方法，方法包括：
3、获取预设历史时间段内目标对象的数据信息集和属性信息，数据信息集包括至少一个数据信息子集，每一个数据信息子集中包括目标对象的验证信息以及订单信息；
4、分析每一个数据信息子集中对应的验证信息和订单信息，确定目标对象的出车信息；
5、根据出车信息、属性信息和预设模型，确定目标对象的通过信息；
6、根据通过信息和预设阈值，确定目标对象是否为
7、有益效果，获取预设历史时间段内目标对象的数据信息集和属性信息，为后续验证提供了数据基础；其次分析每一个数据信息子集中对应的验证信息和订单信息，确定目标对象的出车信息，助于了解目标对象的行为模式和习惯；在此基础上，根据出车信息、属性信息和预设模型，确定目标对象的通过信息，可以准确的确定目标对象的通过信息；根据通过信息和预设阈值，确定目标对象是否为待验证对象，根据历史数据的验证情况等验证目标对象，可拓展性强不依赖于第三方接口提高了识别效率。
8、在一种可选的实施方式中，验证信息包括动态验证、静态验证以及失败原因，订单信息包括完单信息和收入信息，分析每一个数据信息子集中对应的验证信息和订单信息，确定目标对象的出车信息，具体包括：
9、根据每一个数据信息子集中的动态验证，确定目标对象的第一通过率；
10、根据每一个数据信息子集中的静态验证，确定目标对象的第二通过率；
11、根据失败原因、第一通过率以及第二通过率，确定目标对象的最终通过率；
12、根据完单信息和收入信息，确定目标对象的司机属性；
13、根据司机属性和最终通过率，确定出车信息。
14、在一种可选的实施方式中，预设模型包括第一预设模型和第二预设模型，根据出车信息、属性信息和预设模型，确定目标对象的通过信息，具体包括：
15、将出车信息输入至第一预设模型进行预测，得到目标对象的初始通过信息；
16、将初始通过信息和属性信息输入至第二预设模型进行预测，得到目标对象的通过信息。
17、在一种可选的实施方式中，预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值，根据通过信息和预设阈值，确定目标对象是否为待验证对象，具体包括：
18、当通过信息小于第一预设阈值，目标对象不是待验证对象，并根据通过信息和第一预设阈值生成验证失败信息；
19、当通过信息大于等于第一预设阈值小于第二预设阈值，采集目标对象的面部信息，面部信息用于对目标对象进行重复验证；
20、当通过信息大于第二预设阈值，目标对象为待验证对象。
21、在一种可选的实施方式中，预设模型通过以下步骤训练得到：
22、获取训练样本集，训练样本集包括每一个训练对象的数据信息集和属性信息，以及对应的训练对象的通过信息；
23、分析训练样本集中对应的数据信息集，确定对应眼样本对象的出车信息；
24、将出车信息和属性信息划分为训练集和测试集；
25、将训练集输入至预设模型，确定目标对象的训练通过信息，直至训练通过信息满足预设模型的第一预设条件，确定初始预设模型；
26、将测试集输入至初始预设模型，得到测试通过信息，当测试通过信息满足第二预设条件，确定初始预设模型为训练好的预设模型。
27、在一种可选的实施方式中，方法还包括：
28、当测试通过信息不满于第二预设条件，则调整初始预设模型的参数继续训练，直至测试通过信息满足第二预设条件。。
29、第二方面，本专利技术提供了一种网约车司机验证装置，装置包括：
30、获取数据模块，用于获取预设历史时间段内目标对象的数据信息集和属性信息，数据信息集包括至少一个数据信息子集，每一个数据信息子集中包括目标对象的验证信息以及订单信息；
31、分析数据模块，用于分析每一个数据信息子集中对应的验证信息和订单信息，确定目标对象的出车信息；
32、预测模块，用于根据出车信息、属性信息和预设模型，确定目标对象的通过信息；
33、验证模块，用于根据通过信息和预设阈值，确定目标对象是否为待验证对象。
34、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的网约车司机验证方法。
35、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的网约车司机验证方法。
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1.一种网约车司机验证方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述验证信息包括动态验证、静态验证以及失败原因，所述订单信息包括完单信息和收入信息，所述分析每一个数据信息子集中对应的验证信息和订单信息，确定所述目标对象的出车信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括第一预设模型和第二预设模型，所述根据所述出车信息、所述属性信息和预设模型，确定所述目标对象的通过信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值，所述根据所述通过信息和预设阈值，确定所述目标对象是否为待验证对象，具体包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述预设模型通过以下步骤训练得到：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种网约车司机验证装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所
...【技术特征摘要】
1.一种网约车司机验证方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述验证信息包括动态验证、静态验证以及失败原因，所述订单信息包括完单信息和收入信息，所述分析每一个数据信息子集中对应的验证信息和订单信息，确定所述目标对象的出车信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括第一预设模型和第二预设模型，所述根据所述出车信息、所述属性信息和预设模型，确定所述目标对象的通过信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设阈值包括第一预设阈值和...
【专利技术属性】
技术研发人员：于志杰，
申请(专利权)人：北京白龙马云行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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