【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，尤其涉及一种驾驶倾向判别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、驾驶人作为车辆的操作者，其存在的紧急制动、频繁换道等不良驾驶行为是交通事故的重要诱因，驾驶倾向与交通事故发生率间存在很强的关联性。对驾驶人驾驶倾向进行有效判别，是预防潜在的行车风险的重要途径，同时也是车联网环境下的个性化驾驶辅助系统的开发基础。
2、现有的驾驶倾向判别以聚类分析为主，其结果存在可解释性差、容易损失部分特征信息的问题，不能准确判别驾驶人的驾驶倾向。因此，如何提高驾驶倾向判别的准确性，成为了亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种驾驶倾向判别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有的驾驶倾向判别方法准确性不高的问题。
2、为了解决上述问题，本专利技术提供一种驾驶倾向判别方法，包括：
3、基于单因素评价模型确定预处理后的多个驾驶人特征数据在不同评语下的隶属度值，所述单因素评价模型基于模糊理论构建；
4、基于所述...
【技术保护点】
1.一种驾驶倾向判别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的驾驶倾向判别方法，其特征在于，所述基于单因素评价模型确定预处理后的多个驾驶人特征数据在不同评语下的隶属度值，包括：
3.根据权利要求1所述的驾驶倾向判别方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的多个驾驶人特征数据在不同评语下的隶属度值和特征重要度，确定所述预处理后的多个驾驶人特征数据的模糊综合隶属度评分，包括：
4.根据权利要求1所述的驾驶倾向判别方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的多个驾驶人特征数据的模糊综合隶属度评分确定驾驶倾向判别阈值，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种驾驶倾向判别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的驾驶倾向判别方法，其特征在于，所述基于单因素评价模型确定预处理后的多个驾驶人特征数据在不同评语下的隶属度值，包括：
3.根据权利要求1所述的驾驶倾向判别方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的多个驾驶人特征数据在不同评语下的隶属度值和特征重要度，确定所述预处理后的多个驾驶人特征数据的模糊综合隶属度评分，包括：
4.根据权利要求1所述的驾驶倾向判别方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的多个驾驶人特征数据的模糊综合隶属度评分确定驾驶倾向判别阈值，包括：
5.根据权利要求1所述的驾驶倾向判别方法，其特征在于，所述基于所述驾驶倾向判别阈值进行驾驶倾向判别，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐良杰，穆宇宸，韩涵，陈修叡，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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