【技术实现步骤摘要】
本申请涉及驾驶风格分析领域，特别是涉及一种驾驶风格识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、驾驶风格体现了驾驶员的行为特征，从宏观层面解析了驾驶行为，可作为一种新兴的智能驾驶行为评价指标。通过对现实驾驶数据进行调查可以发现，不同的驾驶员在面对危险驾驶环境时的应激反应是不同的，在这种环境下会产生复杂的驾驶行为。因此，驾驶风格分析有助于深入理解自动驾驶系统的行为特征及其如何适应和应对各种驾驶环境和任务。此外，良好的驾驶风格可以帮助降低驾驶风险以及减少能源消耗。
2、现有的驾驶风格分析方法大多是通过传统的机器学习或者主成分分析法来实现驾驶风格的识别，识别效率低以及识别准确率不高。
技术实现思路
1、本申请针对上述不足或缺点，提供了一种驾驶风格识别方法、装置、计算机设备和存储介质，本申请实施例能够提高驾驶风格的识别效率和准确率。
2、本申请根据第一方面提供了一种驾驶风格识别方法，在一些实施例中，该方法包括：
3、获取目标车辆在过去预设时长内产生的驾驶
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【技术保护点】
1.一种驾驶风格识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述驾驶数据中提取与驾驶风格相关的特征数据，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多条时序数据包括运动状态时序数据、跟车位置时序数据和跟车时间时序数据；基于所述与驾驶风格相关的特征数据构建多条时序数据，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型包括编码器和解码器；所述解码器包括掩码多头注意力子层、多头注意力子层和前馈神经网络子层；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述驾驶特征确定...
【技术特征摘要】
1.一种驾驶风格识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述驾驶数据中提取与驾驶风格相关的特征数据，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多条时序数据包括运动状态时序数据、跟车位置时序数据和跟车时间时序数据；基于所述与驾驶风格相关的特征数据构建多条时序数据，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型包括编码器和解码器；所述解码器包括掩码多头注意力子层、多头注意力子层和前馈神经网络子层；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述驾驶特征确定所述目标车辆的驾驶...
【专利技术属性】
技术研发人员：张永健，杜超国，
申请(专利权)人：赛力斯汽车湖北有限公司重庆分公司，
类型：发明
国别省市：
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