【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机和智能驾驶辅助，具体涉及一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法。
技术介绍
1、目前，随着智能交通系统(intelligent traffic system,its)的发展，交通管理和安全性得到了显着改善。然而，现有的its系统在考虑驾驶员个体驾驶风格方面仍显不足，这一点可能会影响驾驶员对智能驾驶辅助系统的信任度，进而影响交通安全和效率。个体驾驶风格的差异对交通流的稳定性和安全性具有不可忽视的影响。研究表明，激进驾驶风格与高风险之间存在密切关系。此外，驾驶员的心理因素也会影响其驾驶行为，进而影响驾驶风格。然而，过去对驾驶风格的预测更多依赖于问卷调查或实验数据的分类方法，缺乏有效的实时识别手段。
2、近年来，深度学习模型在交通流量预测中取得了重要进展，但在考虑驾驶员个体差异与行车辅助系统的交互调校方面仍有不足之处。首先，它们大多忽略了驾驶员个体间的差异变量，如驾驶风格、心理状态和技能水平，导致辅助功能与驾驶员实际需求有落差，进而降低了系统的个性化适应性和用户满意度。其次，用户界面设计的同质化问题突出，缺乏...
【技术保护点】
1.一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：包括操作步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：所述步骤1的具体操作方式包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：步骤2所述的用于分析驾驶风格的训练模型将驾驶风格判定低、中、高三种结果，驾驶心理活动状态分为低、中、高三个等級，二者的判定结果分别组合，得到九种结果，每一种结果都对应一种特定类型的驾驶员，得到九个精细类别；九个精细类别为：
4.根据权利要求1所述的一种基于驾驶员风格诊断的智能...
【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：包括操作步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：所述步骤1的具体操作方式包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：步骤2所述的用于分析驾驶风格的训练模型将驾驶风格判定低、中、高三种结果，驾驶心理活动状态分为低、中、高三个等級，二者的判定结果分别组合，得到九种结果，每一种结果都对应一种特定类型的驾驶员，得到九个精细类别；九个精细类别为：
4.根据权利要求1所述的一种基于驾驶员风格诊断的智能交通推荐方法，其特征在于：所述步骤3的具体操作...
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