【技术实现步骤摘要】
本申请涉及，特别是涉及一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法。
技术介绍
1、随着汽车保有量的急剧增长，驾驶安全成为全人类关注的社会安全问题之一。其中90％以上的交通事故都与驾驶员的危急驾驶行为有关，如疲劳驾驶、分心、突发疾病等。
2、现有技术中，通过获取文本数据识别司机危险驾驶行为的特征，但是文本数据处理量和分析量较大，不能快速识别危险驾驶行为，降低司机危险驾驶行为识别的高效性和准确性，降低了道路安全性和交通效率。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法，通过对语音数据和文本数据进行处理，得到多个类别的特征文本数据，将危险驾驶时段的多类别的特征文本数据生成训练数据集，构建危险驾驶行为预测模型，根据危险驾驶行为预测模型对实时文本数据进行分析，准确识别当前司机是否存在危险驾驶行为，若存在则发出提醒指令，并根据提醒指令后的文本数据判断危险指数是否下降，保证了司机危险驾驶行为识别的高效性和准确性，提高了道路安全性和交通效率。<...
【技术保护点】
1.一种基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法，其特征在于，对语音数据和文本数据进行处理，得到多个标准文本数据并构建多个文本数据参考集，包括：
3.如权利要求2所述的基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法，其特征在于，对多个文本数据参考集中的标准文本数据进行分析并筛选出特征文本数据，包括：
4.如权利要求3所述的基于文本数据的司机危险驾驶行为识别方法，其特征在于，根据特征文本数据生成训练数据集，根据训练数据集构建危险驾驶行为预测模型，包括：
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