[发明专利]一种识别驾驶事件及其训练方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种识别驾驶事件及其训练方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：采集表示驾驶事件的数据、作为驾驶参数，将第一时间段内的驾驶参数划分第一目标参数、第二目标参数，在与车辆的类型匹配的事件识别模型中，查找适于处理第二目标参数的事件识别模型、作为原始事件识别模型，以第一目标参数作为标识紧急的样本、第二目标参数作为标识非紧急的样本训练原始事件识别模型，获得目标事件识别模型，调用目标事件识别模型从第二时间段内的驾驶参数中识别紧急的驾驶事件，以在先的事件识别模型作为基础继续训练，训练量少，满足实时性的需求，学习出符合用户驾驶风格的事件识别模型，识别出个性化的驾驶事件。

技术领域

本发明实施例涉及自动驾驶的技术领域，尤其涉及一种识别驾驶事件及其训练方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

在用户驾驶车辆时，通常会识别用户所触发的驾驶事件，从而辅助用户进行驾驶的决策，提高驾驶的安全性。

其中，驾驶事件是指车辆行驶过程中发生的可观测事件，例如，急刹、变道，等等。

目前，为检测驾驶事件，通常为各个相应的指标设定一个静态阈值，该指标的数值超出或低于该阈值则认为发生驾驶事件，例如，对加速度设置一个阈值，加速度超过该阈值，则认为发生急刹。

但是，车辆中的指标数量较多，为各个指标选择一个合适的阈值是一件繁琐的操作。而且，即使是同一个指标，阈值也需要根据不同用户的情况不断进行调整，以适应不同用户的变化，操作更加繁琐。

发明内容

本发明实施例提出了一种识别驾驶事件及其训练方法、装置、设备和存储介质，以解决检测驾驶事件的操作繁琐的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种识别驾驶事件的方法，包括：

采集表示驾驶事件的数据、作为驾驶参数；

将第一时间段内的所述驾驶参数划分第一目标参数、第二目标参数，所述第一目标参数的数值大于所述第二目标参数的数值；

在与所述车辆的类型匹配的事件识别模型中，查找适于处理所述第二目标参数的事件识别模型、作为原始事件识别模型；

以所述第一目标参数作为标识紧急的样本、所述第二目标参数作为标识非紧急的样本训练所述原始事件识别模型，获得目标事件识别模型；

调用所述目标事件识别模型从第二时间段内的所述驾驶参数中识别紧急的驾驶事件，所述第二时间段位于所述第一时间段之后。

第二方面，本发明实施例还提供了一种事件识别模型的训练方法，包括：

从车辆中获取在用户驾驶所述车辆时训练的模型链路，所述模型链路中具有多个事件识别模型，作为子节点的事件识别模型依赖作为父节点的事件识别模型训练；

查找表示驾驶事件的驾驶参数，所述驾驶参数用于训练所述模型链路中的事件识别模型和/或被所述模型链路中的事件识别模型分类为紧急、非紧急；

以所述驾驶参数作为训练的样本，对所述模型链路中的事件识别模型计算损失值；

根据所述损失值检测所述模型链路中事件识别模型的有效性；

以所述驾驶参数作为训练的样本，对有效的事件识别模型进行训练，获得特征事件识别模型。

第三方面，本发明实施例还提供了一种识别驾驶事件的装置，包括：

驾驶参数采集模块，用于当用户驾驶车辆时，采集表示驾驶事件的数据、作为驾驶参数；

驾驶参数划分模块，用于将第一时间段内的所述驾驶参数划分第一目标参数、第二目标参数，所述第一目标参数大于所述第二目标参数；