基于自动编码机的驾驶行为异质性特征的识别方法

摘要

本发明公开了一种基于自动编码机的驾驶行为异质性特征的识别方法，涉及智能驾驶分析领域，该基于自动编码机的驾驶行为异质性特征的识别方法考虑通过构建深度学习中的自动编码机模型来捕捉GPS及衍生数据的潜在信息，并通过大规模无监督聚类进行行为模式研判，以实现利用海量GPS数据在对驾驶行为进行建模的效果。本发明针对普遍存在的多源异构驾驶行为数据采集及融合困难的问题，能够以一种可靠、高效、可拓展的方式搭建深度学习网络，具有高容错性、低成本和灵活等特点，可支持如交通安全管理、车辆保险业，特别是智能车辆驾驶行为分析和快速测试系统的开发。