本申请公开了一种车辆识别方法、识别系统、设备及介质，车辆识别方法中，接收终端发起的车辆识别请求，根据所述车辆识别请求调取待识别车辆的输入参量；其中，所述输入参量包括WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量；将所述输入参量分别输入至多个第一分类模型，通过多个第一分类模型得到所述待识别车辆的多个第一分类标签；根据多个所述第一分类标签得到所述待识别车辆的预测概率；将所述预测概率发送给所述终端，以使得所述终端根据所述预测概率确定所述待识别车辆的类型。本申请可广泛应用于车辆识别技术领域内。本申请可广泛应用于车辆识别技术领域内。本申请可广泛应用于车辆识别技术领域内。
【技术实现步骤摘要】
车辆识别方法、识别系统、设备及介质
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其是一种车辆识别方法、识别系统、设备及介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种类型的机器学习模型在图像分类、车辆识别、自动驾驶等领域均取得了较为良好的应用效果。
[0003]相关技术中，由于网约车的信息不全且信息统计不规范，所以网约车并不能准确地被识别。现有的网约车识别大多根据新能源车的行驶里程、驾驶时长等简单的规则运算得到，而这种方法由于判断标准比较单一，导致一些行驶里程比较大的商务用车被错误的识别为网约车等。还有一些识别方法，其采用VR 技术识别车辆型号，通过常见网约车车型、车辆载客情况来判断该车属于网约车的概率，该方法同样面临识别率低的问题，很容易出现误判的情况。
[0004]综上，相关技术存在的问题亟需得到解决。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。
[0006]为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种车辆识别方法，该方法可以提高车辆识别的准确率，且能够减少计算资源的消耗量，提高硬件资源的利用率。
[0007]为了达到上述技术目的，本申请实施例所采取的技术方案包括：
[0008]一方面，本申请实施例提供了一种车辆识别方法，包括：
[0009]接收终端发起的车辆识别请求；
[0010]根据所述车辆识别请求调取待识别车辆的输入参量；其中，所述输入参量包括WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量；
[0011]将所述输入参量分别输入至预先训练的多个第一分类模型，得到所述待识别车辆的多个第一分类标签；
[0012]根据多个所述第一分类标签得到所述待识别车辆的预测概率；
[0013]将所述预测概率发送给所述终端，以使得所述终端根据所述预测概率确定所述待识别车辆的类型。
[0014]另外，根据本申请上述实施例的一种车辆识别方法，还可以具有以下附加的技术特征：
[0015]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述调取待识别车辆的输入参量，包括：
[0016]分别获取所述待识别车辆的所述WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量；
[0017]将所述WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量中的数值特征进行标准化处理，得到多个第一标准化参量；
[0018]将所述WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量中的类别特征进行编码化处理，得到多个第一编码化参量；
[0019]根据多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量得到所述输入参量。
[0020]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述根据多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量得到所述输入参量，包括：
[0021]将多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量进行正则化处理对应得到多个第一权重；
[0022]筛选出小于第一阈值的多个所述第一权重，得到多个第二权重；
[0023]删除多个所述第二权重对应的多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量，从而得到所述输入参量
[0024]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述获取所述WIFI连接参量，包括：
[0025]获取所述待识别车辆连接的多个历史WIFI名称和所述多个历史WIFI名称对应的多个兴趣点类别；
[0026]根据多个所述历史WIFI名称和多个兴趣点类别训练第二分类模型；
[0027]将待识别车辆的所述WIFI名称输入训练好的所述第二分类模型，得到所述待识别车辆的所述WIFI连接参量。
[0028]进一步地，在本申请的一个实施例中，对所述第一分类模型的训练，包括：
[0029]获取训练所述第一分类模型时的多个训练结果，得到所述多个训练结果中正数所占的第一比率和负数所占的第二比率，其中所述第一比率和所述第二比率的和为1；
[0030]根据所述第一比率和所述第二比率，对所述第一分类模型的输出结果给予损失值补偿。
[0031]进一步地，在本申请的一个实施例中，所述根据多个所述第一分类标签得到所述待识别车辆的预测概率，包括：
[0032]根据预先训练第一分类模型时获取的准确度参数确定每个所述第一分类模型的第一权重；其中准确度参数高的所述第一分类模型的第一权重大于准确度参数低的第一分类模型的第一权重；
[0033]根据多个所述第一分类模型的第一权重和对应的多个第一分类标签，得到所述待识别车辆的预测概率。
[0034]另一方面，本申请实施例还提供了另一种车辆识别方法，包括：
[0035]向服务器发起车辆识别请求；
[0036]接收所述服务器发送的预测概率，以使得根据所述预测概率加载并显示所述待识别车辆的类型；
[0037]其中所述预测概率由所述服务器执行以下步骤获得：
[0038]根据所述车辆识别请求调取待识别车辆的输入参量；其中，所述输入参量包括WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量；
[0039]将所述输入参量分别输入至预先训练的多个第一分类模型，得到所述待识别车辆的多个第一分类标签；
[0040]根据多个所述第一分类标签得到所述待识别车辆的预测概率。
[0041]另一方面，本申请实施例还提供了一种车辆识别系统，包括：
[0042]接收模块，用于接收终端发起的车辆识别请求；
[0043]调取模块，用于根据所述车辆识别请求调取待识别车辆的输入参量；其中，所述输入参量包括WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量；
[0044]分类模块，用于将所述输入参量分别输入至预先训练的多个第一分类模型，得到所述待识别车辆的多个第一分类标签；
[0045]预测模块，用于根据多个所述第一分类标签得到所述待识别车辆的预测概率；
[0046]识别模块，用于将所述预测概率发送给所述终端，以使得所述终端根据所述预测概率确定所述待识别车辆的类型。
[0047]另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：
[0048]至少一个处理器；
[0049]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0050]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的车辆识别方法。
[0051]另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，上述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现上述的车辆识别方法。
[0052]本申请的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到：
[0053]本申请实施例所公开的一种车辆识别方法，应用于车辆识别中，首先接收终端发起的车辆识别请求；根据所述车辆识别请求调取待识别车辆的输入本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆识别方法，其特征在于，包括：接收终端发起的车辆识别请求；根据所述车辆识别请求调取待识别车辆的输入参量；其中，所述输入参量包括WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量；将所述输入参量分别输入至预先训练的多个第一分类模型，得到所述待识别车辆的多个第一分类标签；根据多个所述第一分类标签得到所述待识别车辆的预测概率；将所述预测概率发送给所述终端，以使得所述终端根据所述预测概率确定所述待识别车辆的类型。2.根据权利要求1所述的车辆识别方法，其特征在于，所述调取待识别车辆的输入参量，包括：分别获取所述待识别车辆的所述WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量；将所述WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量中的数值特征进行标准化处理，得到多个第一标准化参量；将所述WIFI连接参量、车辆配置参量、历史行程参量和踩点数据参量中的类别特征进行编码化处理，得到多个第一编码化参量；根据多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量得到所述输入参量。3.根据权利要求2所述的车辆识别方法，其特征在于，所述根据多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量得到所述输入参量，包括：将多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量进行正则化处理对应得到多个第一权重；筛选出小于第一阈值的多个所述第一权重，得到多个第二权重；删除多个所述第二权重对应的多个所述第一标准化参量和多个所述第一编码化参量，从而得到所述输入参量。4.根据权利要求2所述的车辆识别方法，其特征在于，所述获取所述WIFI连接参量，包括：获取所述待识别车辆连接的多个历史WIFI名称和所述多个历史WIFI名称对应的多个兴趣点类别；根据多个所述历史WIFI名称和多个兴趣点类别训练第二分类模型；将待识别车辆的所述WIFI名称输入训练好的所述第二分类模型，得到所述待识别车辆的所述WIFI连接参量。5.根据权利要求1所述的车辆识别方法，其特征在于，对所述第一分类模型的训练，包括：获取训练所述第一分类模型时的多个训练结果，得到所述多个训练结果中正数所占的第一比率和负数所占的第二比率，其中所述第一比率和所述第二比率的和为1；根据所述第一比...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱佳雯，付盼春，俞丽娟，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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