【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机领域，更具体地说，本专利技术涉及一种驾驶考试教学管理方法及相关设备。
技术介绍
1、驾驶考试涉及的环节较多且复杂，不同学员的学习进度和掌握情况也各有不同，因此教练在监督和评估学员的整体能力和进度时面临诸多挑战。驾校通常会有大量学员报名，每位学员的基础知识、学习能力、反应速度和心理素质都有所不同。这使得教练难以针对每位学员的具体情况进行个性化的指导和监督。传统的驾驶培训主要依赖教练的经验进行教学，记录学员的学习进度和考试表现也多以手工记录为主。这种方式不仅费时费力，还容易出现记录不全或遗漏的情况，难以系统地分析每位学员的整体能力和进度。实际驾驶训练中，教练需要陪同学员进行训练，但在繁忙时段或学员较多的情况下，教练难以做到对每位学员的实时监督和及时反馈。学员在训练中的表现有可能无法被全面、准确地记录下来，影响教学效果。
技术实现思路
1、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
2、为了解决驾驶考试涉及的环节较多且复杂，不同学员的学习进度和掌握情况也各有不同，因此教练在监督和评估学员的整体能力和进度时面临诸多挑战的问题，第一方面，本专利技术提出一种驾驶考试教学管理方法，上述方法包括：
3、获取学员用户的驾驶模拟训练信息；
4、基于所述学员
5、根据所述学员用户的熟练度自动定制所述学员用户的驾驶学习计划。
6、具体的，所述基于所述学员用户的驾驶模拟训练信息确定所述学员用户的熟练度，包括：
7、基于所述学员用户的驾驶模拟训练信息确定所述学员用户对不同模拟驾驶操作项目的熟练度。
8、具体的，还包括：
9、获取所述学员用户所的目标考试城市；
10、基于所述目标考试城市，确定多个目标考试线路，其中，每个目标考试线路具有模拟考试场景模型；
11、根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的模拟驾驶操作项目结合多个目标考试线路的路线信息为所述学员用户推荐目标考试线路的模拟考试场景模型。
12、具体的，所述目标考试线路的路线信息包括道路特征信息，不同的道路特征信息匹配不同的模拟驾驶操作项目，所述根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的模拟驾驶操作项目结合多个目标考试线路的路线信息为所述学员用户推荐目标考试线路的模拟考试场景模型，包括：
13、根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的目标模拟驾驶操作项目，在所述多个目标考试线路中选择具有与所述目标模拟驾驶操作项目匹配的道路特征信息最多的目标考试线路作为推荐模拟考试线路；
14、为所述学员用户推荐所述推荐模拟考试线路的模拟考试场景模型。
15、具体的，还包括：
16、基于预设考试时长对所述多个目标考试线路拆分考试路段；
17、根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的目标模拟驾驶操作项目，在所述多个考试路段中选择具有与所述目标模拟驾驶操作项目匹配的道路特征信息最多的考试路段作为推荐考试路段；
18、为所述学员用户推荐所述推荐考试路段的模拟考试场景模型。
19、具体的，还包括：
20、分析所述多个目标考试线路途径的固定场所信息；
21、基于所述固定场所信息关联的车辆类型及车辆移动习惯，其中，不同的车辆类型及车辆移动习惯易触发不同的模拟驾驶操作项目；
22、根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的目标模拟驾驶操作项目，在所述多个目标考试线路中选择具有易触发所述目标模拟驾驶操作项目最多的固定场所所在的目标考试线路。
23、具体的，还包括：
24、分析所述多个目标考试线路途径的固定场所信息；
25、基于所述固定场所信息关联的行人类型及行人移动习惯，其中，不同的行人类型及行人移动习惯易触发不同的模拟驾驶操作项目；
26、根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的目标模拟驾驶操作项目，在所述多个目标考试线路中选择具有易触发所述目标模拟驾驶操作项目最多的固定场所所在的目标考试线路。
27、第二方面，本专利技术还提出一种驾驶考试教学管理装置，包括：
28、获取单元，用于获取学员用户的驾驶模拟训练信息；
29、确定单元，用于基于所述学员用户的驾驶模拟训练信息确定所述学员用户的熟练度；
30、定制单元，用于根据所述学员用户的熟练度自动定制所述学员用户的驾驶学习计划。
31、第三方面，一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的第一方面任一项的驾驶考试教学管理方法的步骤。
32、第四方面，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现第一方面上述任一项的驾驶考试教学管理方法。
33、综上，本申请提出的驾驶考试教学管理方法，通过获取学员用户的驾驶模拟训练信息；基于所述学员用户的驾驶模拟训练信息确定所述学员用户的熟练度；根据所述学员用户的熟练度自动定制所述学员用户的驾驶学习计划。由此，可以利用驾驶模拟器自动采集学员的训练数据，并通过系统自动进行数据清洗和特征提取，大幅减少了手动记录和数据处理的时间。通过机器学习模型实时评估学员的驾驶熟练度，快速得到准确的评分结果，避免了人工评估的主观性和误差。根据学员的熟练度自动定制学习计划，避免了教练手动制定计划的繁琐步骤，实现了学习计划的快速生成和分发。利用大数据和机器学习技术，对学员的驾驶技能进行全面而精准的评估，确保每个学员的熟练度评估结果具有高可信度。根据学员的实际熟练度和学习需求，自动定制个性化的学习计划，使每个学员都能得到针对性的训练，提高学习效果。系统实时跟踪学员的训练进度和表现，并根据实际情况动态调整学习计划，确保学员在训练过程中不断提升技能。自动化的数据采集和处理、自动生成学习计划，极大地减少了教练的手工操作和记录工作，使教练能够专注于实际教学和指导。通过系统提供的熟练度评估和学习计划建议，帮助教练更好地了解学员的学习情况，并做出科学的教学决策。系统实时记录和分析学员的训练数据，帮助教练及时发现问题并提供反馈，提高教学的针对性和有效性。学员可以根据系统提供的个性化学习计划，有针对性地进行训练，避免了盲目学习，提高了学习效率和效果。系统为每个学员设定明确的学习目标和进度安排，使学员在学习过程中有明确的方向和动力。学员在训练过程中可以及时收到系统的反馈和指导，帮助他们迅速纠正错误，掌握正确的驾驶技能。通过对大量训练数据的分析，发现学员在学习过程中普遍存在的问题和难点，帮助驾校优化教学内容和方法。利用系统提供的数据和评估结果本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种驾驶考试教学管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述学员用户的驾驶模拟训练信息确定所述学员用户的熟练度，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标考试线路的路线信息包括道路特征信息，不同的道路特征信息匹配不同的模拟驾驶操作项目，所述根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的模拟驾驶操作项目结合多个目标考试线路的路线信息为所述学员用户推荐目标考试线路的模拟考试场景模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求2-5中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
7.如权利要求2-5中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种驾驶考试教学管理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的驾驶考试教学管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种驾驶考试教学管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述学员用户的驾驶模拟训练信息确定所述学员用户的熟练度，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标考试线路的路线信息包括道路特征信息，不同的道路特征信息匹配不同的模拟驾驶操作项目，所述根据所述学员用户熟练度低于预设熟练度的模拟驾驶操作项目结合多个目标考试线路的路线信息为所述学员用户推荐目标考试线路的模拟考试场景模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：朱星，姜英豪，
申请(专利权)人：武汉未来幻影科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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