一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为辨识方法

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体提供一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为辨识方法。通过深度神经网络自编码器提取驾驶时序片段的低维深度特征向量，利用深度嵌入聚类方法对自编码器与无监督聚类进行端到端的联合优化，生成驾驶风格聚类结果并标注聚类结果标签；冻结训练后的自编码器参数，构建驾驶风格分类模型并建立驾驶时序片段与风格标签的映射关系；通过提取可解释特征为聚类结果分配语义标签。本发明基于深度嵌入聚类的端到端联合优化技术，显著提升了模型收敛速度和泛化能力，驾驶风格辨识精度远高于传统机器学习方法。