一种基于车长行为的分析系统

本发明公开了一种基于车长行为的分析系统。本发明中，行为识别模块采用深度学习模型，卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，可以自动学习数据中的特征，无需手动设计特征。这使得模型能够更准确地识别车长的驾驶习惯、服务水平、精神面貌、规范驾驶以及其他行为。深度学习模型可以进行端到端学习，直接从原始数据中学习到行为识别模型，无需进行特征工程。这简化了模型训练过程，并提高了模型性能。为识别模块将CNN和RNN的输出特征连接起来，形成最终的特征向量，用于行为识别。这种多模态特征融合的方式可以更全面地描述车长的行为，从而提高行为识别的准确率。