【技術實現步驟摘要】
本申請涉及計算機，尤其涉及一種駕駛培訓學員評估方法及相關設備。
技術介紹
1、現有技術中，目前的現有技術中，在學員駕駛培訓期間，學員或駕校可以根據學員學習情況進行駕駛考試的報名并參加駕駛考試。學員的駕駛實操及理論能力評估標準可能存在不統一的情況。不同教練可能有不同的評估方式，導致學員在不同的培訓階段獲得不一致的反饋，影響學員的學習效果和自信心。很多情況下，學員和駕校難以準確判斷學員是否已經準備好參加考試。這種情況下，要么過早報名導致學員未能充分準備，要么拖延報名導致學員失去學習的最佳狀態和信心，影響考試通過率。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了一種駕駛培訓學員評估方法及相關設備，能夠解決很多情況下，學員和駕校難以準確判斷學員是否已經準備好參加考試。這種情況下，要么過早報名導致學員未能充分準備，要么拖延報名導致學員失去學習的最佳狀態和信心，影響考試通過率的問題。
2、本申請實施例的第一方面提供了一種駕駛培訓學員評估方法，包括：
3、獲取學員的駕駛培訓數據，所述駕駛培訓數據包括練習數據和模擬考試數據；
4、基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率；
5、根據預測獲得的學員關聯的不同駕駛科目考試的通過率，為學員推薦真實考試報考時機。
6、可選地，所述練習數據包括練習時長數據，所述模擬考試數據包括模擬考試成績數據，所述基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率，包括：
7、
8、所述根據計算獲得的學員關聯的不同駕駛科目考試的通過率，為學員推薦真實考試報考時機，包括：
9、在預測目標學員的目標駕駛科目考試的通過率大于預設通過率的情況下，提示學員進行真實考試的報考。
10、可選地，所述基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率，包括：
11、基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員每個考點項目的熟練度；
12、根據每個考點項目的熟練度預測學員不同駕駛科目考試的通過率。
13、可選地，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的導航數據，所述方法還包括：
14、分析所述目標學員的車輛模擬行駛過程關聯的導航數據，提取所述車輛模擬行駛過程關聯的路況數據；
15、基于所述車輛模擬行駛過程關聯的路況數據計算所述目標學員在不同路況場景的練習時長；
16、在所述目標學員在所有路況場景的練習時長均超過預設時長的情況下，提示所述目標學員進行真實考試的報考。
17、可選的，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的行車記錄影像，所述方法還包括：
18、分析所述目標學員的車輛模擬行駛過程關聯的行車記錄影像，提取所述車輛模擬行駛過程關聯的路況數據；
19、基于所述車輛模擬行駛過程關聯的路況數據計算所述目標學員在不同路況場景的練習時長；
20、在所述目標學員在所有路況場景的練習時長均超過預設時長的情況下，提示所述目標學員進行真實考試的報考。
21、可選地，所述路況數據包括擁堵路況和暢行路況。
22、可選地，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的行車記錄影像，所述方法還包括：
23、分析所述目標學員的車輛模擬行駛過程關聯的行車記錄影像，提取所述車輛模擬行駛過程關聯的周邊的車輛影響數據、行人影響數據、道路類型數據和交通標識類型數據；
24、基于所述車輛影響數據、行人影響數據、道路類型數據和交通標識類型數據確定所述目標學員經歷過的駕駛狀況類型；
25、在所述目標學員經歷過的駕駛狀況類型涵蓋所有典型駕駛狀況類型的情況下，提示所述目標學員進行真實考試的報考。
26、本申請實施例第二方面提供了一種駕駛培訓學員評估裝置，包括：
27、獲取單元，用于獲取學員的駕駛培訓數據，所述駕駛培訓數據包括練習數據和模擬考試數據；
28、預測單元，用于基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率；
29、推薦單元，用于根據預測獲得的學員關聯的不同駕駛科目考試的通過率，為學員推薦真實考試報考時機。
30、本申請實施例第三方面提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序時實現上述的駕駛培訓學員評估方法的步驟。
31、本申請實施例第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述的駕駛培訓學員評估方法的步驟。
32、綜上，本申請實施例提供的駕駛培訓學員評估方法，通過獲取學員的駕駛培訓數據，所述駕駛培訓數據包括練習數據和模擬考試數據；基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率；根據預測獲得的學員關聯的不同駕駛科目考試的通過率，為學員推薦真實考試報考時機。由此，能夠解決很多情況下，學員和駕校難以準確判斷學員是否已經準備好參加考試。這種情況下，要么過早報名導致學員未能充分準備，要么拖延報名導致學員失去學習的最佳狀態和信心，影響考試通過率的問題。通過全面和系統的數據收集，確保分析的基礎數據不遺漏關鍵信息，為后續分析提供豐富的輸入。結構化的數據使得可以對學員的具體需求進行精確分析，從而定制更符合個人情況的培訓計劃，例如，根據學員在某些特定技能上的弱點提供更多的練習機會。高質量的訓練數據和先進的算法能夠顯著提高預測的準確性，從而使學員和教練能夠更準確地了解學員的考試準備情況。根據預測結果，學員和教練可以及時調整學習策略，集中精力提升弱點，最大化學習效果和考試通過率。算法基于數據分析推薦報名時機，減少過早或過晚報名的情況，避免不必要的失敗和重考。合理的報名安排可以更有效地利用教學資源，避免因學員不斷重考導致的資源浪費，同時減少學員的焦慮和不確定感。通過數據驅動的個性化訓練和科學的考試安排，提高學員的技能掌握和考試通過率。優化學員流動和資源分配，減少無效培訓和考試重復，提升整體教學效率和經濟效益。
33、相應地，本專利技術實施例提供的駕駛培訓學員評估裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質，也同樣具有上述技術效果。
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1.一種駕駛培訓學員評估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述練習數據包括練習時長數據，所述模擬考試數據包括模擬考試成績數據，所述基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的導航數據，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的行車記錄影像，所述方法還包括：
6.根據權利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述路況數據包括擁堵路況和暢行路況。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的行車記錄影像，所述方法還包括：
8.一種駕駛培訓學員評估裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器，其特征在于，所述處理器用于執行存
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的駕駛培訓學員評估方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種駕駛培訓學員評估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述練習數據包括練習時長數據，所述模擬考試數據包括模擬考試成績數據，所述基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述練習數據和模擬考試數據預測學員不同駕駛科目考試的通過率，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的導航數據，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述練習數據包括車輛模擬行駛過程關聯的行車記錄影像，所述方法還包...
【專利技術屬性】
技術研發人員：朱星，張建林，
申請(專利權)人：武漢未來幻影科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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