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    重庆时时彩开奖号码预知软件: 驾驶行为评分方法和装置.pdf

    关 键 词:
    驾驶 行为 评分 方法 装置
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611061482.7

    申请日:

    2016.11.25

    公开号:

    CN106777907A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20161125|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 东软集团股份有限公司
    发明人: 韦于思
    地址: 110179 辽宁省沈阳市浑南新区新秀街2号
    优先权:
    专利代理机构: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 张大威
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611061482.7

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种驾驶行为评分方法和装置。其中方法包括:获取待评分行程的车辆行驶数据,其中,车辆行驶数据包括多个指标项的报警数据;根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重;根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率;根据每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分;根据每个指标项的评分和权重计算待评分行程的总评分;提供待评分行程的总评分和每个指标项的评分。该方法结合各个指标的评分和权重计算总评分,提高了总评分的计算准确度,便于分析驾驶员弱项驾驶行为,有利于直观了解各个指标项对危险发生的影响程度。

    权利要求书

    1.一种驾驶行为评分方法,其特征在于,包括以下步骤:
    获取待评分行程的车辆行驶数据,其中,所述车辆行驶数据包括多个指标项的报警数
    据;
    根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项的危险驾驶概率、安全
    驾驶概率和权重;
    根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定每个指标项的安全倾向性
    概率;
    根据每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分;
    根据每个指标项的评分和权重计算所述待评分行程的总评分;
    提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。
    2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取待评分行程的车辆行驶数据之
    前,还包括:
    根据是否发生碰撞对车辆样本行驶数据进行划分,以得到发生碰撞事件的发生碰撞报
    警数据集和未发生碰撞事件的未发生碰撞报警数据集,其中,所述车辆样本行驶数据包括
    真实碰撞信息和多个样本指标项的样本指标报警数据;
    针对所述发生碰撞事件,根据所述发生碰撞报警数据集中的车辆样本行驶数据计算每
    个样本指标项的第一平均值和第一标准差;
    针对所述未发生碰撞事件,根据所述未发生碰撞报警数据集中的车辆样本行驶数据计
    算每个样本指标项的第二标准差和第二平均值;
    根据所述车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第二标准
    差和第二平均值和真实碰撞信息,建立所述预设特征模型。
    3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆样本行驶数据中每个样本
    指标项的第一标准差、第一平均值、第二标准差和第二平均值和真实碰撞信息,建立所述预
    设特征模型,包括:
    根据所述车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第二标准
    差和第二平均值确定每个样本指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率;
    根据每个样本指标项的危险驾驶概率与安全驾驶概率确定每个样本指标项的碰撞预
    测结果;
    根据所述真实碰撞信息和每个样本指标项的碰撞预测结果,确定每个样本指标项的碰
    撞预测准确度;
    根据每个样本指标项的碰撞预测准确度分别计算每个样本指标的权重。
    4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述真实碰撞信息和每个样本指标项的
    碰撞预测结果,确定每个样本指标项的碰撞预测准确度,包括:
    根据每个样本指标项的碰撞预测结果和所述真实碰撞信息生成每个样本指标项的混
    淆矩阵;
    根据每个样本指标项的混淆矩阵分别确定每个样本指标项的碰撞预测准确度。
    5.如权利要求2-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据预设特征模型和每个指
    标项的报警数据,确定每个指标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率,包括:
    根据每个指标项的报警数据、所述预设特征模型中的所述第一标准差和所述第一平均
    值计算每个指标项的安全驾驶概率;
    根据每个指标项的报警数据、所述预设特征模型中的所述第二标准差和所述第二平均
    值计算计算每个指标项的危险驾驶概率。
    6.一种驾驶行为评分装置,其特征在于,包括:
    获取???,用于获取待评分行程的车辆行驶数据,其中,所述车辆行驶数据包括多个指
    标项的报警数据;
    第一确定???,用于根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项的
    危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重;
    第二确定???,用于根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定每个指
    标项的安全倾向性概率;
    第三确定???,用于根据每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分;
    第一计算???,用于根据每个指标项的评分和权重计算所述待评分行程的总评分;
    提供???,用于提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。
    7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
    划分???,用于根据是否发生碰撞对车辆样本行驶数据进行划分,以得到发生碰撞事
    件的发生碰撞报警数据集和未发生碰撞事件的未发生碰撞报警数据集,其中,所述车辆样
    本行驶数据包括真实碰撞信息和多个样本指标项的样本指标报警数据;
    第二计算???,针对所述发生碰撞事件,根据所述发生碰撞报警数据集中的车辆样本
    行驶数据计算每个样本指标项的第一平均值和第一标准差;
    第三计算???,针对所述未发生碰撞事件,根据所述未发生碰撞报警数据集中的车辆
    样本行驶数据计算每个样本指标项的第二标准差和第二平均值;
    建立???,用于根据所述车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一平
    均值、第二标准差和第二平均值和真实碰撞信息,建立所述预设特征模型。
    8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述建立???,包括:
    第一确定单元,用于根据所述车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第
    一平均值、第二标准差和第二平均值确定每个样本指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概
    率;
    第二确定单元,用于根据每个样本指标项的危险驾驶概率与安全驾驶概率确定每个样
    本指标项的碰撞预测结果;
    第三确定单元,用于根据所述真实碰撞信息和每个样本指标项的碰撞预测结果,确定
    每个样本指标项的碰撞预测准确度;
    计算单元,用于根据每个样本指标项的碰撞预测准确度分别计算每个样本指标的权
    重。
    9.如权利要求7所述的装置,其特征在于,根据所述第三确定单元,具体用于:
    根据每个样本指标项的碰撞预测结果和所述真实碰撞信息生成每个样本指标项的混
    淆矩阵;
    根据每个样本指标项的混淆矩阵分别确定每个样本指标项的碰撞预测准确度。
    10.如权利要求7-9中任一项所述的装置,其特征在于,所述第一确定???,具体用于:
    根据每个指标项的报警数据、所述预设特征模型中的所述第一标准差和所述第一平均
    值计算每个指标项的安全驾驶概率;
    根据每个指标项的报警数据、所述预设特征模型中的所述第二标准差和所述第二平均
    值计算计算每个指标项的危险驾驶概率。

    说明书

    驾驶行为评分方法和装置

    技术领域

    本发明涉及汽车安全驾驶技术领域,尤其涉及一种驾驶行为评分方法和装置。

    背景技术

    随着生活水平的日益提高,机动车辆的数量也越来越多,在驾驶车辆过程中,不安
    全的驾驶行为带来了很多安全隐患,造成了巨大的财产和人员的损失,因此,如何改善驾驶
    员的驾驶行为已经成为一个不可忽视的问题。

    目前,相关技术中通常通过纵向加速度、横向加速度、垂直加速度三个参数进行阈
    值判断,而阈值提取过程中使用的样本有限,最终提供驾驶行为的总分数,或者,提供安全
    或者不安全的判断结果,然而,评价的指标参数较少,不能提供车辆行驶中的各个指标对危
    险发生的影响程度,评价结果的准确性也没有很好地得到验证,并且,仅给出驾驶行为的总
    分数或者判断结果不利于驾驶员了解弱项驾驶行为,不能有效帮助用户纠正自己的不良驾
    驶行为。

    发明内容

    本发明的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

    为此,本发明的第一个目的在于提出一种驾驶行为评分方法。该方法在计算待评
    分行程的总评分的过程中,结合各个指标的评分和权重计算总评分,提高了总评分的计算
    准确度,并且,提供总评分和每个指标项的评分,便于分析驾驶员弱项驾驶行为,有利于直
    观了解各个指标项对危险发生的影响程度。

    本发明的第二个目的在于提出一种驾驶行为评分装置。

    为达上述目的,本发明第一方面实施例的驾驶行为评分方法,包括:获取待评分行
    程的车辆行驶数据,其中,所述车辆行驶数据包括多个指标项的报警数据;根据预设特征模
    型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重;根据
    每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率;根据
    每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分;根据每个指标项的评分和权重
    计算所述待评分行程的总评分;提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。

    根据本发明实施例的驾驶行为评分方法,在为驾驶行为评分的过程中,获取待评
    分行程的车辆行驶数据,并根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项
    的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重,以及根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶
    概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率,并根据每个指标项的安全倾向性概率分别确
    定每个指标项的评分,然后,根据每个指标项的评分和权重计算所述待评分行程的总评分,
    并提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。由此,在计算待评分行程的总评分
    的过程中,结合各个指标的评分和权重计算总评分,提高了总评分的计算准确度,并且,提
    供总评分和每个指标项的评分,便于分析驾驶员弱项驾驶行为,有利于直观了解各个指标
    项对危险发生的影响程度。

    为达上述目的,本发明第二方面实施例的驾驶行为评分装置,包括:获取???,用
    于获取待评分行程的车辆行驶数据,其中,所述车辆行驶数据包括多个指标项的报警数据;
    第一确定???,用于根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项的危险
    驾驶概率、安全驾驶概率和权重;第二确定???,用于根据每个指标项的危险驾驶概率和安
    全驾驶概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率;第三确定???,用于根据每个指标项
    的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分;第一计算???,用于根据每个指标项的评
    分和权重计算所述待评分行程的总评分;提供???,用于提供所述待评分行程的总评分和
    每个指标项的评分。

    根据本发明实施例的驾驶行为评分装置,在为驾驶行为评分的过程中,获取待评
    分行程的车辆行驶数据,并根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项
    的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重,以及根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶
    概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率,并根据每个指标项的安全倾向性概率分别确
    定每个指标项的评分,然后,根据每个指标项的评分和权重计算所述待评分行程的总评分,
    并提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。由此,在计算待评分行程的总评分
    的过程中,结合各个指标的评分和权重计算总评分,提高了总评分的计算准确度,并且,提
    供总评分和每个指标项的评分,便于分析驾驶员弱项驾驶行为,有利于直观了解各个指标
    项对危险发生的影响程度。

    本发明附加的方面和优点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,或通过本发明的实践了解到。

    附图说明

    本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得
    明显和容易理解,其中,

    图1是根据本发明一个实施例的驾驶行为评分方法的流程图;

    图2是根据本发明一个实施例的建立预设特征模型的流程图;

    图3是根据本发明一个实施例的驾驶行为评分装置的结构框图;

    图4是根据本发明另一个实施例的驾驶行为评分装置的结构框图;

    图5是根据本发明一个实施例的建立??榈慕峁箍蛲?;

    图6是根据本发明再一个实施例的驾驶行为评分装置的结构框图。

    具体实施方式

    下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终
    相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附
    图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。

    下面参考附图描述本发明实施例的驾驶行为评分方法和装置。

    图1是根据本发明一个实施例的驾驶行为评分方法的流程图。

    如图1所示,该驾驶行为评分方法可以包括以下步骤:

    S101,获取待评分行程的车辆行驶数据。

    其中,车辆行驶数据包括多个指标项的报警数据。

    其中,多个指标项的报警数据可以包括急转弯报警、急减速报警、急加速报警、急
    变道报警、超速报警、疲劳驾驶报警、长时间怠速报警、频繁变道报警、转速过高报警、水温
    过高报警、空挡滑行报警等信息,

    其中,需要理解的是,车辆行驶数据还包括远光灯开关、近光灯开关、示宽灯开关、
    雾灯开关、左转向灯开关、右转向灯开关、危险灯开关、车门开关、车门锁开关、车窗开关、
    ECM(发动机控制单元)/ECU(发动机控制???、ABS(制动防抱死系统)、SRS(电子安全气
    囊)、机油(压力、温度)报警、保养报警、车轮胎压报警、手刹状态、刹车踏板、刹车踏板相对
    位置、油门踏板、油门踏板相对位置、离合状态、安全带状态、ACC信号、钥匙状态、雨刷状态、
    空调开关等车辆信息。

    S102,根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项的危险驾驶
    概率、安全驾驶概率和权重。

    其中,预设特征模型是根据大量车辆样本行驶数据预先建立的。

    其中,车辆样本行驶数据是从车辆行驶过程中收集的,其中,可通过多种方式收集
    车辆样本行驶数据。例如,可通过移动设备、OBD(On-Board Diagnostic,车载诊断系统)设
    备或者车辆前装设备等收集车辆行驶中的车辆行驶数据。

    其中,需要说明的是,建立预设特征模型的过程将在后续实施中描述。

    S103,根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定每个指标项的安
    全倾向性概率。

    在本发明的一个实施例中,在确定每个指标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率和
    权重后,可根据每个指标项的报警参数值、预设特征模型中的第一标准差和第一平均值计
    算每个指标项的安全驾驶概率,并根据每个指标项的报警参数值、预设特征模型中的第二
    标准差和第二平均值计算计算每个指标项的危险驾驶概率。

    具体地,在获取每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率后,针对每个指标项
    可通过下述公式计算每个指标项的安全倾向性概率:


    其中,ei表示第i个指标项。

    S104,根据每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分。

    举例而言,如果以百分制表示每个指标项的评分,则可通过下述公式计算待评分
    行程中第i个指标项的评分F(ei)为:

    F(ei)=100*安全倾向性概率(ei)

    S105,根据每个指标项的评分和权重计算待评分行程的总评分。

    也就是说,在获取每个指标项的评分和权重之后,对每个指标项进行加权求和,所
    得的求和结果即为待评分行程的总评分。

    S106,提供待评分行程的总评分和每个指标项的评分。

    根据本发明实施例的驾驶行为评分方法,在为驾驶行为评分的过程中,获取待评
    分行程的车辆行驶数据,并根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项
    的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重,以及根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶
    概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率,并根据每个指标项的安全倾向性概率分别确
    定每个指标项的评分,然后,根据每个指标项的评分和权重计算待评分行程的总评分,并提
    供待评分行程的总评分和每个指标项的评分。由此,在计算待评分行程的总评分过程中,结
    合各个指标的评分和权重计算总评分,提高了总评分的计算准确度,并且,提供总评分和每
    个指标项的评分,便于分析驾驶员弱项驾驶行为,有利于直观了解各个指标项对危险发生
    的影响程度。

    其中,需要理解的是,在获取待评分行程的车辆行驶数据之前,可根据大量的车辆
    样本行驶数据预先建立预设特征模型。其中,预先建立预设特征模型的过程,如图2所示,可
    以包括以下步骤:

    S201,根据是否发生碰撞对车辆样本行驶数据进行划分,以得到发生碰撞事件的
    发生碰撞报警数据集和未发生碰撞事件的未发生碰撞报警数据集。

    其中,车辆样本行驶数据包括真实碰撞信息和多个样本指标项的样本指标报警数
    据。

    其中,是否发生碰撞与车辆样本行驶数据中的真实碰撞信息有关。如果车辆样本
    行驶数据中记录车辆发生过碰撞,则将该车辆样本行驶数据加入发生碰撞报警数据集,如
    果车辆样本行驶数据中记录车辆未碰撞,则将该车辆样本行驶数据加入非发生碰撞报警数
    据集。

    在本发明的一个实施例中,在获取大量车辆的针对每条车辆样本行驶数据,针对
    每条车辆样本行驶数据可进行如下处理:

    用车辆单次行程中除碰撞报警外的其他各项报警发生次数除以该行程里程数(以
    米为单位),求得该行程中平均每米发生的各类报警次数,并记录是否发生碰撞。

    举例而言,用于存储处理后数据的表结构,如表1。

    表1数据表结构


    对车辆样本行驶数据按照产生碰撞事件与否进行划分,以得到未发生碰撞事件的
    未发生碰撞报警数据集,以及发生碰撞事件的发生碰撞报警数据集。

    S202,针对发生碰撞事件,根据发生碰撞报警数据集中的车辆样本行驶数据计算
    每个样本指标项的第一平均值和第一标准差。

    S203,针对未发生碰撞事件,根据未发生碰撞报警数据集中的车辆样本行驶数据
    计算每个样本指标项的第二标准差和第二平均值。

    S204,对根据车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第
    二标准差和第二平均值和真实碰撞信息,建立预设特征模型。

    在本发明的一个实施例中,在获取每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第
    二标准差和第二平均值后,可根据车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第
    一平均值、第二标准差和第二平均值确定每个样本指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概
    率,以及根据每个样本指标项的危险驾驶概率与安全驾驶概率确定每个样本指标项的碰撞
    预测结果,然后,根据真实碰撞信息和每个样本指标项的碰撞预测结果,确定每个样本指标
    项的碰撞预测准确度,最后,根据每个样本指标项的碰撞预测准确度分别计算每个样本指
    标的权重。

    在本发明的一个实施例中,根据真实碰撞信息和每个样本指标项的碰撞预测结果
    确定每个样本指标项的碰撞预测准确度可以包括:

    根据每个样本指标项的碰撞预测结果和真实碰撞信息生成每个样本指标项的混
    淆矩阵,根据每个样本指标项的混淆矩阵分别确定每个样本指标项的碰撞预测准确度。

    为了方便理解本领域的技术人员理解本发明,下面对计算每个样本指标项的碰撞
    预测准确度和权重的过程进行描述。

    假设AVGS(Ei)表示未发生碰撞报警数据集中第i个指标的平均值,AVGS(Ei)表示发
    生碰撞报警数据集中第i个指标的平均值,STDS(Ei)表示未发生碰撞报警数据集中第i个指
    标的标准差,STDD(Ei)表示发生碰撞报警数据集中第i个指标的标准差。

    在获取每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第二标准差和第二平均值后
    可通过下述两项概率密度函数公式,以求得每条行程中每个样本指标项的安全驾驶概率与
    危险驾驶概率。为了方便理解,该实施例以表1中的样本指标项E1为例描述计算安全驾驶概
    率与危险驾驶概率的公式:



    其中,其中e1代表待评分行程数据在E1指标下的具体数值,如表1中E1指标下的
    3.12,exp为自然对数函数的底数,约等于2.71828182845。

    在计算出每个样本指标项的危险驾驶概率与安全驾驶概率,针对每个样本指标
    项,可比较当前样本指标项的危险驾驶概率与安全驾驶概率,如果判断当前样本指标项的
    危险驾驶概率大于安全驾驶概率,则确定当前样本指标项的碰撞预测结果为危险。如果判
    断当前样本指标项的安全驾驶概率大于危险驾驶概率,则确定当前样本指标项的碰撞预测
    结果为安全。

    举例而言,假设对表1中的各个指标项进行预测,所获得的预测结果,如表2所示。

    表2指标项的预测结果表


    在依次完成列中每个指标数据的计算后,将该指标的各行预测结果与原始碰撞信
    息组成混淆矩阵以计算该项指标的预测正确率。以表2中列名称为“E1预测结果”的列为例,
    混淆矩阵组成如下,


    则根据准确度计算公式:

    准确度=(RsPs+RdPd)/(RsPs+RsPd+dPs+RdPd)

    样本指标项E1的碰撞预测准确度=(2+2)/(2+1+0+2)=0.8。

    依此方法计算全部样本指标样的碰撞预测准确度后以下列公式计算每个样本指
    标项的权重,其中,Wi代表样本指标项i的权重。

    Wi=Ei/(E1+E2+…+Ei+EN)

    其中,N为样本指标项的总数。

    也就是说,每个样本指标项的权重为每个样本指标项的碰撞预测准确度在所有样
    本指标项的碰撞预测准确度的占比。

    其中,需要理解的是,为了可以提供准确的预设特征模型,可每隔预设时间段采集
    车辆样本行驶数据,并根据车辆样本行驶数据更新预设特征模型。也就是说,该实施例的预
    设特征模型将根据使用的车辆行驶大数据的差异而动态变化。

    其中,预设时间段是根据应用场景需先设定的。

    与上述几种实施例提供的驾驶行为评分方法相对应,本发明的一种实施例还提供
    一种驾驶行为评分装置,由于本发明实施例提供的驾驶行为评分装置与上述几种实施例提
    供的驾驶行为评分方法相对应,因此在前述驾驶行为评分方法的实施方式也适用于本实施
    例提供的驾驶行为评分装置,在本实施例中不再详细描述。

    图3是根据本发明一个实施例的驾驶行为评分装置的结构框图。

    如图3所示,该驾驶行为评分装置可以包括获取???11、第一确定???12、第二
    确定???13、第三确定???14、第一计算???15和提供???16,其中:

    获取???11用于获取待评分行程的车辆行驶数据。

    其中,车辆行驶数据包括多个指标项的报警数据。

    其中,多个指标项的报警数据可以包括急转弯报警、急减速报警、急加速报警、急
    变道报警、超速报警、疲劳驾驶报警、长时间怠速报警、频繁变道报警、转速过高报警、水温
    过高报警、空挡滑行报警等信息,

    其中,需要理解的是,车辆行驶数据还包括远光灯开关、近光灯开关、示宽灯开关、
    雾灯开关、左转向灯开关、右转向灯开关、危险灯开关、车门开关、车门锁开关、车窗开关、
    ECM(发动机控制单元)/ECU(发动机控制???、ABS(制动防抱死系统)、SRS(电子安全气
    囊)、机油(压力、温度)报警、保养报警、车轮胎压报警、手刹状态、刹车踏板、刹车踏板相对
    位置、油门踏板、油门踏板相对位置、离合状态、安全带状态、ACC信号、钥匙状态、雨刷状态、
    空调开关等车辆信息。

    第一确定???12用于根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指
    标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重。

    其中,预设特征模型是根据大量车辆样本行驶数据预先建立的。

    其中,车辆样本行驶数据是从车辆行驶过程中收集的,其中,可通过多种方式收集
    车辆样本行驶数据。例如,可通过移动设备、OBD(On-Board Diagnostic,车载诊断系统)设
    备或者车辆前装设备等收集车辆行驶中的车辆行驶数据。

    第二确定???13用于根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定
    每个指标项的安全倾向性概率。

    第三确定???14用于根据每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的
    评分。

    第一计算???15用于根据每个指标项的评分和权重计算待评分行程的总评分。

    提供???16用于提供待评分行程的总评分和每个指标项的评分。

    根据本发明实施例的驾驶行为评分装置,在为驾驶行为评分的过程中,获取待评
    分行程的车辆行驶数据,并根据预设特征模型和每个指标项的报警数据,确定每个指标项
    的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重,以及根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶
    概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率,并根据每个指标项的安全倾向性概率分别确
    定每个指标项的评分,然后,根据每个指标项的评分和权重计算待评分行程的总评分,并提
    供待评分行程的总评分和每个指标项的评分。由此,在计算待评分行程的总评分的过程中,
    结合各个指标的评分和权重计算总评分,提高了总评分的计算准确度,并且,提供总评分和
    每个指标项的评分,便于分析驾驶员弱项驾驶行为,有利于直观了解各个指标项对危险发
    生的影响程度。

    基于上述实施例的基础上,在图3所示的基础上,如图4所示,该装置还可以包括划
    分???17、第二计算???18、第三计算???19和建立???20,其中:

    划分???17用于根据是否发生碰撞对车辆样本行驶数据进行划分,以得到发生
    碰撞事件的发生碰撞报警数据集和未发生碰撞事件的未发生碰撞报警数据集。

    其中,车辆样本行驶数据包括真实碰撞信息和多个样本指标项的样本指标报警数
    据。

    第二计算???18针对发生碰撞事件,根据发生碰撞报警数据集中的车辆样本行
    驶数据计算每个样本指标项的第一平均值和第一标准差。

    第三计算???19针对未发生碰撞事件,根据未发生碰撞报警数据集中的车辆样
    本行驶数据计算每个样本指标项的第二标准差和第二平均值。

    建立???20用于根据车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一
    平均值、第二标准差和第二平均值和真实碰撞信息,建立预设特征模型。

    在本发明的一个实施例中,如图5所示,该建立???20可以包括第一确定单元
    1201、第二确定单元1202、第三确定单元1203和计算单元1204,其中:

    第一确定单元1201用于根据车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、
    第一平均值、第二标准差和第二平均值确定每个样本指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概
    率。

    第二确定单元1202用于根据每个样本指标项的危险驾驶概率与安全驾驶概率确
    定每个样本指标项的碰撞预测结果。

    第三确定单元1203用于根据真实碰撞信息和每个样本指标项的碰撞预测结果,确
    定每个样本指标项的碰撞预测准确度。

    计算单元1204用于根据每个样本指标项的碰撞预测准确度分别计算每个样本指
    标的权重。

    在本发明的一个实施例中,计算单元1204具体用于:根据每个样本指标项的碰撞
    预测结果和真实碰撞信息生成每个样本指标项的混淆矩阵;根据每个样本指标项的混淆矩
    阵分别确定每个样本指标项的碰撞预测准确度。

    在本发明的一个实施例中,在图4所示的基础上,如图6所示,该装置还可以包括采
    集???21和更新???22,其中:

    采集???21用于每间隔预设时间段采集车辆样本行驶数据。

    更新???22用于根据车辆样本行驶数据更新预设特征模型。

    在本发明的一个实施例中,所述第一确定???20具体用于:根据每个指标项的报
    警数据、所述预设特征模型中的所述第一标准差和所述第一平均值计算每个指标项的安全
    驾驶概率,根据每个指标项的报警数据、所述预设特征模型中的所述第二标准差和所述第
    二平均值计算计算每个指标项的危险驾驶概率。在本发明的描述中,需要理解的是,术语
    “第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指
    示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一
    个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确
    具体的限定。

    在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示
    例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特
    点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不
    必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任
    一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技
    术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结
    合和组合。

    流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括
    一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的???、片段或部
    分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺
    序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明
    的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

    在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用
    于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供
    指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执
    行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设
    备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传
    输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装
    置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电
    连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器
    (ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存
    储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的
    介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其
    他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。

    应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述
    实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件
    或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下
    列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路
    的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场
    可编程门阵列(FPGA)等。

    本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步
    骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介
    质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。

    此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理??橹?,也可以
    是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个??橹?。上述集成的模
    块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能??榈男问绞迪?。所述集成的??槿?br />果以软件功能??榈男问绞迪植⒆魑懒⒌牟废刍蚴褂檬?,也可以存储在一个计算机
    可读取存储介质中。

    上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描
    述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限
    制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变
    型。

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    本文标题:驾驶行为评分方法和装置.pdf
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