驾驶行为评分方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术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。

Scoring method and device for driving behavior

The invention discloses a scoring method and device for driving behavior. The method comprises the following steps: acquiring to score travel vehicle data, the vehicle data including the alarm data of a plurality of indicators; according to the preset alarm data model and each index, determine the risk index of each driver's safe driving probability, probability and weight; safety orientation probability of each index were determined according to the risk index of each driver's safe driving probability and probability; each index score were determined according to the tendency of the safety probability of each index; according to each index score and the total score to calculate weight score of stroke; to provide the total score and each stroke score index score. This method combines each index score and weight calculation of total score, total score improves the calculation accuracy, easy to analyze the driver weaknesses of driving behavior, is conducive to the intuitive understanding of each item of the risk degree of influence.

【技术实现步骤摘要】
驾驶行为评分方法和装置
本专利技术涉及汽车安全驾驶
，尤其涉及一种驾驶行为评分方法和装置。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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，本专利技术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。本专利技术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，本专利技术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。根据本专利技术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，本专利技术第二方面实施例的驾驶行为评分装置，包括：获取模块，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；第一确定模块，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；第二确定模块，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；第三确定模块，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；第一计算模块，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；提供模块，用于提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。根据本专利技术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。本专利技术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，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/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是根据本专利技术一个实施例的驾驶行为评分方法的流程图；图2是根据本专利技术一个实施例的建立预设特征模型的流程图；图3是根据本专利技术一个实施例的驾驶行为评分装置的结构框图；图4是根据本专利技术另一个实施例的驾驶行为评分装置的结构框图；图5是根据本专利技术一个实施例的建立模块的结构框图；图6是根据本专利技术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专利技术的实施例，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，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。下面参考附图描述本专利技术实施例的驾驶行为评分方法和装置。图1是根据本专利技术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(发动机控制模块)、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-BoardDiagnostic，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。在本专利技术的一个实施例中，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，根据每个本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦于思，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21