基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法，包括：获取车辆的基本信息和行驶信息；其中，所述行驶信息包括行驶轨迹信息和/或运行状态信息；将车辆的基本信息和行驶信息上传至服务器，以使所述服务器分析车辆的行驶行为，并更新车辆的行驶行为综合评分。通过准确计算得出车辆的行驶行为综合评分，由用户根据该车辆的行驶行为综合评分进一步评级，生成评级报告，便于日常管理；也可为保险公司据此确定下一年的保费提供了可参考的准确依据；同时也为司机本人的习惯性驾驶行为起到了预警和考核的作用，以及司机家属也可据此及时且准确了解到司机本人的最近驾驶情况。

A Comprehensive Scoring Method for Vehicle Driving Behavior Based on Beidou Location System

【技术实现步骤摘要】
基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法
本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法。
技术介绍
我国有1200万台重卡车和3000万重卡司机，每位司机不仅关系到自己的家庭，还关系到父母、岳父母的家庭，年长的师傅还关系到子女家庭。所以，这3000万人直接关系到1亿家庭，3亿人之心。在我国近几年所发生的所有重特大事故中，80％都与公路重型运输车辆有关，在所有公路重型运输车辆事故中，80％又都与超速、疲劳驾驶等违规驾驶行为有关。现在车辆保险都是根据往期的理赔情况来决定下一年的保费，对车辆的行驶行为并没有进行评分，而且也没有定期实时更新车辆的行驶行为的评分，因此对保费的评定没有可参考的准确依据，对司机本人的习惯性驾驶行为起不到预警和考核的作用，以及司机家属也不能及时且准确了解到司机本人的最近驾驶情况，一旦发生交通事故时已无可挽回。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中的缺陷，提供一种根据车辆的基本信息和行驶信息能够计算出车辆行驶行为综合评分分值的基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法。为此，采用的技术方案为一种基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法，包括：获取车辆的基本信息和行驶信息；其中，所述行驶信息包括行驶轨迹信息和/或运行状态信息；将车辆的基本信息和行驶信息上传至服务器，以使所述服务器分析车辆的行驶行为，并更新车辆的行驶行为综合评分。优选的，所述服务器根据车辆的基本信息和行驶信息确定车辆风险因子，并确定与所述车辆风险因子对应的风险因子分析模型，采用所述风险因子分析模型确定对应的车辆的特征值；并对所述车辆的各个特征值设定不同的权重，对车辆的全部特征的权重值求和，确定所述车辆的行驶行为综合评分。优选的，所述车辆的基本信息包括车龄、车牌号、车辆类型；车辆的行驶轨迹信息包括经度、纬度、方向、时间和海拔；车辆的运行状态信息包括行驶速度、离线的经度和纬度及时间、上线的经度和纬度及时间、恶劣天气行驶时间和危险路段次数；根据车辆的行驶轨迹信息和/或运行状态信息对车辆的行驶里程和时长进行分析，形成车辆行驶情况，并由所述服务器记录车辆行驶情况，车辆行驶情况包括日均行驶里程、日均行驶时长和平均速度、清晨时长里程占比、黄昏行驶时长占比、夜间行驶里程占比；根据车辆的行驶轨迹信息和/或运行状态信息对车辆的超速驾驶、疲劳驾驶、危险驾驶和非法位移进行实时分析，形成车辆违规行驶情况，对车辆违规行驶情况向目标车辆发送语音提醒，并由所述服务器记录车辆违规行驶情况，车辆违规行驶情况包括千公里非法位移次数、千公里非法位移里程、超速率、80-90km/h超速率、90-100km/h超速率、100km/h以上超速率、千公里疲劳驾驶次数、千公里疲劳驾驶时长、千公里疲劳驾驶里程、疲劳驾驶时超速率、千公里危险路段次数、千公里恶劣天气驾驶次数；将车龄、各项车辆行驶情况和车辆违规行驶情况设为车辆风险因子。优选的，车龄的风险因子分析模型的计算公式如下：其中，x>0，0<y≤1；x设为风险因子，包括车龄；y(x)设为车龄的特征值。优选的，所述车辆行驶情况的风险因子分析模型的计算公式如下：其中，x≥0，0≤y≤1；分别为用户设置的各项风险因子的初始值或为系统计算出的平均值；x设为风险因子，分别包括日均行驶里程、日均行驶时长和平均速度、清晨时长里程占比、黄昏行驶时长占比、夜间行驶里程占比；y(x)设为对应的特征值。优选的，所述车辆违规行驶情况的风险因子分析模型的计算公式如下：其中，x≥0，0≤y≤1；分别设为系统计算出的各项风险因子的平均值；x设为风险因子，分别包括千公里非法位移次数、千公里非法位移里程、超速率、80-90km/h超速率、90-100km/h超速率、100km/h以上超速率、千公里疲劳驾驶次数、千公里疲劳驾驶时长、千公里疲劳驾驶里程、疲劳驾驶时超速率、千公里危险路段次数、千公里恶劣天气驾驶次数；y(x)设为对应的特征值。优选的，根据车辆行驶情况和车辆违规行驶情况由所述服务器对车辆的日行驶情况进行统计，并进行融合得出车辆日画像，所述服务器对所有车辆日画像进行存储，并计算出所有车辆违规行驶情况的每项风险因子的平均值。优选的，计算出所有车辆违规行驶情况的每项风险因子的平均值需要划定样本范围：由所述服务器统计所有车辆上线天数，按照降序排列，筛选去除首尾各10％的数据；在此基础上去除异地上线距离大于总里程二分之一的数据；由所述服务器每月定时统计一次样本数据，及时更新上述平均值。一种基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法，包括：接受用户的车辆行驶行为评分的查询请求，用户输入车辆的基本信息及查询时间；根据所述查询请求获取车辆的风险因子；若车辆的上线率小于3.5％，则判定车辆的行驶行为综合评分为0；若车辆的上线率大于3.5％，则继续执行车辆行驶行为评分的操作；若异地上线距离小于总行驶里程二分之一，则判定车辆的行驶行为综合评分为0；若异地上线距离大于总行驶里程二分之一，则继续执行车辆行驶行为评分的操作；获取车辆的各个风险因子分析模型，并通过模型计算得出各个车辆的特征值；获取各项车辆的特征值的权重，对全部的车辆的特征权重值求和，计算得出所述车辆的行驶行为综合评分。本专利技术技术方案，具有如下优点：通过准确计算出车辆的行驶行为综合评分，由用户根据该车辆的行驶行为综合评分进一步评级，生成评级报告，便于日常管理；也可为保险公司据此确定下一年的保费提供了可参考的准确依据；同时也为司机本人的习惯性驾驶行为起到了预警和考核的作用，以及司机家属也可据此及时且准确了解到司机本人的最近驾驶情况。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的第一种实施方式中提供的基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法的流程示意图；图2为服务器更新车辆的行驶行为综合评分方法的流程示意图；图3为本专利技术的第二种实施方式中提供的基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法的流程示意图；具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应用场景实施例1如图1所示，一种车辆行驶行为综合评分方法，包括以下步骤：步骤101：获取车辆的基本信息和行驶信息；其中，所述行驶信息包括行驶轨迹信息和/或运行状态信息；步骤102：将车辆的基本信息和行驶信息上传至服务器，以使所述服务器分析车辆的行驶行为，并更新车辆的行驶行为综合评分。本实施例提供的车辆行驶行为综合评分方法，应用于车辆上安装有车载北斗终端，车载北斗终端与服务器通信连接，车载北斗终端上记载有车辆的基本信息和原始数据，并实时记录车辆的行驶信息；其中，所述行驶信息包括行驶轨迹信息和/或运行状态信息。如图2所示，步骤102服务器分析车辆的行驶行为，并更新车辆的行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法，其特征在于，包括：获取车辆的基本信息和行驶信息；其中，所述行驶信息包括行驶轨迹信息和/或运行状态信息；将车辆的基本信息和行驶信息上传至服务器，以使所述服务器分析车辆的行驶行为，并更新车辆的行驶行为综合评分。

【技术特征摘要】
1.一种基于北斗定位系统的车辆行驶行为综合评分方法，其特征在于，包括：获取车辆的基本信息和行驶信息；其中，所述行驶信息包括行驶轨迹信息和/或运行状态信息；将车辆的基本信息和行驶信息上传至服务器，以使所述服务器分析车辆的行驶行为，并更新车辆的行驶行为综合评分。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据车辆的基本信息和行驶信息确定车辆风险因子，并确定与所述车辆风险因子对应的风险因子分析模型，采用所述风险因子分析模型确定对应的各项车辆的特征值；并对各项所述车辆的特征值设定不同的权重，对全部车辆的特征权重值求和，确定所述车辆的行驶行为综合评分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车辆的基本信息包括车龄、车牌号、车辆类型；车辆的行驶轨迹信息包括经度、纬度、方向、时间和海拔；车辆的运行状态信息包括行驶速度、离线的经度和纬度及时间、上线的经度和纬度及时间、恶劣天气行驶时间和危险路段次数；根据车辆的行驶轨迹信息和/或运行状态信息对车辆的行驶里程和时长进行分析，形成车辆行驶情况，并由所述服务器记录车辆行驶情况，车辆行驶情况包括日均行驶里程、日均行驶时长和平均速度、清晨时长里程占比、黄昏行驶时长占比、夜间行驶里程占比；根据车辆的行驶轨迹信息和/或运行状态信息对车辆的超速驾驶、疲劳驾驶、危险驾驶和非法位移进行实时分析，形成车辆违规行驶情况，对车辆违规行驶情况向目标车辆发送语音提醒，并由所述服务器记录车辆违规行驶情况，车辆违规行驶情况包括千公里非法位移次数、千公里非法位移里程、超速率、80-90km/h超速率、90-100km/h超速率、100km/h以上超速率、千公里疲劳驾驶次数、千公里疲劳驾驶时长、千公里疲劳驾驶里程、疲劳驾驶时超速率、千公里危险路段次数、千公里恶劣天气驾驶次数；将车龄、各项车辆行驶情况和车辆违规行驶情况设为车辆风险因子。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，车龄的风险因子分析模型的计算公式如下：其中，x>0，0<y≤1；x设为风险因子，包括车龄；y(x)设为车龄的特征值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车辆行驶情况的风险因子分析模型的计算公式如...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立，
申请(专利权)人：青岛无车承运服务中心有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37