【技术实现步骤摘要】
一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法
本专利技术属于交通安全领域，具体涉及一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法。
技术介绍
随着国民经济的快速发展和城市化进程的加快，我国机动车拥有量和道路交通量迅速增长，交通事故问题日趋突出。已有研究表明，驾驶员因素是导致交通事故的主要原因，驾驶员的驾驶风险等级不同，对交通事故的贡献也就不同，低风险等级的驾驶员可能引发较少的甚至避免交通事故，而风险等级越高的驾驶员引发的交通事故可能越严重。因此，针对驾驶员风险等级识别方法进行深入研究显得尤为重要。目前，已有成果主要是针对驾驶员风险等级评估进行研究，针对驾驶员风险等级识别的研究较少，不能满足交通安全管理的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述不足，提供一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法，能够根据不同的驾驶行为识别驾驶员风险等级，为降低交通事故的发生提供参考。为了达到上述目的，本专利技术包括以下步骤：步骤一，采集若干组驾驶员的速度数据，根据驾驶员的速度数据，确定驾驶...
【技术保护点】
1.一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一，采集若干组驾驶员的速度数据，根据驾驶员的速度数据，确定驾驶员的驾驶行为序列和驾驶员风险等级；/n步骤二，建立马尔可夫模型，将同一风险等级的驾驶员驾驶行为作为马尔可夫模型的输入，确定马尔可夫模型中的各项参数；/n步骤三，用确定参数后的马尔可夫模型检测待识别的驾驶行为序列；/n步骤四，将检测的驾驶行为序列在预设时间段内统计作为该驾驶员预设置信度下最终的风险等级判定结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，采集若干组驾驶员的速度数据，根据驾驶员的速度数据，确定驾驶员的驾驶行为序列和驾驶员风险等级；
步骤二，建立马尔可夫模型，将同一风险等级的驾驶员驾驶行为作为马尔可夫模型的输入，确定马尔可夫模型中的各项参数；
步骤三，用确定参数后的马尔可夫模型检测待识别的驾驶行为序列；
步骤四，将检测的驾驶行为序列在预设时间段内统计作为该驾驶员预设置信度下最终的风险等级判定结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法，其特征在于，步骤一中，根据速度数据计算车辆的加速度数据，加速度数据的计算方法如下：
vt为t时刻的速度，vt-1为t-1时刻的速度，Δt为时间间隔，根据车辆的GPS数据获得，at为t时段的平均加速度。
3.根据权利要求1所述的一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法，其特征在于，步骤一中，确定驾驶行为时，首先根据驾驶员的速度数据对驾驶员的加速信息进行分析，再根据加速信息将驾驶员行为分为若干种，根据车辆内置的报警系统，采集驾驶人的报警次数，通过k-means聚类出驾驶人的风险等级。
4.根据权利要求3所述的一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法，其特征在于，步骤二中，马尔可夫模型的参数为P＝{C,π},C为观察值转移矩阵，π为初始状态矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法，其特征在于，步骤三中，用确定参数后的马尔可夫模型检测待识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：牛世峰，董兆晨，郑佳红，付锐，郭应时，袁伟，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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