驾驶风险的检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种驾驶风险的检测方法及装置。其中，该方法包括：获取目标车辆的配置信息，其中，配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；基于数据源的配置信息和检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果；基于检测结果，确定目标车辆是否存在驾驶风险。本发明专利技术解决了由于相关技术中的驾驶风险检测装置很难投入应用后不进行任何升级，很难使用单一的数据源进行全面检测，很难保证在各条件下使用一致性的检测方法的技术问题。

Detection method and device of driving risk

【技术实现步骤摘要】
驾驶风险的检测方法及装置
本专利技术涉及车联网
，具体而言，涉及一种驾驶风险的检测方法及装置。
技术介绍
近年来车联网得到迅速发展，被称将会成为仅次于PC为主的互联网和手机为主的移动互联网的第三大互联网实体。车联网不仅局限于车机连接到网络，获取网络信息，更重要的是车联网是要满足车机的安全，效率，管理，环保、娱乐等各方面需求，使车机以一种更适合人们期望的方式运行，而建立起的异构通信网络。在人们对车机的众多需求之中，驾驶安全是重中之重，是车联网时代被关注的焦点。车机中可用于采集数据的途径越来越多，获取车机状态的采集装置如：TBOX(TelematicBOX)和OBD(On-BoardDiagnostic，车载诊断系统)；获取图像/视频信息的采集装置如：车载摄像头和行车记录仪；获取驾驶员健康状态的采集装置如：方向盘传感器和穿戴装置；获取车距数据的采集装置如：前向和后向雷达；以及一些其它数据采集设备：语音采集设备、空气质量采集设备和驾驶员手机等。丰富的行车数据源，成为了实现驾驶风险检测的前提条件。驾驶风险检测是辅助驾驶和自动驾驶系统中需要解决的核心问题，其复杂性体现在以下几方面：1)待识别的驾驶风险众多，包括：各类车辆故障、不良驾驶习惯、外部环境因素等，不同驾驶风险涉及的数据源和检测方法不一致。2)需要考虑的内部和外部条件众多，例如：当前行车状态(例如，行驶前、行驶中、停车中)，当前时间(例如，白天、夜晚)，当前天气状态(例如，晴天、雨雪天气、雾霾天气、大风天气)，当前路况状态(例如，是否拥堵、是否在高速、是否山路、是否在城郊)等。在不同场合下各类风险检测所需要使用的数据和方法又会有所区别：夜间的车灯检测、高速的车窗检测、雨雪天气的车速检测等。3)单一数据源不能完全解决风险监测问题，并且不同车辆或同一车辆在不同时期所安装的采集设备可能不一致。因此，驾驶风险检测装置很难投入应用后不进行任何升级，很难使用单一的数据源进行全面检测，很难保证在各条件下使用一致性的检测方法。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种驾驶风险的检测方法及装置，以至少解决由于相关技术中的驾驶风险检测装置很难投入应用后不进行任何升级，很难使用单一的数据源进行全面检测，很难保证在各条件下使用一致性的检测方法的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种驾驶风险的检测方法，包括：获取目标车辆的配置信息，其中，所述配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；基于所述数据源的配置信息和所述检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果；基于所述检测结果，确定所述目标车辆是否存在驾驶风险。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种驾驶风险的检测装置，包括：获取单元，用于获取目标车辆的配置信息，其中，所述配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；执行单元，用于基于所述数据源的配置信息和所述检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果；第一确定单元，用于基于所述检测结果，确定所述目标车辆是否存在驾驶风险。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆驾驶状态的确定方法，包括：获取目标车辆的配置信息，其中，所述配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；基于所述数据源的配置信息和所述检测策略的配置信息执行检测任务，得到检测结果；基于所述检测结果，确定所述目标车辆的驾驶状态。在本专利技术实施例中，通过获取目标车辆的配置信息，其中，配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；基于数据源的配置信息和检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果；基于检测结果，确定目标车辆是否存在驾驶风险，达到了根据配置信息中的数据源的配置信息和检测策略的配置信息执行风险检测任务目的，从而实现了提升检测驾驶风险的全面性、提高驾驶风险检测的准确性的技术效果，进而解决了由于相关技术中的驾驶风险检测装置很难投入应用后不进行任何升级，很难使用单一的数据源进行全面检测，很难保证在各条件下使用一致性的检测方法的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种驾驶风险的检测方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种驾驶风险的检测方法的架构图；图3是根据本专利技术实施例的一种手机分心驾驶风险检测流程的架构图；图4是根据本专利技术实施例的一种车辆驾驶状态的确定方法的流程图；图5是根据本专利技术实施例的一种驾驶风险的检测装置的示意图；图6是根据本专利技术实施例的计算机终端的硬件结构框图；以及图7是根据本专利技术实施例的可选的计算机终端的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。首先，在对本专利技术实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：车机，是新一代汽车常见的预装设备，里面有操作系统，外面可能接有显示屏(看上去像传统的导航屏幕)，通常具有与云端通信的能力，用于从can总线或其它外部数据采集设备获取数据，进行端上计算，提供智能服务。实施例1根据本专利技术实施例，还提供了一种驾驶风险的检测的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。本专利技术实施例1所提供的方法实施例可以广泛应用在车辆的车机检测装置中，在车辆的车机检测装置启动后，通过2G/3G/4G网络读取云端服务器中的最新配置信息；检查配置信息的可用性，例如，检测配置信息中涉及的数据源在该车机中是否安装，所需数据是否可以正常采集；在确保正常的情况下，启动数据采集任务，通过2G/3G/4G网络、蓝牙和CAN总线获取对应的数据，在基于采集到的数据确定满足一项及一项以上数据采集条件的风险检测任务时，启动风险检测任务，如发现驾本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶风险的检测方法，其特征在于，包括：/n获取目标车辆的配置信息，其中，所述配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；/n基于所述数据源的配置信息和所述检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果；/n基于所述检测结果，确定所述目标车辆是否存在驾驶风险。/n

【技术特征摘要】
1.一种驾驶风险的检测方法，其特征在于，包括：
获取目标车辆的配置信息，其中，所述配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；
基于所述数据源的配置信息和所述检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果；
基于所述检测结果，确定所述目标车辆是否存在驾驶风险。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述数据源的配置信息和检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果包括：
获取目标车辆所处的当前状态；
确定与所述当前状态对应的待检测事件；
对与所述待检测事件对应的数据源进行采集，确定多个原子事件；
按照预设模式对多个所述原子事件进行组合，得到序列事件；
当存在所述原子事件和/或所述序列事件作为锚事件被激活时，触发检测上下文事件，执行风险检测任务以得到所述检测结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当存在所述原子事件和/或所述序列事件作为锚事件被激活时，触发检测上下文事件，执行风险检测任务以得到所述检测结果包括：
当存在所述原子事件和/或所述序列事件作为锚事件被激活时，触发检测上下文事件，执行风险检测任务；
确定被作为锚事件被激活的所述原子事件和/或所述序列事件对应的目标检测事件；
采集所述目标检测事件对应的数据信息；
对所述目标检测事件对应的数据信息进行分析，得到所述检测结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采集所述目标检测事件对应的数据信息包括：
按照预设时间周期对所述目标检测事件对应的数据信息进行采集；或者，在与所述目标检测事件的状态发生变化时，对所述目标检测事件对应的数据源进行采集。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述检测结果，确定所述目标车辆是否存在驾驶风险包括：
根据作为锚事件被激活的所述原子事件和/或所述序列事件计算累积权重值；
将所述累积权重值与预设阈值进行比较；
若所述累积权重值大于所述预设阈值，确定所述目标车辆存在驾驶风险。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据作为锚事件被激活的所述原子事件和/或所述序列事件计算累积权重值包括：
通过以下公式计算所述累积权重值，其中，所述公式为：



其中，z为累积权重值，w为原子事件或序列事件的权重值，x为检测到的每个事件。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述检测结果，确定所述目标车辆是否存在驾驶风险之后，所述方法还包括：
若所述目标车辆存在驾驶风险，按照预设方式进行提醒，其中，所述预设方式包括以下至少之一：语音、图像、信息、邮件。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标车辆配置信息之前，所述方法还包括：
判断云端服务器中是否存在所述目标车辆最新的配置信息；
若所述云端服务器中存在所述目标车辆最新的配置信息，执行获取所述目标车辆的配置信息的步骤；
若所述云端服务器中不存在所述目标车辆最新的配置信息，将所述目标车辆中的当前配置信息作为所述配置信息。


9.一种驾驶风险的检测装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取目标车辆的配置信息，其中，所述配置信息中包括对数据源的配置信息和检测策略的配置信息；
执行单元，用于基于所述数据源的配置信息和所述检测策略的配置信息执行风险检测任务，得到检测结果；
第一确定单元，用于基于所述检测结果，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李博，赵亚龙，蒋丹宁，王作书，王矛，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY