【技术实现步骤摘要】
智能车辆驾驶风险的预警方法和装置
本申请涉及车联网
，具体而言，涉及一种智能车辆驾驶风险的预警方法和装置。
技术介绍
在车联网领域中，对驾驶风险持续时间的预测是智能车辆进行驾驶风险预警的重要基础数据。目前的驾驶风险持续时间的预测主要通过先获取上一个时刻的驾驶风险持续时间的测量值和预估值，并根据上一个时刻的驾驶风险持续时间的测量值和预估值来确定估计误差，然后对当前时刻进行预测得到当前时刻的驾驶风险持续时间的预估值，进而根据当前时刻的驾驶风险持续时间的预估值以及估计误差确定当前时刻的驾驶风险持续时间的真正的预估值。目前的驾驶风险持续时间的预测方法仅对上一时刻的驾驶风险持续时间进行分析，因而无法准确地对车联网中的驾驶风险持续时间进行预测，进而不能对智能车辆存在驾驶风险进行准确地预警。
技术实现思路
本申请的实施例提供了一种智能车辆驾驶风险的预警方法和装置，进而至少在一定程度上可以提高对智能车辆的驾驶风险持续时间进行预测的准确性，进而提高对智能车辆存在驾驶风险进行预警的准确性。本申请的其他特...
【技术保护点】
1.一种智能车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，包括：/n获取智能车辆的驾驶风险当前持续时间数据，以及获取所述智能车辆的多个驾驶风险历史持续时间数据；/n根据所述多个驾驶风险历史持续时间数据以及所述驾驶风险当前持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布；/n根据所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布进行采样，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的预测值；/n若所述预测值大于预定阈值，则生成驾驶风险预警通知。/n
【技术特征摘要】
1.一种智能车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，包括：
获取智能车辆的驾驶风险当前持续时间数据，以及获取所述智能车辆的多个驾驶风险历史持续时间数据；
根据所述多个驾驶风险历史持续时间数据以及所述驾驶风险当前持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布；
根据所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布进行采样，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的预测值；
若所述预测值大于预定阈值，则生成驾驶风险预警通知。
2.根据权利要求1所述的智能车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，所述根据所述多个驾驶风险历史持续时间数据以及所述驾驶风险当前持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布，包括：
根据所述多个驾驶风险历史持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型，并为所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型中的目标参数分配目标概率分布；
根据所述驾驶风险当前持续时间数据、所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型以及为所述目标参数分配的目标概率分布，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布。
3.根据权利要求2所述的智能车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，所述根据所述多个驾驶风险历史持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型，包括：
根据预设的经验分布函数以及所述多个驾驶风险历史持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型。
4.根据权利要求2所述的智能车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，所述根据所述多个驾驶风险历史持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型，包括：
根据预设的核密度估计函数以及所述多个驾驶风险历史持续时间数据，确定所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型。
5.根据权利要求2所述的智能车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，所述根据所述驾驶风险当前持续时间数据、所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型以及为所述目标参数分配的目标概率分布，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布，包括：
根据所述驾驶风险当前持续时间数据、所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型以及为所述目标参数分配的目标概率分布，确定所述目标参数在目标时间的概率分布；
根据所述目标参数在目标时间的概率分布确定所述目标参数的期望；
根据所述智能车辆的驾驶风险持续时间的概率分布类型以及所述目标参数的期望，确定所述智能车辆的驾驶风险目标持续时间的概率分布。
6.根据权利要求5所述的智能车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，所述根据所述驾驶风险当前持续时间...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯琛，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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