车辆驾驶调控方法、装置、车载设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种车辆驾驶调控方法、装置、车载设备及可读存储介质，该方法涉及地图及人工智能技术领域，该方法可以包括：对于任一时段，获取车辆在该时段所处路段对应的历史交通事故概率；获取该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息；基于该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息和历史交通事故概率，从各候选驾驶员中确定该时段的目标驾驶员。在本申请实施例中，可以通过程车辆所处路段的实际历史交通事故概率和各候选驾驶员的驾驶状态信息动态合理的调整每个时段所需要的驾驶员数量，此时不必频繁的更换驾驶员，即可以有效保证驾驶员不再疲劳驾驶，又保证了车辆的驾驶效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
车辆驾驶调控方法、装置、车载设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及地图及人工智能
，具体而言，本申请涉及一种车辆驾驶调控方法、装置、车载设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在实际驾驶中，大部分货运司机通常于凌晨完成装车并开始驾驶，并开始长时间驾驶，驾驶员极易处于疲倦状态，而当道路车辆过多时，此时极易出现交通事故。目前为避免一个驾驶员长时间驾驶容易出现交通事故，通常采用的方式是通过频繁更换货车司机来降低驾驶员疲劳度，但是一辆货车上的司机数量是有限的，并且频繁的更换驾驶员必然降低了货车司机的驾驶效率。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种车辆驾驶调控方法、装置、车载设备及可读存储介质，可以有效保证驾驶员不再疲劳驾驶，又保证了车辆的驾驶效率。
[0004]一方面，本申请实施例提供了一种车辆驾驶调控方法，该方法包括：
[0005]对于任一时段，获取车辆在该时段所处路段对应的历史交通事故概率；
[0006]获取该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息；
[0007]基于该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息和历史交通事故概率，从各候选驾驶员中确定该时段的目标驾驶员。
[0008]另一方面，本申请实施例提供了一种车辆驾驶调控装置，该装置包括：
[0009]交通事故概率获取模块，用于对于任一时段，获取车辆在该时段所处路段对应的历史交通事故概率；
[0010]驾驶状态信息获取模块，用于获取该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息；
[0011]目标驾驶员确定模块，用于基于该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息和历史交通事故概率，从各候选驾驶员中确定该时段的目标驾驶员。
[0012]再一方面，本申请实施例提供了一种车载设备，包括处理器以及存储器：存储器被配置用于存储计算机程序，计算机程序在由处理器执行时，使得处理器执行车辆驾驶调控方法中的任一项。
[0013]在一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器：存储器被配置用于存储计算机程序，计算机程序在由处理器执行时，使得处理器执行车辆驾驶调控方法中的任一项。
[0014]又一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机可以执行车辆驾驶调控方法中的任一项。
[0015]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0016]在本申请实施例中，在确定驾驶车辆的驾驶员时，可以根据车辆在各时段所处路
段对应的历史交通事故概率、以及各时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息来分别确定每个时段的驾驶员。也就是说，在本申请实施例中，可以通过车辆所处路段的实际历史交通事故概率和各候选驾驶员的驾驶状态信息动态合理的调整每个时段所需要的驾驶员数量，此时不必频繁的更换驾驶员，即可以有效保证驾驶员不再疲劳驾驶，又保证了车辆的驾驶效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0018]图1a为本申请实施例提供的百万公里事故数分布示意图；
[0019]图1b为本申请实施例提供的一种车辆驾驶调控方法的流程示意图；
[0020]图2为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；
[0021]图3为本申请实施例提供的一种云交通管理平台的架构示意图；
[0022]图4为本申请实施例提供的又一种车辆驾驶调控方法的流程示意图；
[0023]图5为本申请实施例提供的一种车辆驾驶调控装置的结构示意图；
[0024]图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]下面详细描述本申请的实施例，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，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
[0026]本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
[0027]在实际驾驶中，大部分货运司机通常于凌晨完成装车并开始驾驶，到早晨7-9点已连续工作8小时左右，此时将处于疲倦状态，而基于图1a所示的统计数据可知，早晨7-9点时段通常为通勤早高峰，道路车辆密度激增，百万公里事故数分布高达4.7起，极易出现事故，而一辆货车上的司机数量是有限的，并且通过频繁更换货车司机来降低驾驶员疲劳度的方式将会极大的降低货车司机的驾驶效率。因此，如何平衡货车司机的驾驶效率与驾驶疲劳度是安全辅助驾驶面临的关键问题之一。
[0028]基于此，本申请实施例提供一种车辆驾驶调控方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在平衡货车司机的驾驶效率与驾驶疲劳度。
[0029]其中，在本申请实施例中，所涉及的数据的处理可以采用云计算实现，如可以基于云计算的方式对交通事故数据进行统计计算，得到车辆在各时段所处路段对应的历史交通事故概率，以及基于人工智能技术中的图像处理技术得到每个时段对应的各候选驾驶员的
驾驶状态信息；相应的，在平衡货车司机的驾驶效率与驾驶疲劳度时，对于任一时段，此时可以获取车辆在该时段所处路段对应的历史交通事故概率，以及该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息，然后基于该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息和历史交通事故概率，从各候选驾驶员中确定该时段的目标驾驶员，即通过实际的历史交通事故概率和各候选驾驶员的驾驶状态信息动态合理的调整每个时段所需要的驾驶员数量，即可以保证驾驶员不再疲劳驾驶，又不必频繁的更换驾驶员，保证了车辆的驾驶效率。
[0030]其中，云计算(cloud computing)指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。云计算是网格计算(Grid Computing)、分布式计算(DistributedComputing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Lo本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆驾驶调控方法，其特征在于，包括：对于任一时段，获取车辆在该时段所处路段对应的历史交通事故概率；获取该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息；基于该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息和所述历史交通事故概率，从各候选驾驶员中确定该时段的目标驾驶员。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆在该时段所处路段所对应的历史交通事故概率，包括：获取该时段所述车辆所属车辆类型在所有路段对应的第一交通事故概率；获取该时段车辆所处路段中车辆所属车辆类型对应的第二交通事故概率；基于所述第一交通事故概率和该时段车辆所处路段中车辆所属车辆类型对应的第二交通事故概率，确定车辆在该时段所处路段所对应的历史交通事故概率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于任一候选驾驶员，所述候选驾驶员的驾驶状态信息包括所述候选驾驶员一次持续驾驶的平均时长；所述基于该时段对应的各候选驾驶员的驾驶状态信息和所述历史交通事故概率，从各候选驾驶员中确定该时段的目标驾驶员，包括：根据每个候选驾驶员一次持续驾驶的平均时长和该时段的时长，确定每个候选驾驶员在该时段的安全驾驶概率；基于该时段对应的每个候选驾驶员在该时段的安全驾驶概率和所述历史交通事故概率，从各所述候选驾驶员中确定目标驾驶员。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于该时段对应的每个候选驾驶员在该时段的安全驾驶概率和所述历史交通事故概率，从各所述候选驾驶员中确定目标驾驶员，包括：根据所述历史交通事故概率，确定该时段对应的非交通事故概率；基于所述非历史交通事故概率、以及每个候选驾驶员在该时段的安全驾驶概率，从各所述候选驾驶员中确定目标驾驶员。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述非历史交通事故概率、...

【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：