一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法、装置及终端设备，其中该方法包括步骤：步骤1，获取某驾驶员过去连续n天的班次实际执行情况及后一天的行车计划表，所述班次实际执行情况包括驾驶员所执行的班次及班次起止时间，步骤2，计算数种驾驶员工作强度参数和危险行为参数，确定驾驶员驾驶危险程度等级。通过对驾驶员以往营运数据和要执行的行车计划的分析，定量表征驾驶员疲劳程度等级和驾驶员驾驶行为危险程度等级，综合合理的评估驾驶员驾驶危险等级。对危险等级较高的驾驶员进行重点监控、调整驾驶员行车计划，进行安全驾驶培训等方式进行提前干预，避免或者减少驾驶员发生危险驾驶行为的可能性，从而保障驾驶员和乘客的人身安全。障驾驶员和乘客的人身安全。

【技术实现步骤摘要】
一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法、装置及终端设备


[0001]本专利技术涉及智能交通，尤其是公共交通研究领域，具体涉及一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法、装置及终端设备。

技术介绍

[0002]公交作为城市公共交通的重要组成部分，每天运送大量乘客，仅以南京为例2019年度日均531万人次选择公交车出行，一旦公交车发生事故后果不堪设想，因此做好公交车安全驾驶工作，预防和控制危险驾驶行为显得尤为关键。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：当前业内常见的监测公交驾驶员安全驾驶行为的方案普遍需要在公交车上安装额外硬件设备。如通过摄像头采集驾驶员实时驾驶影像，分析驾驶员实时驾驶轨迹等方法，通过复杂的算法对驾驶员的危险驾驶行为进行报警。这些方法目前实现方案成本较高，对硬件可靠性算法可信度要求很高。另外，当前的监测方法均是在驾驶员驾驶过程中实时对危险驾驶行为进行告警，而缺少提前对高风险驾驶员驾驶风险的预警，而驾驶员的危险驾驶行为往往是有迹可循的，在一定程度上能够做到提前规避和预警。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术的不足，本公开实施例提供了一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法、装置及终端设备，综合合理的评估驾驶员驾驶危险等级。技术方案如下：
[0004]第一方面，提供了一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法，所述方法包括：
[0005]步骤1，获取某驾驶员过去连续n天的班次实际执行情况及后一天的行车计划表，所述班次实际执行情况包括驾驶员所执行的班次及班次起止时间，
[0006]公交班次类型包括：双班、单班、分班，双班为某驾驶员只执行上午班或者只执行下午班，单班为某驾驶员执行完一辆车全天的行车计划，分班为某驾驶员只在早晚客流高峰执行班次。
[0007]步骤2，计算数种驾驶员工作强度参数和危险行为参数，确定驾驶员驾驶危险程度等级；
[0008]根据后一天的行车计划表，统计驾驶员当日最大连续驾驶时长CT、连续驾驶时间内的总休息时间BT。
[0009]若CT≥CT
max
+α，且BT＜BT
min
，则该驾驶员疲劳程度为高，
[0010]若CT
max
＜CT＜CT
max
+α，且BT＜BT
min
，则该驾驶员疲劳程度为较高，
[0011]若CT≤CT
max
，则该驾驶员疲劳程度为低，
[0012]CT
max
为给定的最大连续驾驶时长，BT
min
为在给定最大连续驾驶时长内的最短休息时长；α为给定常数。
[0013]根据驾驶员过去连续n天的班次实际执行情况，统计驾驶员连续n天的平均驾驶时长AT，设定最大平均驾驶时长AT
max
，设定若k＜1，则该驾驶员疲劳程度为低，若1≤k＜1+ω，则该驾驶员疲劳程度为较高，若k≥1+ω，则该驾驶员疲劳程度为高，ω为小于1的常数。
[0014]根据驾驶员前一天的班次实际执行情况，统计驾驶员当日隔夜休息时长RT，
[0015]若RT≥RT
min
，则该驾驶员疲劳程度为低
[0016]若RT
min-β＜RT＜RT
min
，则该驾驶员疲劳程度为较高
[0017]若RT≤RT
min-β，则该驾驶员疲劳程度为高
[0018]RT
min
为给定的合理睡眠时长，β为给定常数。
[0019]若根据最大连续驾驶时长CT、连续n天的平均驾驶时长AT、当日隔夜休息时长RT得到的驾驶员疲劳程度中有1项为高，则该驾驶员驾驶危险程度高；
[0020]若驾驶员疲劳程度中有2项为较高，则该驾驶员驾驶危险程度较高；
[0021]若驾驶员疲劳程度中只有1项为较高，则该驾驶员驾驶危险程度较低；
[0022]若驾驶员疲劳程度均为低，该驾驶员驾驶危险程度低，无风险。
[0023]优选的，在统计连续驾驶时长CT时，如果两个班次的间隔时长在BT
min
之内，认为是连续驾驶。
[0024]优选的，驾驶员当日隔夜休息时长RT可以替换为根据睡眠监测设备监测到的驾驶员睡眠时长，睡眠监测设备比如运动手环。
[0025]优选的，驾驶员驾驶危险程度等级的评估方法，还可以对每种驾驶员工作强度参数中的驾驶员疲劳程度，根据疲劳程度大小设定驾驶员疲劳程度取值X1、X2、X3、
……
(X≤1)，对数种驾驶员工作强度参数设定权重λ1、λ2、λ3、
……
，(其中λ1+λ2+λ3+
……
＝1)根据累计结果∑(λ
i
*X
i
)得出该驾驶员的疲劳驾驶风险等级。
[0026]优选的，如果驾驶员驾驶危险程度低或者较低，则进一步判断驾驶员的危险行为参数，根据危险行为进一步判断驾驶员驾驶危险程度，危险行为有：超速、超点到达、溜站、违章。
[0027]优选的，根据危险行为进一步判断驾驶员驾驶危险程度，具体为：根据驾驶员过去连续m天的各类危险行为的次数或者频率：超速Y1、超点到达Y2、溜站Y3、违章Y4，对各类危险行为设定权重β1、β2、β3、β4，β1+β2+β3+β4＝1，根据∑(β
i
*Y
i
)进一步判断驾驶员驾驶危险程度。
[0028]进一步的，在统计过去连续m天的各类危险行为的次数或者频率时，客流高峰时段的危险行为次数或频率＝客流高峰时段的实际危险行为次数或频率*μ，μ＞1，因为在客流高峰时段，发生了危险行为，其危险程度更为严重。当∑(β
i
*Y
i
)大于某个阈值时，认为驾驶员驾驶危险程度较高或高。
[0029]优选的，根据危险行为进一步判断驾驶员驾驶危险程度，具体为：超速行为是指某驾驶员某时段的路准时间T明显低于该时段平均路准时间
[0030]若则该驾驶员驾驶行为危险程度高，
[0031]若则该驾驶员驾驶行为危险程度较高；
[0032]若则该驾驶员驾驶行为危险程度低或较低，1＜η1＜η2；
[0033]超点到达是指公交实际到达时间早于计划到达时间的现象，定义驾驶员超点率P
e
，超点到达班次数C，总班次数C0，则P
e
＝C/C0，若P
e
≥η4认为该驾驶员驾驶行为危险程度高，若η3<P
e
<η4认为该驾驶员驾驶行为危险程度较高，若P
e
≤η3，则该驾驶员驾驶行为危险程度低或较低；1＜η3＜η4。
[0034]溜站为公交到站不停靠的行为，定义驾驶员溜站率Ps，若Ps≥η6，则认该驾驶员驾驶行为危险程度高，若η5＜Ps＜η6认为该驾驶员驾驶行为危险程度较高，若Ps≤η5，则该驾驶员本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取某驾驶员过去连续n天的班次实际执行情况及后一天的行车计划表，所述班次实际执行情况包括驾驶员所执行的班次及班次起止时间，步骤2，计算数种驾驶员工作强度参数，确定驾驶员驾驶危险程度等级；根据后一天的行车计划表，统计驾驶员当日最大连续驾驶时长CT、连续驾驶时间内的总休息时间BT，若CT≥CT
max
+α，且BT＜BT
min
，则该驾驶员疲劳程度为高，若CT
max
＜CT＜CT
max
+α，且BT＜BT
min
，则该驾驶员疲劳程度为较高，若CT≤CT
max
，则该驾驶员疲劳程度为低，CT
max
为给定的最大连续驾驶时长，BT
min
为在给定最大连续驾驶时长内的最短休息时长；α为给定常数；根据驾驶员过去连续n天的班次实际执行情况，统计驾驶员连续n天的平均驾驶时长AT，设定最大平均驾驶时长AT
max
，设定若k＜1，则该驾驶员疲劳程度为低，若1≤k＜1+ω，则该驾驶员疲劳程度为较高，若k≥1+ω，则该驾驶员疲劳程度为高，ω为小于1的常数；根据驾驶员前一天的班次实际执行情况，统计驾驶员当日隔夜休息时长RT，若RT≥RT
min
，则该驾驶员疲劳程度为低若RT
min-β＜RT＜RT
min
，则该驾驶员疲劳程度为较高若RT≤RT
min-β，则该驾驶员疲劳程度为高RT
min
为给定的合理睡眠时长，β为给定常数；若根据最大连续驾驶时长CT、连续n天的平均驾驶时长AT、当日隔夜休息时长RT得到的驾驶员疲劳程度中有1项为高，则该驾驶员驾驶危险程度高；若驾驶员疲劳程度中有2项为较高，则该驾驶员驾驶危险程度较高；若驾驶员疲劳程度中只有1项为较高，则该驾驶员驾驶危险程度较低；若驾驶员疲劳程度均为低，该驾驶员驾驶危险程度低。2.根据权利要求1所述的一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法，其特征在于，在统计连续驾驶时长CT时，如果两个班次的间隔时长在BT
min
之内，认为是连续驾驶。3.根据权利要求1所述的一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法，其特征在于，驾驶员当日隔夜休息时长RT可以替换为根据睡眠监测设备监测到的驾驶员睡眠时长。4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法，其特征在于，驾驶员驾驶危险程度等级的评估方法，还可以对每种驾驶员工作强度参数中的驾驶员疲劳程度量化，根据疲劳程度大小设定驾驶员疲劳程度取值X1、X2、X3、
……
，X≤1，对数种驾驶员工作强度参数设定权重λ1、λ2、λ3、
……
，其中λ1+λ2+λ3+
……
＝1，根据累计结果∑(λ
i
*X
i
)得出该驾驶员的疲劳驾驶风险等级。5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于营运数据评估驾驶员驾驶危险等级的方法，其特征在于，如果驾驶员驾驶危险程度低或者较低，则进一步判断驾...

【专利技术属性】
技术研发人员：许乐，周金明，韩晓春，
申请(专利权)人：南京行者易智能交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：