一种基于车辆信息采集系统的驾驶风险评价特征画像方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于车辆信息采集系统的驾驶风险评价特征画像方法。车辆信息采集系统，包括：汽车中央处理器、云端服务器、距离传感器、速度传感器、加速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、路基信号发射器、云端无线传输模块、GPS定位器、方向盘转角检测器。云端服务器构建车辆行驶数据集与驾驶行为评价数据集；云端服务器识别驾驶员驾驶动作，对驾驶员驾驶行为激进程度进行判定；云端服务器对驾驶员驾驶风格做出评价，对行车风险做出定量评价；云端服务器对驾驶员进行车辆维度、时间维度、道路维度、高维度特征职业画像，向驾驶员反馈画像报告。本发明专利技术对驾驶风险进行识别，降低交通事故发生率，为车辆的安全行驶提供了保障。障。障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车辆信息采集系统的驾驶风险评价特征画像方法


[0001]本专利技术涉及驾驶行为分析
，特别是涉及一种基于车辆信息采集系统的驾驶风险评价特征画像方法。

技术介绍

[0002]在所有的交通事故中由于驾驶人有关因素导致的事故占比高达92％左右。而在导致交通事故与驾驶人相关的因素中，绝大多数是由驾驶员不良驾驶行为导致。不同的驾驶人由于个人特点和驾驶技术的不同，驾驶风格和驾驶行为也不尽相同，导致事故风险的驾驶行为千差万别。因此，对驾驶行为的量化估计有助于衡量驾驶人的驾驶风险，从而预防交通事故。识别不良驾驶行为，对驾驶员驾驶行为进行画像，进而对驾驶风险进行评价，一方面可以帮助量化评估驾驶人的驾驶行为，另一方面则可以辅助纠正不良驾驶行为，有助于引导和培养驾驶人良好的驾驶习惯，对驾驶风险高的行为进行干预，从而提高驾驶人的驾驶技能。
[0003]传统的技术方法对驾驶员驾驶行为评价技术中，依靠单一或实时数据分析驾驶员驾驶行为，没有全方位衡量驾驶员在不同道路场景下所产生的驾驶动作，存在一定片面和不准确性等缺点，本专利技术提供了一种基于长历史周期本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车辆信息采集系统的驾驶风险评价特征画像方法，其特征在于，所述车辆信息采集系统包括：汽车中央处理器、云端服务器、距离传感器、速度传感器、加速度传感器、车载显示器、路基信号接收器、路基信号发射器、云端无线传输模块、GPS定位器、方向盘转角检测器；所述的汽车中央处理器分别与所述的距离传感器、速度传感器、加速度传感器、方向盘转角检测器、GPS定位器、车载显示器、云端无线传输模块、路基信号接收器通过导线连接；所述云端无线传输模块与所述云端服务器通过无线通信方式连接；所述路基信号接收器与所述路基信号发射器通过无线通信方式连接；所述的距离传感器安装于车辆前端中部保险杆处，用于探测车辆的跟车距离，将实时采集的车辆的跟车距离传输至所述汽车中央处理器；所述的速度传感器安装在变速器输出轴上，用于实时采集车辆的行驶速度，将实时采集的车辆的行驶速度传输至所述汽车中央处理器，所述汽车中央处理器将实时采集的车辆的行驶速度传输至所述云端无线传输模块；所述的加速度传感器左右对称安装在车辆中控台，用于实时采集车辆加速度，将实时采集的车辆的加速度传输至所述汽车中央处理器，所述汽车中央处理器将实时采集的车辆的加速度传输至所述云端无线传输模块；所述的方向盘转角检测器安装在车辆方向盘下端，用于实时采集车辆的方向盘转角，将实时采集的车辆的方向盘转角传输至所述汽车中央处理器，所述汽车中央处理器将实时采集的车辆的方向盘转角传输至所述云端无线传输模块；所述的GPS定位器安装在车辆中控台，用于实时采集车辆的经纬度信息，将实时采集的车辆的经纬度信息传输至所述汽车中央处理器，所述汽车中央处理器将实时采集的车辆的经纬度信息传输至所述云端无线传输模块；所述的路基信号发射器设置在道路上并沿路铺设，用于实时采集道路类型及道路限速信息；所述的路基信号接收器安装在车辆前方左右探照灯上部处，用于接收实时采集的道路类型、实时采集的道路限速信息，将实时采集的道路类型、实时采集的道路限速信息传输至所述汽车中央处理器，所述汽车中央处理器将实时采集的道路类型、实时采集的道路限速信息传输至所述云端无线传输模块；所述的云端无线传输模块安装在车辆上，用于将实时采集的车辆的跟车距离、实时采集的车辆的行驶速度、实时采集的车辆的加速度、实时采集的车辆的经纬度信息、实时采集的车辆的方向盘转角、实时采集的道路类型、实时采集的道路限速信息无线传输至所述云端服务器，接收所述云端服务器下发的数据；所述的车载显示器安装在汽车中控台中部，用于向驾驶员提供信息，并以声音、文字图像形式表式；所述的云端服务器根据实时采集的车辆的跟车距离、实时采集的车辆的行驶速度、实时采集的车辆的加速度、实时采集的车辆的经纬度信息、实时采集的道路类型、实时采集的车辆的方向盘转角、实时采集的道路限速信息，进行综合处理分析，计算驾驶风格评价参数，对驾驶员每一个时刻下的驾驶行为进行识别，对驾驶员驾驶分格进行评价，并计算驾驶员驾驶风险，生成分析评价报告，将分析评价报告通过云端传输模块发送给车辆驾驶员；
所述车辆的经纬度信息由车辆的经度、车辆的纬度构成；所述驾驶风险评价特征画像方法，包括以下步骤：步骤1：云端服务器根据实时采集的车辆的跟车距离、实时采集的车辆的行驶速度、实时采集的车辆的加速度、实时采集的车辆的经纬度信息、实时采集的道路类型、实时采集的车辆的方向盘转角、实时采集的道路限速信息构建车辆行驶数据集，根据实时采集的车辆经纬度信息分别计算实时车辆转向角、实时车辆转向角变化率，根据实时采集的车辆速度计算实时速度波动率，根据实时采集的车辆加速度、实时采集的方向盘转角分别计算实时加速度变化率、实时方向盘转角变化率，进一步构建驾驶行为评价数据集；步骤2：云端服务器根据构建的车辆行驶数据集与驾驶行为评价数据集识别每个时刻下驾驶员超速、驾驶员急变速、驾驶员急转向、驾驶员急加速、驾驶员急刹车、驾驶员危险车距等驾驶动作，根据识别结果对驾驶行为进行判定，判定为正常驾驶、激进驾驶、超激进驾驶；步骤3：云端服务器根据步骤2的驾驶行为判定结果，对驾驶员驾驶风格做出评价，对行车风险做出定量评价；步骤4：云端根据步骤1构建的驾驶行为评价数据集对驾驶员进行车辆维度的画像，根据步骤1构建的驾驶行为数据集与步骤2的驾驶行为判定结果对驾驶员进行时间维度画像与道路维度画像，根据步骤2的驾驶行为判定结果与步骤3的驾驶风格与驾驶风险评价结果对驾驶员进行高维度特征职业画像；步骤5：云端服务器通过车载显示器文字和图片信息向驾驶员反馈驾驶分析评价报告。2.根据权利要求1所述的基于车辆信息采集系统的驾驶风险评价特征画像方法，其特征在于，步骤1中所述车辆行驶数据为：data
i
＝{d
i
，v
i
，a
i
，GPSi，w
i
，v
limit，i
，b
i
}GPS
i
＝{p
lat，i
，p
lon，i
，t
i
}i∈[1，K]其中，data
i
表示第i个时刻的车辆行驶数据，w
i
表示所述路基信号接收器采集的第i个时刻的道路类型，v
limit，i
表示所述路基信号接收器采集的道路限速，v
i
表示所述速度传感器采集的第i个时刻的车辆速度，d
i
表示所述距离传感器采集的第i个时刻的跟车距离，a
i
表示所述加速度传感器采集的第i个时刻的车辆加速度，b
i
表示所述方向盘转角检测器采集的第i个时刻的方向盘转角，GPS
i
表示第i个时刻采集的车辆的经纬度信息，p
lat，i
表示所述GPS定位器表示第i个时刻采集的车辆经度，p
lon，i
表示第i个时刻采集的纬度坐标，t
i
表示第i个时刻采集的GPS时间，K为采样时刻的数量；步骤1所述根据实时采集的车辆经纬度信息分别计算实时车辆转向角、实时车辆转向角变化率为：y
i
＝sin(p
lon，i+1
‑
p
lon，i
)*cos p
lat，i
x
i
＝cosp
lat，i
*sin p
lat，i
‑
sin p
lat，i
×
cos p
lat，i+1
×
cos(p
lon，i+1
‑
p
lon，i
)z
i
＝arctan(y
i
，x
i
)i∈[1，K]
其中，p
lat，i+1
表示所述GPS定位器第i+1个时刻采集的车辆经度，p
lon，i+1
表示第i+1个时刻采集的车辆纬度坐标，t
i+1
表示第i+1个时刻采集的GPS时间，y
i
、x
i
分别为所述GPS定位器第i时刻采集的轨迹点p
i
(p
lat，i
，p
lon，i
)与i+1个时刻采集的轨迹点p
i+1
(p
lat，i+1
，p
lon，i+1
)两点形成的连线与坐标轴下的分量，z
i
为计算出的第i个采样时刻下车辆的方位角，zc
i
为计算出的第i个采样时刻车辆的方位角的变化率，K为采样时刻的数量；步骤1所述根据实时采集的的车辆速度计算实时速度波动率为：步骤1所述根据实时采集的的车辆速度计算实时速度波动率为：步骤1所述根据实时采集的的车辆速度计算实时速度波动率为：i∈[1，K]其中，v
i
‑1为所述速度传感器第i
‑
1时刻采集车辆速度，r
i
为第i时刻车辆速度v
i
与第i
‑
1时刻车辆速度v
i
‑1的比例对数，为r
i
相邻两数之和的平均值，c为整数c∈(
‑
1，1)，V
f，i
为计算出的第i时刻对应的速度波动率，K为采样时刻的数量；步骤1所述根据实时采集的车辆加速度、实时采集的方向盘...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺宜，李继朴，吴超仲，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：