【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及一种车辆行驶异常判定方法及装置。
技术介绍
1、传统的判定车辆行驶异常的方法，通常是跟踪客户的实际行驶轨迹，并根据车辆实际行驶轨迹与预设行驶轨迹之间的偏离情况，确定车辆是否行驶异常。
2、传统方式仅根据轨迹点之间的偏离结果进行异常判断，但造成车辆实际行驶轨迹与预设行驶轨迹之间发生偏离的因素众多，传统方式下的偏离结果往往没有考虑多重因素及其之间的联系，造成偏离结果的不准确，进而导致车辆行驶异常判定的不准确。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种车辆行驶异常判定方法及装置，用以解决传统方式下的偏离结果往往没有考虑多重因素及其之间的联系，造成偏离结果的不准确，进而导致车辆行驶异常判定的不准确的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种车辆行驶异常判定方法，包括：
3、根据车辆特征与驾驶员特征和环境特征之间的相关度，得到车辆特征表征值；
4、根据驾驶员特征与车辆特征和环境特征之间的相关度，得到驾驶员特征表征值；
5、根据环境特征与车辆特征和驾驶员特征之间的相关度，得到环境特征表征值；
6、将当前时刻的车辆特征表征值、驾驶员特征表征值和环境特征表征值输入车辆行驶偏离概率模型，得到车辆行驶偏离预设行驶路线的概率；所述车辆行驶偏离概率模型是将历史时刻的车辆特征表征值、驾驶员特征表征值和环境特征表征值输入任一分类模型进行训练得到的；
7、若所述概率大于概率阈值，则判定下一时刻车辆行驶
8、在一个实施例中，所述根据车辆特征与驾驶员特征和环境特征之间的相关度，得到车辆特征表征值，包括：
9、根据任一车辆特征与所有驾驶员特征之间的相关度的平均值，得到第一相关度；
10、根据所述任一车辆特征与所有环境特征之间的相关度的平均值，得到第二相关度；
11、根据所述第一相关度和所述第二相关度的平均值，得到所述任一车辆特征的第一待处理平均值；
12、根据所有车辆特征的第一待处理平均值，得到车辆特征表征值。
13、在一个实施例中，所述根据所有车辆特征的第一待处理平均值，得到车辆特征表征值，包括：
14、根据所有车辆特征的第一待处理平均值的大小，确定所述第一待处理平均值对应的车辆特征的第一权重；
15、根据所述第一权重计算所有车辆特征的加权平均值，得到车辆特征表征值。
16、在一个实施例中，所述根据驾驶员特征与车辆特征和环境特征之间的相关度，得到驾驶员特征表征值，包括：
17、根据任一驾驶员特征与所有车辆特征之间的相关度的平均值，得到第三相关度；
18、根据所述任一驾驶员特征与所有环境特征之间的相关度的平均值，得到第四相关度；
19、根据所述第三相关度和所述第四相关度的平均值，得到所述任一驾驶员特征的第二待处理平均值；
20、根据所有驾驶员特征的第二待处理平均值，得到驾驶员特征表征值。
21、在一个实施例中，所述根据所有驾驶员特征的第二待处理平均值，得到驾驶员特征表征值，包括：
22、根据所有驾驶员特征的第二待处理平均值的大小，确定所述第二待处理平均值对应的驾驶员特征的第二权重；
23、根据所述第二权重计算所有驾驶员特征的加权平均值，得到驾驶员特征表征值。
24、在一个实施例中，所述根据环境特征与车辆特征和驾驶员特征之间的相关度，得到环境特征表征值，包括：
25、根据任一环境特征与所有车辆特征之间的相关度的平均值，得到第五相关度；
26、根据所述任一环境特征与所有驾驶员特征之间的相关度的平均值，得到第六相关度；
27、根据所述第五相关度和所述第六相关度的平均值，得到所述任一环境特征的第三待处理平均值；
28、根据所有环境特征的第三待处理平均值，得到环境特征表征值。
29、在一个实施例中，所述根据所有环境特征的第三待处理平均值，得到环境特征表征值，包括：
30、根据所有环境特征的第三待处理平均值的大小，确定所述第三待处理平均值对应的环境特征的第三权重；
31、根据所述第三权重计算所有环境特征的加权平均值，得到环境特征表征值。
32、第二方面，本申请实施例提供一种车辆行驶异常判定装置，包括：
33、车辆特征表征值获取模块，用于：根据车辆特征与驾驶员特征和环境特征之间的相关度，得到车辆特征表征值；
34、驾驶员特征表征值获取模块，用于：根据驾驶员特征与车辆特征和环境特征之间的相关度，得到驾驶员特征表征值；
35、环境特征表征值获取模块，用于：根据环境特征与车辆特征和驾驶员特征之间的相关度，得到环境特征表征值；
36、偏离概率获取模块，用于：将当前时刻的车辆特征表征值、驾驶员特征表征值和环境特征表征值输入车辆行驶偏离概率模型，得到车辆行驶偏离预设行驶路线的概率；所述车辆行驶偏离概率模型是将历史时刻的车辆特征表征值、驾驶员特征表征值和环境特征表征值输入任一分类模型进行训练得到的；
37、车辆行驶异常判定模块，用于：若所述概率大于概率阈值，则判定下一时刻车辆行驶异常。
38、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的车辆行驶异常判定方法的步骤。
39、第四方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的车辆行驶异常判定方法的步骤。
40、本申请提供的车辆行驶异常判定方法及装置，根据车辆特征与驾驶员特征和环境特征之间的相关度，得到车辆特征表征值，根据驾驶员特征与车辆特征和环境特征之间的相关度，得到驾驶员特征表征值，根据环境特征与车辆特征和驾驶员特征之间的相关度，得到环境特征表征值，将当前时刻的车辆特征表征值、驾驶员特征表征值和环境特征表征值输入车辆行驶偏离概率模型，得到车辆行驶偏离预设行驶路线的概率，若概率大于概率阈值，则判定下一时刻车辆行驶异常。由于将可能造成车辆实际行驶轨迹与预设行驶轨迹之间发生偏离的车辆特征、驾驶员特征和环境特征以及三者之间的相关性均纳入考虑，能够使得到的偏离预测更加准确，进而提高车辆行驶异常判定的准确性。
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1.一种车辆行驶异常判定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据车辆特征与驾驶员特征和环境特征之间的相关度，得到车辆特征表征值，包括：
3.根据权利要求2所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据所有车辆特征的第一待处理平均值，得到车辆特征表征值，包括：
4.根据权利要求1所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据驾驶员特征与车辆特征和环境特征之间的相关度，得到驾驶员特征表征值，包括：
5.根据权利要求4所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据所有驾驶员特征的第二待处理平均值，得到驾驶员特征表征值，包括：
6.根据权利要求1所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据环境特征与车辆特征和驾驶员特征之间的相关度，得到环境特征表征值，包括：
7.根据权利要求6所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据所有环境特征的第三待处理平均值，得到环境特征表征值，包括：
8.一种车辆行驶异常判定装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的车辆行驶异常判定方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆行驶异常判定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据车辆特征与驾驶员特征和环境特征之间的相关度，得到车辆特征表征值，包括：
3.根据权利要求2所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据所有车辆特征的第一待处理平均值，得到车辆特征表征值，包括：
4.根据权利要求1所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据驾驶员特征与车辆特征和环境特征之间的相关度，得到驾驶员特征表征值，包括：
5.根据权利要求4所述的车辆行驶异常判定方法，其特征在于，所述根据所有驾驶员特征的第二待处理平均值，得到驾驶员特征表征值，包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王建永，林超，郑杰生，吴鹏毅，吴天磊，
申请(专利权)人：南方电网数字企业科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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