【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能驾驶的，尤其涉及一种违章行为预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、行驶工具-车辆已广泛应用于中国普通家庭，成为大家代步的首选工具。随着逐年上涨的车辆的家庭占用率，道路上行驶的车辆越来越多，尤其是节假日的时候，高速道路以及城市道路非常拥堵，而驾驶员驾驶车辆难免会有违章行为，然而违章行为在道路上是危险的，尤其是在道路上较多车辆行驶的时候，违章行为还可能进一步造成道路拥堵的情况。
2、目前，没有相关技术可以预防驾驶员出现的违章行为，且道路上违章行为的车辆存在较多，给其他车辆在道路行驶带来一些安全隐患。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种违章行为预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决目前道路上违章行为的车辆存在较多，给其他车辆在道路行驶带来一些安全隐患的问题。
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种违章行为预测方法，包括：
3、响应于车辆的启动信息，获取车辆的行驶信息；
4、根据行驶信息确定行驶路径、大数据历史违章记录和车辆历史违章记录；
5、根据行驶路径、大数据历史违章记录、以及车辆的历史违章记录确定行驶路径上的多个标识地点；
6、根据多个标识地点确定每个标识地点所对应的目标起点和目标违章行为，沿行驶路径行驶时，在每个目标起点获取车辆的驾驶操作信息和车辆当前的行驶表现；
7、将每个目标起点的驾驶操作信息和行驶表现输入预先建立的预测模型，以使预测模型
8、将每个预测行为与每个标识地点所对应的目标违章行为进行对比，以获得对比结果；
9、根据对比结果预测车辆在标识地点是否会违章，若预测到车辆在标识地点会违章，则进行提醒；
10、其中，标识地点基于行驶路径的地理特征确定，和/或基于行驶路径中大数据中记录的第一历史违章数所确定，和/或基于车辆在行驶路径中的第二历史违章数所确定；
11、目标违章行为基于标识地点的历史违章数据确定；
12、目标起点为与标识地点相距预设距离，且相比标识地点更靠近车辆的地点。
13、本申请实施例的第二方面，提供了一种违章行为预测装置，包括：
14、获取模块，被配置为用于响应于车辆的启动信息，获取车辆的行驶信息；
15、第一确定模块，被配置为用于根据行驶信息确定行驶路径、大数据历史违章记录和车辆历史违章记录；
16、第二确定模块，被配置为用于根据行驶路径、大数据历史违章记录、以及车辆的历史违章记录确定行驶路径上的多个标识地点；
17、第三确定模块，被配置为用于根据多个标识地点确定每个标识地点所对应的目标起点和目标违章行为，沿行驶路径行驶时，在每个目标起点获取车辆的驾驶操作信息和车辆当前的行驶表现；
18、输出模块，被配置为用于将每个目标起点的驾驶操作信息和行驶表现输入预先建立的预测模型，以使预测模型输出在每个标识地点所对应的预测行为；
19、对比模块，被配置为用于将每个预测行为与每个标识地点所对应的目标违章行为进行对比，以获得对比结果；
20、预测模块，被配置为用于根据对比结果预测车辆在标识地点是否会违章，若预测到车辆在标识地点会违章，则进行提醒；
21、其中，标识地点基于行驶路径的地理特征确定，和/或基于行驶路径中大数据中记录的第一历史违章数所确定，和/或基于车辆在行驶路径中的第二历史违章数所确定；
22、目标违章行为基于标识地点的历史违章数据确定；
23、目标起点为与标识地点相距预设距离，且相比标识地点更靠近车辆的地点。
24、本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
25、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
26、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过根据行驶路径、大数据历史违章记录、以及车辆的历史违章记录确定行驶路径上的多个标识地点，再根据标识地点确定目标起点，在目标起点获取车辆的驾驶操作信息和车辆当前的行驶表现，以通过预测模型输出预测行为，然后将预测行为与目标违章行为进行对比，以判断预测行为是否为违章行为，从而进行提醒。如此，本申请可以根据历史违章记录判断车辆在该行驶路径上容易违章的地点，从而在该地点前面的目标起点开始对车辆的行为进行预测，在预测到该车辆在标识地点会违章时，则进行提醒。进而让驾驶员有意识的避免违章行为，可以预防驾驶员出现的违章行为，以克服目前道路上违章行为的车辆存在较多，给其他车辆在道路行驶带来一些安全隐患的问题。
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1.一种违章行为预测方法，应用于车辆，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述根据所述行驶路径、所述大数据历史违章记录、以及所述车辆的历史违章记录确定所述行驶路径上的多个标识地点，包括：
3.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述目标违章行为基于所述标识地点的历史违章数据确定，包括：
4.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述预测模型基于所述车辆的历史操作信息、第一历史行驶表现以及第二历史行驶表现训练得到，所述第二历史行驶表现为所述第一历史行驶表现叠加所述历史操作信息后所出现的行驶表现；所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述行驶信息包括行驶路径、历史行驶路径、历史行驶违章行为以及所述历史行驶违章行为所对应的地点；所述根据所述行驶信息确定行驶路径和历史违章记录，包括：
6.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述根据所述行驶路径、所述大数据历史违章记录、以及所述车辆的历史违章记录确定所述行驶路径
7.根据权利要求1-6任一所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述若预测到所述车辆在所述标识地点会违章，则进行提醒，包括：
8.一种违章行为预测装置，应用于车辆，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种违章行为预测方法，应用于车辆，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述根据所述行驶路径、所述大数据历史违章记录、以及所述车辆的历史违章记录确定所述行驶路径上的多个标识地点，包括：
3.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述目标违章行为基于所述标识地点的历史违章数据确定，包括：
4.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述预测模型基于所述车辆的历史操作信息、第一历史行驶表现以及第二历史行驶表现训练得到，所述第二历史行驶表现为所述第一历史行驶表现叠加所述历史操作信息后所出现的行驶表现；所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的违章行为预测方法，其特征在于，所述行驶信息包括行驶路径、历史行驶路径、历史行驶违章行为以及所述历史行驶违章行为所对应的地点；所述根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：代飞，王发，吴畏，
申请(专利权)人：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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