【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通和驾驶行为分析，尤其涉及一种驾驶路线熟悉程度分析方法、系统及应用。
技术介绍
1、随着车辆自动化水平的提升以及社会的发展，驾驶员对所行驶道路的熟悉程度对行车安全的影响日益凸显。当前研究表明，不熟悉道路环境会显著增加驾驶员发生交通事故的风险。了解并量化驾驶员的道路熟悉度有助于识别潜在的高风险驾驶行为，从而为改进驾驶员培训、制定针对性的安全策略提供科学依据，并进一步揭示驾驶习惯与实际安全表现之间的联系。
2、在当前
，对驾驶员道路熟悉度的研究方法多种多样，但存在一定的局限性。例如，已有研究通过收集车辆多个驾驶行程的坐标数据序列，计算行程间的相似度，运用聚类分析将相似行程归为同一路线，并依据各驾驶路线的行程数占比得出总体熟悉度。这种方法未充分考虑行程顺序差异及时间因素对熟悉度的影响。另一些研究采用车载摄像头记录驾驶过程，然后通过人工分析视频数据来评估驾驶路线的熟悉度，这种方法智能度低，受主观性影响大，效率也较为低下。尽管这些方法在一定程度上能够捕捉到驾驶者的某些行为特征，但现在并没有一种方法充分利用了g...
【技术保护点】
1.一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，所述地理接近度阈值为GPS数据点位间的距离阈值，所述GPS数据点位间的距离计算如下：
3.根据权利要求2所述的一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，当两个GPS数据点之间的欧几里得距离Dist小于所述地理接近度阈值时，视这两个GPS数据点为相同位置数据点。
4.根据权利要求1所述的一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，所述行程重叠度阈值的计算方法为计算两条行程的GPS数据点重合程度：
5...
【技术特征摘要】
1.一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，所述地理接近度阈值为gps数据点位间的距离阈值，所述gps数据点位间的距离计算如下：
3.根据权利要求2所述的一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，当两个gps数据点之间的欧几里得距离dist小于所述地理接近度阈值时，视这两个gps数据点为相同位置数据点。
4.根据权利要求1所述的一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于，所述行程重叠度阈值的计算方法为计算两条行程的gps数据点重合程度：
5.根据权利要求1所述的一种驾驶路线熟悉程度分析方法，其特征在于...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。