[發明專利]駕駛行為分析方法、裝置及系統

有效

• 申請號: 201611262696.0
• 申請日: 2016-12-30
• 公開（公告）號: CN108268678B
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 黃忠睿;馬智;唐焱
• 申請（專利權）人: 上海擎感智能科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 潘彥君;吳敏

一種駕駛行為分析方法、裝置及系統。所述方法包括：獲取車輛在預設第一時長內的駕駛行為數據以及所述第一時長內所述車輛的駕駛里程；對所述第一時長內的駕駛行為數據進行處理，得到各駕駛行為在預設里程內發生的次數；將得到的所述各駕駛行為在預設里程內發生的次數輸入至已訓練的駕駛行為分析模型，采用所述駕駛行為分析模型計算所述車輛的碰撞發生概率并輸出，其中，所述駕駛行為分析模型的輸入參數包括駕駛行為，所述駕駛行為與所述車輛的碰撞發生概率之間具有第一映射關系，通過訓練得到所述駕駛行為分析模型中各駕駛行為在所述第一映射關系中對應的權重。采用上述方案，可以提高駕駛行為分析的準確性及行車安全。

技術領域

本發明涉及車聯網技術領域，尤其涉及一種駕駛行為分析方法、裝置及系統。

背景技術

隨著社會發展，汽車已經成為人們在日常交通中必不可少的交通工具。目前，在多種情境下均會用到車輛的駕駛行為分析。例如，保險公司根據車輛的駕駛行為進行分析，并根據駕駛行為分析結果確定車輛保費。又如，一些企業在招聘司機時，根據司機的駕駛行為來確定司機的駕駛經驗。

然而，現有的駕駛行為分析方法得到的駕駛行為分析結果的精確性較低。

發明內容

本發明解決的技術問題是如何提高駕駛行為分析的準確性及行車安全。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供一種駕駛行為分析方法包括：獲取車輛在預設第一時長內的駕駛行為數據以及所述第一時長內所述車輛的駕駛里程；對所述第一時長內的駕駛行為數據進行處理，得到各駕駛行為在預設里程內發生的次數；將得到的所述各駕駛行為在預設里程內發生的次數輸入至已訓練的駕駛行為分析模型，采用所述駕駛行為分析模型計算所述車輛的碰撞發生概率并輸出，其中，所述駕駛行為分析模型的輸入參數包括駕駛行為，所述駕駛行為與所述車輛的碰撞發生概率之間具有第一映射關系，通過訓練得到所述駕駛行為分析模型中各駕駛行為在所述第一映射關系中對應的權重。

可選地，在計算所述車輛的碰撞發生概率之后，還包括：根據所述車輛的碰撞發生概率，結合所述第一時長內的駕駛行為數據，采用所述駕駛行為分析模型，分析各駕駛行為對所述車輛的碰撞發生概率的影響；針對各駕駛行為對車輛碰撞發生概率的影響，生成駕駛行為改善建議并輸出。

可選地，所述駕駛行為包括：急加速、急減速、怠速、疲勞駕駛及超速。

可選地，按照時間區間對所述第一時長內的駕駛行為數據分別進行處理，得到相應時間區間內各駕駛行為在預設里程內發生的次數；將得到的相應時間區間內所述各駕駛行為在預設里程內發生的次數輸入至已訓練的駕駛行為分析模型；采用所述駕駛行為分析模型，計算所述車輛的碰撞發生概率并輸出，所述駕駛行為分析模型的輸入參數在不同時間區間具有相應的權重。

可選地，所述駕駛行為分析模型的輸入參數還包括碰撞事件關聯因素，所述車輛的碰撞發生概率與所述駕駛行為及碰撞事件關聯因素具有第二映射關系，通過訓練分別得到所述駕駛行為分析模型中各駕駛行為及碰撞事件關聯因素在所述第二映射關系中對應的權重。

可選地，所述方法還包括：獲取所述第一時長內所述車輛對應的碰撞事件關聯因素數據；對所述第一時長內的碰撞事件關聯因素數據進行處理；將處理后的碰撞事件關聯因素數據輸入至已訓練的駕駛行為分析模型。

可選地，所述碰撞事件關聯因素包括以下至少一種：急轉彎、事故多發地、路況、氣候、駕齡、性格、區域及違章記錄。

可選地，采用如下方式訓練所述駕駛行為分析模型：獲取訓練樣本，所述訓練樣本中包括駕駛行為數據、碰撞事件關聯因素數據及發生碰撞的程度值；將碰撞的程度值大于或等于預設閾值的訓練樣本標記正樣本，將碰撞的程度值小于所述閾值的訓練樣本標記為負樣本；采用邏輯回歸算法，根據所述駕駛行為數據及碰撞事件關聯因素數據，對所述正樣本及所述負樣本進行邏輯回歸訓練，得到所述駕駛行為分析模型。