[發明專利]一種基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置和識別方法

在審

• 申請號: 201910146572.3
• 申請日: 2019-02-27
• 公開（公告）號: CN109977148A
• 公開（公告）日: 2019-07-05
• 發明（設計）人: 付雷;吳振昕;高洪偉;王文彬;付振
• 申請（專利權）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/25;G06F17/16;G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 北京青松知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11384
• 代理人: 鄭青松

1.一種基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，包括安裝在車內的車載終端、布置在后臺的云平臺和安裝在駕駛員手機內的APP終端；

所述車載終端用于數據的采集、存儲、處理和上傳；

所述云平臺用于接收網絡通訊模塊上傳的數據矩陣，對數據矩陣進行處理，并將駕駛激情指數結果、駕駛建議和周期性的分析報告推送至APP終端；

所述APP終端用于接收云平臺發送的激情指數結果、駕駛建議和周期性的分析報告，并在手機APP中顯示。

2.根據權利要求1所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述車載終端包括數據采集模塊、數據存儲模塊、數據處理模塊和網絡通訊模塊；

所述數據采集模塊通過局域網通訊接口與車載CAN總線相連，通過預先設定的采集協議以固定的采樣頻率采集車輛數據，并將采集的車輛數據上傳至數據存儲模塊；

所述數據存儲模塊包括原始數據存儲區和數據結果存儲區；所述原始數據存儲區用于存儲原始數據；所述數據結果存儲區用于存儲數據處理模塊計算出的數據結果，并均按照先進先出原則進行存儲及發送；

所述數據處理模塊基于模塊內部的數據處理模型，對原始數據存儲區內的原始數據進行特征抽取和特征降維，得到工況的關鍵特征，將關鍵特征存儲至數據存儲模塊的數據結果存儲區內，并將數據存儲模塊內的車輛識別代號、車載終端ID、行程編號、工況編號、時間戳、車輛數據和關鍵特征以數據矩陣形式通過網絡通訊模塊上傳至云平臺；

所述網絡通訊模塊負責車載終端與云平臺之間的通訊，通過預先設定的協議將數據或者數據結果通過3G、WIFI或者4G上傳至云平臺，并接收云平臺返回的計算結果和指令。

3.根據權利要求2所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述數據采集模塊采集的車輛數據包括但不限于車輛速度、橫擺角速度、縱向加速度、油門踏板開度、制動主缸壓力、方向盤轉角、側向加速度、目標車輛相對速度、目標車輛相對加速度和目標車輛相對距離。

4.根據權利要求2所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述數據采集模塊中集成工況辨識子模塊；所述工況辨別子模塊用于辨別工況，且工況識別子模塊辨識的工況結果包括但不限于：啟動工況、加速工況、減速工況、駛離工況、轉彎工況、變道工況、超車工況、跟車工況、調頭工況和停車工況。

5.根據權利要求2所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述原始數據存儲區存儲的原始數據包括車輛識別代號、車載終端ID、行程編號、工況編號、時間戳和車輛數據。

6.根據權利要求2所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述數據存儲區模塊的數據全部上傳完成后，車載終端將數據結果存儲區和原始數據存儲區內的數據清除；在因網絡通訊等原因暫時不能上傳時，將數據矩陣壓縮后存入車載終端內存，待網絡回復后上傳，上傳后將車載終端內存數據清空。

7.根據權利要求2所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述數據處理模型中特征降維使用的處理方法包括但不限于主成分分析法、小波分析法、線性判別分析法、奇異值分解法和流形學習法。

8.根據權利要求1所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述云平臺基于車輛識別代號、車載終端ID和行程編號判斷行程是否結束，如未結束，則繼續存儲接收數據，直至行程結束；當行程結束時，云平臺運用部署在內部的機器學習模型基于接收到的終端邊緣計算獲得的典型工況特征數據矩陣，經過處理分析后得到駕駛激情指數。

9.根據權利要求8所述的基于端云協同的駕駛激情指數識別裝置，其特征在于，所述云平臺將駕駛激情指數結果、車輛識別代號、車載終端ID和時間戳數據以數據矩陣形式存儲在云平臺中。