[發(fā)明專利]一種基于駕駛行為相似度的被盜車輛追蹤方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911132237.4 | 申請日: | 2019-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN110901582A | 公開(公告)日: | 2020-03-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 柳曉坤 | 申請(專利權(quán))人: | 惠州市德賽西威汽車電子股份有限公司 |
| 主分類號: | B60R25/102 | 分類號: | B60R25/102;G06K9/62 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人: | 練逸夫;尚枝 |
| 地址: | 516006 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 駕駛 行為 相似 被盜 車輛 追蹤 方法 | ||
本發(fā)明涉及一種基于駕駛行為相似度的被盜車輛追蹤方法,包括訓(xùn)練車輛所有的常規(guī)駕駛員的駕駛行為相似度計算模型;提取計算當(dāng)前駕駛員駕駛行為相似度的特征項,并將特征項輸入訓(xùn)練好的駕駛行為相似度計算模型中,得到當(dāng)前駕駛員與車輛所有的常規(guī)駕駛員的駕駛行為相似度;根據(jù)相似度判斷車輛狀態(tài),并根據(jù)車主的反饋進行相應(yīng)的處理。本發(fā)明通過訓(xùn)練的駕駛行為相似度計算模型計算出當(dāng)前駕駛員的駕駛行為相似度,從而判斷車輛是否被盜,若是,可在第一時間通知車主車輛被盜,并發(fā)送車輛的位置信息至車主,以使車輛隨時了解被盜車輛的去向,可實時、直觀地跟蹤被盜車輛的運動情況,以便有目的地進行追蹤攔截,避免車主的車輛財產(chǎn)遭受損失。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及汽車安全技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于駕駛行為相似度的被盜車輛追蹤方法。
背景技術(shù)
現(xiàn)有的與車輛防盜技術(shù)相關(guān)的防護安全主要分為兩種:
第一種為車輛防盜報警,通過采用近距離感應(yīng)技術(shù)或車輛震動感應(yīng)技術(shù),在任何人對車輛有震動時,車輛自動發(fā)出報警聲音,不足在于,1)由于車輛無法識別是車主還是行盜者;2)如果車主遠離車輛,即使再大的報警聲音,車主也無法得知車輛正在被盜,不能及時進行處置;3)車輛一旦被盜竊者盜竊成功后, 車主無法知道被盜車輛的去向,最后造成車主的財產(chǎn)損失。
第二種為車輛被盜追蹤系統(tǒng),目前這類系統(tǒng)大多都采用主動觸發(fā)式,或者需要借助專門的模塊才能夠?qū)崿F(xiàn)。對于主動觸發(fā)式的系統(tǒng),不足之處在于需要駕駛員主動意識到車輛被盜,然后通過終端給汽車發(fā)送被盜指令之后,汽車才能夠識別以及啟用被盜追蹤系統(tǒng),但是在一些特殊情況下,車主沒能及時發(fā)現(xiàn)汽車已經(jīng)被盜,就給犯罪分子充裕的時間破壞追蹤系統(tǒng)或者銷贓。
對于需要借助專門的模塊或硬件的追蹤系統(tǒng),不足之處在于需要車輛主動安裝這些模塊才能夠?qū)崿F(xiàn)該功能。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的不足,提供一種基于駕駛行為相似度的被盜車輛追蹤方法。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
一種基于駕駛行為相似度的被盜車輛追蹤方法,包括如下步驟:
訓(xùn)練車輛所有的常規(guī)駕駛員的駕駛行為相似度計算模型;
實時獲取車輛在行駛過程中的駕駛行為數(shù)據(jù),并提取計算當(dāng)前駕駛員駕駛行為相似度的特征項;
將特征項輸入訓(xùn)練好的駕駛行為相似度計算模型中,得到當(dāng)前駕駛員與車輛所有的常規(guī)駕駛員的駕駛行為相似度;
判斷最大的相似度是否小于預(yù)設(shè)閾值,若是,則判斷當(dāng)前駕駛員為可疑人員,發(fā)送車輛狀態(tài)信息至車主,并根據(jù)車主的反饋進行相應(yīng)的處理。
進一步的,作為優(yōu)選技術(shù)方案,根據(jù)車主的反饋進行相應(yīng)的處理具體包括:
當(dāng)車主反饋當(dāng)前駕駛員為可信時,云端則不對本次駕駛行為進行處理;
當(dāng)車主反饋車輛被盜時,云端則對本次駕駛行為做出預(yù)警處理,并發(fā)送車輛位置信息至車主。
進一步的,作為優(yōu)選技術(shù)方案,還包括,當(dāng)車主不反饋時,云端則默認車輛安全,不對本次駕駛行為進行處理。
進一步的,作為優(yōu)選技術(shù)方案,所述預(yù)設(shè)閾值的設(shè)置范圍為0.4-0.8。
進一步的,作為優(yōu)選技術(shù)方案,訓(xùn)練相似度計算模型具體包括:
獲取車輛的原始數(shù)據(jù),并對原始數(shù)據(jù)進行行程劃分;
實時對每個行程的原始數(shù)據(jù)進行清洗處理得到每個行程的基礎(chǔ)指標項,實時統(tǒng)計每個行程的基礎(chǔ)指標項并引導(dǎo)車主對每個行程進行標記;
對統(tǒng)計的基礎(chǔ)指標項進行處理并提取計算駕駛員駕駛行為相似度的特征項;
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