[發明專利]多維度的用戶駕駛行為分析方法

在審

• 申請號: 202010038621.4
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN113183972A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 胡瀚培
• 申請（專利權）人: 胡瀚培
• 主分類號: B60W40/09
• 分類號: B60W40/09
• 代理公司: 上海天協和誠知識產權代理事務所 31216
• 代理人: 李彥

本發明涉及駕駛行為分析領域，具體為一種多維度的用戶駕駛行為分析方法。一種多維度的用戶駕駛行為分析方法，其特征是：按如下步驟依次實施：接收用戶軌跡數據；地圖匹配；單次軌跡計算；統計分析。本發明分析精確，適配性高。

技術領域

本發明涉及駕駛行為分析領域，具體為一種多維度的用戶駕駛行為分析方法。

背景技術

目前，對駕駛員還沒有結合時間段和路網中道路的各種屬性信息，統計分析的結果只考慮行駛里程和時間，分析的維度單一，具有片面性，不能全面顯示用戶的駕駛行為特征。沒有對用戶的出行數據進行挖掘分析，進一步提煉用戶的個性化數據，從而產生商業價值。

發明內容

為了克服現有技術的缺陷，提供一種分析精確、適配性高的分析方法，本發明公開了一種多維度的用戶駕駛行為分析方法。

本發明通過如下技術方案達到發明目的：

一種多維度的用戶駕駛行為分析方法，其特征是：按如下步驟依次實施：

接收用戶軌跡數據：從數據源接入服務中實時獲取用戶軌跡數據，轉換成程序內部的自定義格式并進行數據攢存，以備后面的處理所用。

地圖匹配：將用戶軌跡的GPS點通過地圖匹配處理算法，匹配到道路上，還原用戶的真實行駛路線，獲取用戶行駛的每條道路的屬性，并且獲得用戶在每條道路上的進入時間、行駛時間和行駛距離等信息。

單次軌跡計算：經過地圖匹配后，用戶在每條道路上的行駛信息和道路的屬性信息就都得到了，同時實時接入每個城市的日出/日落時間，就可以計算出用戶在該次行駛軌跡中的里程、時間、市區/郊區/高速/非高速等的行駛里程和行駛時間、早晚高峰/白天/晚上不同時間段的行駛里程和行駛時間等信息。同時將該信息寫入數據庫，以便后面的查詢和統計分析。

統計分析：按照天、月、年的時間周期，定時對用戶的每次行駛軌跡的數據進行累加，就可以得到不同時間周期的用戶駕駛行為統計結果，用于用戶駕駛行為特征判斷、用戶常用行駛路線分析、用戶出行地點的分析和保險數據的建模分析等等。

車輛的車載終端通過包括GPS模塊在內的感應裝置讀取車輛的位置和狀態信息，并定時向服務中心的網絡層上傳至少包括車輛ID、駕駛員身份識別碼、時間、里程、速度、GPS有效性、怠速狀態、急剎狀態、ACC狀態、每分鐘平均速度等狀態信息的行駛數據等，后臺的數據處理中心接收終端上傳的數據，解析后存儲在數據庫中，數據庫的統計模塊根據行駛數據分別統計出最高速度、平均速度、急剎次數、行駛時長、超速次數、超速時長、疲勞駕駛次數、最長連續駕駛時間等用戶的駕駛行為分析結果。

本發明可通過地圖匹配后獲取用戶行駛道路的路網屬性及限速值，同時實時接入各城市的日出/日落時間，從多個維度進行用戶出行特征的統計和分析，使得用戶駕駛行為特征分析更細化更全面化。

本發明可通過用戶出行數據的挖掘分析，獲取用戶常用行駛路線，進而統計分析用戶在常用行駛路線/陌生行駛路線下的行駛時間和里程。

本發明可通過用戶每次出行軌跡的起點、終點和在起點/終點的POI位置的停留時間長短的統計分析，生成用戶標簽，為用戶個性化服務提供數據基礎。

本發明結合時間段和基礎地圖數據提供的道路屬性，對用戶的行駛里程和行駛時間進行分類統計，同時結合用戶自己的行駛速度，計算其超速行駛的里程和時間，從而全面地判斷用戶的駕駛行為特征。同時對用戶的海量出行數據進行挖掘分析，進一步提煉用戶的個性化數據。綜合用戶駕駛行為數據和個性化數據，為保險建模分析和用戶個性化服務提供數據基礎，同時通過生成的用戶標簽，向用戶推送其感興趣的廣告、新品上市等信息，充分挖掘大數據的商用價值。

本發明具有如下有益效果：