[發明專利]一種駕駛行為評估方法及裝置

有效

• 申請號: 202010131319.3
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111422203B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 吳士力;劉奇;李莉;唐志橋;朱蘭
• 申請（專利權）人: 南京交通職業技術學院
• 主分類號: B60W40/09
• 分類號: B60W40/09;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 張琳琳

1.一種駕駛行為評估方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取待檢測車輛的車輛操控行為參數和交通環境感知參數；所述交通環境感知參數至少包括車體位置坐標、左車道線、右車道線和跟車距離；

根據所述車輛操控行為參數和交通環境感知參數生成駕駛行為特征；

根據如下公式生成所述駕駛行為特征：

其中，F表示各個駕駛行為特征，T表示評估周期，t表示評估周期的每個時刻，c表示計數變量，默認值為0，當所述車輛操控行為參數和交通環境感知參數滿足預設條件時，c＝1；

將所述駕駛行為特征輸入到預設的駕駛行為評估模型中，得到駕駛行為評估結果；

所述獲取交通環境感知參數，包括：

獲取待檢測車輛在預設時間內的視頻信息；

根據所述視頻信息得到所述交通環境感知參數；

所述交通環境感知參數包括：左車道線、右車道線，所述根據所述視頻信息得到所述交通環境感知參數，包括：

根據所述視頻信息確定車道線指定點的像素坐標；

根據所述像素坐標和Bezier曲線確定所述待檢測車輛的左車道線和右車道線。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述視頻信息得到所述交通環境感知參數，包括：

根據所述視頻信息獲得所述待檢測車輛的車體位置坐標；

根據所述車體位置坐標確定所述待檢測車輛在圖像中的像素寬度；

根據所述像素寬度確定所述跟車距離。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下步驟構建所述預設的駕駛行為評估模型:

獲取訓練數據；

根據所述訓練數據生成駕駛行為訓練特征；

將所述駕駛行為訓練特征輸入到樸素貝葉斯分類器中進行訓練,得到所述預設的駕駛行為評估模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述駕駛行為特征輸入到預設的駕駛行為評估模型中，得到駕駛行為評估結果包括：

將所述駕駛行為特征輸入到所述預設的駕駛行為評估模型；

根據所述駕駛行為特征與預設的駕駛行為評估結果計算得到與預設的駕駛行為評估結果一一對應的評估概率；

將所述評估概率最大值對應的預設的駕駛行為評估結果作為所述駕駛行為評估結果。

5.一種駕駛行為評估裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待檢測車輛的車輛操控行為參數和交通環境感知參數；所述交通環境感知參數至少包括車體位置坐標、左車道線、右車道線和跟車距離；

駕駛行為特征生成模塊，用于根據所述車輛操控行為參數和交通環境感知參數生成駕駛行為特征；根據如下公式生成所述駕駛行為特征：

其中，F表示各個駕駛行為特征，T表示評估周期，t表示評估周期的每個時刻，c表示計數變量，默認值為0，當所述車輛操控行為參數和交通環境感知參數滿足預設條件時，c＝1；

駕駛行為評估結果獲得模塊，用于將所述駕駛行為特征輸入到預設的駕駛行為評估模型中，得到駕駛行為評估結果；

所述獲取模塊包括：

視頻信息獲取模塊，用于獲取待檢測車輛在預設時間內的視頻信息；

交通環境感知參數子模塊，用于根據所述視頻信息得到所述交通環境感知參數；

所述交通環境感知參數包括：左車道線、右車道線，所述交通環境感知參數子模塊，包括：

第一確定模塊，用于根據所述視頻信息確定車道線指定點的像素坐標；

第二確定模塊，用于根據所述像素坐標和Bezier曲線確定所述待檢測車輛的左車道線和右車道線。

6.一種計算機設備，其特征在于，包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器執行如權利要求1-4任一所述的駕駛行為評估方法的步驟。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-4中任一項所述的駕駛行為評估方法的步驟。