技術特征：

1.一種駕駛員評價方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待評價駕駛員在預設時間周期內的駕駛行程得分；并根據所述駕駛行程得分，計算所述待評價駕駛員的駕駛特征值；

對各個待評價駕駛員的駕駛特征值進行聚類，得到預設個數的聚類類簇，其中，各個聚類類簇具有聚類中心值，所述聚類中心值為根據包含于所述聚類類簇的駕駛特征值計算得到；

根據各個聚類類簇具有的聚類中心值，對各個聚類類簇進行排序，并根據排序結果確定各個聚類類簇對應的駕駛員等級；

根據各個聚類類簇對應的駕駛員等級，確定包含于各個聚類類簇的駕駛特征值對應的待評價駕駛員屬于所述聚類類簇對應的駕駛員等級。

2.根據權利要求1所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取各個聚類類簇具有的上界值和下界值，其中，所述上界值和所述下界值分別為所述聚類類簇包含的駕駛特征值的最大值和最小值；

根據待評價駕駛員對應的聚類類簇具有的上界值和下界值、所述待評價駕駛員的駕駛特征值、所述待評價駕駛員所屬的駕駛員等級，計算得到所述待評價駕駛員的得分。

3.根據權利要求2所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述根據待評價駕駛員所屬的聚類類簇具有的上界值和下界值、所述待評價駕駛員的駕駛特征值、所述待評價駕駛員所屬的駕駛員等級，計算所述待評價駕駛員的得分，具體為：

利用公式(1)，計算待評價駕駛員的得分；

$F=\frac{M}{k}\×(k-i+\frac{Y-{\mathrm{\θ}}_{li}}{{\mathrm{\θ}}_{ui}-{\mathrm{\θ}}_{li}})---\left(1\right);$

其中，i表示所述待評價駕駛員所屬的駕駛員等級，k表示聚類類簇的個數，θ_ui、θ_li分別表示第i個駕駛員等級對應的聚類類簇具有的上界值和下界值且θ_ui>θ_li，Y表示所述待評價駕駛員的駕駛特征值，M表示得分最大值，F表示所述駕駛員的得分。

4.根據權利要求1所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述根據所述駕駛行程得分，計算所述待評價駕駛員的駕駛特征值，包括：

計算所述待評價駕駛員的駕駛行程得分的平均值、眾數、中位數中的至少兩個值；計算所述至少兩個值的平均值，并將所述平均值作為所述待評價駕駛員的駕駛特征值。

或者，

計算所述待評價駕駛員的駕駛行程得分的平均值、眾數、中位數中的任意一個值；將計算得到的所述平均值、所述眾數或所述中位數作為所述待評價駕駛員的駕駛特征值。

5.根據權利要求1所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述方法還包括：

計算待評價駕駛員在所述時間周期內的駕駛行程得分的變化趨勢；

根據所述變化趨勢，調整所述待評價駕駛員所屬的駕駛員等級。

6.根據權利要求2所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述方法還包括：

計算待評價駕駛員在所述時間周期內的駕駛行程得分的變化趨勢；

根據所述變化趨勢，調整所述待評價駕駛員的得分。

7.根據權利要求2或6所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述駕駛行程得分為任一指標下的駕駛行程得分；

所述方法還包括：

在得到所述待評價駕駛員在各個指標下的得分后，利用加權平均的方式，計算得到所述待評價駕駛員的最終得分。

8.根據權利要求7所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述方法還包括：

在確定待評價駕駛員在各個指標下分別所屬的駕駛員等級之后，利用加權平均的方式，計算得到所述待評價駕駛員的最終駕駛員等級。

9.根據權利要求8所述的駕駛員評價方法，其特征在于，所述方法還包括：

按照預設規(guī)則，將各個待評價駕駛員劃分為若干群體；

計算并顯示各個指標下各個群體中包含的待評價駕駛員的得分或所屬的駕駛員等級的平均值。

10.一種駕駛員評價裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取待評價駕駛員在預設時間周期內的駕駛行程得分；

第一計算模塊，用于根據所述駕駛行程得分，計算所述待評價駕駛員的駕駛特征值；

聚類模塊，用于對各個待評價駕駛員的駕駛特征值進行聚類，得到預設個數的聚類類簇，其中，各個聚類類簇具有聚類中心值，所述聚類中心值為根據包含于所述聚類類簇的駕駛特征值計算得到；

排序模塊，用于根據各個聚類類簇具有的聚類中心值，對各個聚類類簇進行排序，并根據排序結果確定各個聚類類簇對應的駕駛員等級；

確定模塊，用于根據各個聚類類簇對應的駕駛員等級，確定包含于各個聚類類簇的駕駛特征值對應的待評價駕駛員屬于所述聚類類簇對應的駕駛員等級。