專利名稱：一種基于場景的駕駛行為評價方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及汽車道路交通安全的技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于場景的駕駛行為評價方法。
背景技術(shù)：
現(xiàn)有的駕駛行為評價方法，利用車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置讀取車輛工況數(shù)據(jù)和車輛性能數(shù)據(jù)，并把車輛工況信息傳輸?shù)今{駛行為分析終端進行分析，駕駛行為分析終端存儲有典型的不規(guī)范駕駛行為的特征，能跟據(jù)這些特征對典型的不規(guī)范駕駛動作進行識別，通過統(tǒng)計不規(guī)范駕駛動作的發(fā)生次數(shù)以及行程的總油耗來評價駕駛行為。中國發(fā)明專利201010280297.3 (申請公布號為CN102044095A)公開了一種個人駕駛行為分析管理控制系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)讀取終端、GPS定位設(shè)備和服務(wù)器，數(shù)據(jù)讀取終端通過無線傳輸與服務(wù)器進行通信，獲取車輛ECU運行數(shù)據(jù)、讀取汽車行駛工況數(shù)據(jù)、建立駕駛員操作行為數(shù)據(jù)評價分析模型、對危險駕駛行為進行報警、緊急記錄車輛事故數(shù)據(jù)、統(tǒng)計汽車行駛里程計油耗、檢測車輛排放是否超標。但是，這種駕駛行為評價方法，沒有對駕駛場景進行識別，沒有分析駕駛動作在特定場景下的恰當(dāng)程度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點與不足，提供一種基于場景的駕駛行為評價方法。為了達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:本發(fā)明基于場景的駕駛行為評價方法，包括下述步驟:
S1、通過車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置采集車輛工況數(shù)據(jù)和車輛性能數(shù)據(jù)，并把采集到的數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)揭苿又悄芙K端，移動智能終端將傳輸過來的數(shù)據(jù)通過無線通信方式同步到云端智能平臺；S2、云端智能平臺利用大數(shù)據(jù)分析方法，對與該行程路線相同的駕駛行程記錄數(shù)據(jù)進行分析，識別這些行程所用的汽車性能以及發(fā)生過的駕駛動作；S3、云端智能平臺接收移動智能終端同步過來的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)存儲在云端智能平臺中，通過大數(shù)據(jù)分析方法，利用對本次行程以及與本次行程線路相同的所有歷史行程數(shù)據(jù)，對本次駕駛行程做出準確的分析。優(yōu)選的，步驟SI之中，還包括采集車輛地理位置坐標數(shù)據(jù)，并把采集到的地理坐標數(shù)據(jù)同步到云端智能平臺。優(yōu)選的，通過GPRS、W1-Fi或3G網(wǎng)絡(luò)將車輛工況數(shù)據(jù)、車輛性能數(shù)據(jù)以及車輛地理坐標數(shù)據(jù)同步到云端智能平臺。優(yōu)選的，步驟S3具體為:S31、識別同一線路的行程所用的車輛性能；S32、識別同一線路的行程所發(fā)生的駕駛動作，運用大數(shù)據(jù)分析算法，從海量歷史行程的車輛工況數(shù)據(jù)中，對車輛工況特征進行歸類，通過解析各類車輛工況特征，實現(xiàn)對駕駛動作的識別；S33、路網(wǎng)特征識別，通過對步驟S22中識別到的車輛性能及駕駛動作識別結(jié)果進行進一步的分析，識別該行車線路的路網(wǎng)特征；S34、分析動態(tài)交通數(shù)據(jù)，通過分析從外部接入的動態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)，得出本行程各時刻交通狀況；S35、交通狀況修·正，通過接入外部動態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)，得到該行程各個時刻的交通狀況數(shù)據(jù)，并利用該線路上的駕駛行程歷史數(shù)據(jù)對該行程各個時刻的交通狀況數(shù)據(jù)進行修正，得到更加準確的交通狀況數(shù)據(jù)；S36、劃分本行程的駕駛場景，將步驟S33識別到的路網(wǎng)特征信息和步驟S35修正后的交通狀況信息進行融合，通過對融合結(jié)果的分析，劃分整個行程的駕駛場景；S37、基于場景的駕駛行程評價，將本行程的車輛性能識別結(jié)果、駕駛動作識別結(jié)果與駕駛場景劃分結(jié)果進行融合，參照不同場景下駕駛行為的評價標準，做出基于場景的駕駛行程評價；S38、駕駛技能水平評價，通過分析司機在某段時間內(nèi)各個駕駛行程的表現(xiàn)情況，綜合評價司機的駕駛技能水平。5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，步驟S31中汽車性能識別的步驟具體為:S311、根據(jù)車輛工況數(shù)據(jù)識別車型，根據(jù)云端智能平臺上已有的知識庫中的數(shù)據(jù)，對該型號的車輛性能進行評價；S312、根據(jù)車輛工況數(shù)據(jù)，對比云端智能平臺知識庫中的故障識別碼數(shù)據(jù)，判斷車輛是否有故障；S313、根據(jù)云端智能平臺記錄的同種車型的歷史駕駛行程記錄修正對該車型的性能評價。優(yōu)選的，步驟S3之后，還包括評價結(jié)果的顯示，通過移動智能終端和云端智能平臺的門戶網(wǎng)站顯示駕駛行程評價結(jié)果。優(yōu)選的，所述移動智能終端以文字和圖表相結(jié)合的方式顯示評價結(jié)果。優(yōu)選的，所述云端智能平臺的門戶網(wǎng)站利用文字、圖表以及地圖的方式顯示評價結(jié)果。本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點及效果:1、本發(fā)明準確性高:準確地評價司機在不同場景下駕駛動作的恰當(dāng)程度，客觀地反應(yīng)司機的駕駛技能水平。2、本發(fā)明計算效率高:快速地對司機的駕駛行為做出評價，及時地反饋評價結(jié)果。3、本發(fā)明硬件投入少:數(shù)據(jù)的存儲和分析在公有云上實現(xiàn)，無需購買服務(wù)器硬件；每輛車需要配備的硬件只有一個車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置和一個移動智能終端。4、本發(fā)明能夠準確的評價司機在不同場景下駕駛動作的恰當(dāng)程度，客觀的反應(yīng)司機的駕駛技能水平，幫助司機改善駕駛行為，養(yǎng)成良好的駕駛習(xí)慣，提高司機的駕駛安全性，減少司機的駕駛油耗。


圖1是本發(fā)明基于場景的駕駛行為評價系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是本發(fā)明基于場景的駕駛行為評價方法的原理圖。
具體實施例方式下面結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進一步詳細的描述，但本發(fā)明的實施方式不限于此。實施例如圖1所示，本實施例的基于場景的駕駛行為評價方法，利用車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置讀取車輛工況數(shù)據(jù)和車輛性能數(shù)據(jù)，并把這些數(shù)據(jù)通過移動智能終端的無線網(wǎng)絡(luò)模塊，實時同步到云端智能平臺；云端智能平臺利用大數(shù)據(jù)分析方法，對與該行程路線相同的駕駛行程記錄數(shù)據(jù)進行分析，識別這些行程所用的汽車性能以及發(fā)生過的駕駛動作；通過對這些行程的汽車性能識別結(jié)果和駕駛動作識別結(jié)果進行進一步的分析，識別該行車線路的路網(wǎng)特征。通過接入外部動態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)，得到該行程各個時刻的交通狀況數(shù)據(jù)，并利用該線路上的駕駛行程歷史數(shù)據(jù)對該行程各個時刻的交通狀況數(shù)據(jù)進行修正，得到更加準確的交通狀況數(shù)據(jù)；將該線路上的路網(wǎng)特征識別結(jié)果和該行程的交通狀況的識別結(jié)果進行融合，按照一定的規(guī)則對該行程進行場景劃分；在此基礎(chǔ)上，綜合本行程的車輛性能、路網(wǎng)特征以及駕駛動作的識別結(jié)果，做出基于場景的駕駛行程評價，指出司機在不同場景下駕駛動作的恰當(dāng)程度。最后通過分析司機在某段時間內(nèi)各個駕駛行程的表現(xiàn)情況，綜合評價司機的駕駛技能水平。如圖2所示，該方法的具體步驟如下:(一)車輛工況數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)的采集與傳輸車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置與車輛故障診斷口連接讀取車輛工況數(shù)據(jù)和車輛性能數(shù)據(jù)。車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝 置內(nèi)置了藍牙/W1-Fi通信模塊，能與移動智能終端的無線通信模塊進行通信，接收移動智能終端的數(shù)據(jù)采集指令，并把采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到移動智能終端。移動智能終端把接收到的車輛工況數(shù)據(jù)、車輛性能數(shù)據(jù)與其內(nèi)置的GPS模塊采集到的車輛地理坐標數(shù)據(jù)一起，通過GPRS/W1-Fi/3G網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到云端智能平臺。(二)云端智能平臺的運行原理云端智能平臺接收移動智能終端發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)存儲在平臺中，通過大數(shù)據(jù)分析方法，利用對本次行程以及與本次行程線路相同的所有歷史行程數(shù)據(jù)，對本次駕駛行程做出準確的分析。具體的分析步驟如下:1、識別同一線路的行程所用的車輛性能汽車性能的識別的步驟可分為以下三步:①據(jù)車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置上傳的車輛工況數(shù)據(jù)識別車型，根據(jù)平臺上已有的知識庫中的數(shù)據(jù)，對該型號的車輛性能進行評價。②根據(jù)車輛工況數(shù)據(jù)，對比平臺知識庫中的故障識別碼數(shù)據(jù)，判斷車輛是否有故障。③根據(jù)平臺記錄的同種車型的歷史駕駛行程記錄修正對該車型的性能評價。2、識別同一線路的行程所發(fā)生的駕駛動作使用特定的大數(shù)據(jù)分析算法，從海量歷史行程的車輛工況數(shù)據(jù)中，對車輛工況特征進行歸類，通過解析各類車輛工況特征，實現(xiàn)對駕駛動作的識別。3、路網(wǎng)特征識別
同一的性能的車輛具有相同的特征的路網(wǎng)上，駕駛動作有很大的相似性。通過對上一步識別到的車輛性能及駕駛動作識別結(jié)果進行進一步的分析，實現(xiàn)對本次行程的路網(wǎng)特征的識別。4、分析動態(tài)交通數(shù)據(jù)通過分析從外部接入的動態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)(如公共交通浮動車數(shù)據(jù)等)，得出本行程各時刻交通狀況。5、交通狀況修正動態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)存在一定的測量誤差或數(shù)據(jù)缺失。利用本行程的車輛行駛速度數(shù)據(jù)，對交通狀況數(shù)據(jù)進行修正。6、劃分本行程的駕駛場景將第3步識別到的路網(wǎng)特征信息和第5步修正后的交通狀況信息進行融合，通過特定的算法，對整個行程進行場景劃分。7、基于場景的駕駛行程評價將本行程的車輛性能識別結(jié)果、駕駛動作識別結(jié)果與駕駛場景劃分結(jié)果進行融合，參照不同場景下駕駛行為的評價標準，做出基于場景的駕駛行程評價。8、駕駛技能水平評價通過分析司機在某段時間內(nèi)各個駕駛行程的表現(xiàn)情況，綜合評價司機的駕駛技能水平。(三)評價結(jié)果顯示通過移動智能終端和云端智能平臺的門戶網(wǎng)站顯示駕駛行程評價結(jié)果。移動智能終端以文字和圖表相結(jié)合的方式顯示評價結(jié)果；云端智能平臺的門戶網(wǎng)站利用文字、圖表以及地圖等方式顯示評價結(jié)果。上述實施例為本發(fā)明較佳的實施方式，但本發(fā)明的實施方式并不受上述實施例的限制，其他的任 何未背離本發(fā)明的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，包括下述步驟: 51、通過車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置采集車輛工況數(shù)據(jù)和車輛性能數(shù)據(jù)，并把采集到的數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)揭苿又悄芙K端，移動智能終端將傳輸過來的數(shù)據(jù)通過無線通信方式同步到云端智能平臺； 52、云端智能平臺利用大數(shù)據(jù)分析方法，對與該行程路線相同的駕駛行程記錄數(shù)據(jù)進行分析，識別這些行程所用的汽車性能以及發(fā)生過的駕駛動作； 53、云端智能平臺接收移動智能終端同步過來的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)存儲在云端智能平臺中，通過大數(shù)據(jù)分析方法，利用對本次行程以及與本次行程線路相同的所有歷史行程數(shù)據(jù)，對本次駕駛行程做出準確的分析。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，步驟SI之中，還包括采集車輛地理位置坐標數(shù)據(jù)，并把采集到的地理坐標數(shù)據(jù)同步到云端智能平臺。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，通過GPRS、W1-Fi或3G網(wǎng)絡(luò)將車輛工況數(shù)據(jù)、車輛性能數(shù)據(jù)以及車輛地理坐標數(shù)據(jù)同步到云端智能平臺。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，步驟S3具體為: 531、識別同一線路的行程所用的車輛性能； 532、識別同一線路的行程所發(fā)生的駕駛動作，運用大數(shù)據(jù)分析算法，從海量歷史行程的車輛工況數(shù)據(jù)中，對車輛工況特征進行歸類，通過解析各類車輛工況特征，實現(xiàn)對駕駛動作的識別； 533、路網(wǎng)特征識別，通過對步驟S22中識別到的車輛性能及駕駛動作識別結(jié)果進行進一步的分析，識別該行車線路的路網(wǎng)特征； 534、分析動態(tài)交通數(shù)據(jù)，通過分析從外部接入的動態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)，得出本行程各時刻交通狀況； 535、交通狀況修正，通過接入外部動態(tài)交通狀況數(shù)據(jù)，得到該行程各個時刻的交通狀況數(shù)據(jù)，并利用該線路上的駕駛行程歷史數(shù)據(jù)對該行程各個時刻的交通狀況數(shù)據(jù)進行修正，得到更加準確的交通狀況數(shù)據(jù)； 536、劃分本行程的駕駛場景，將步驟S33識別到的路網(wǎng)特征信息和步驟S35修正后的交通狀況信息進行融合，通過對融合結(jié)果的分析，劃分整個行程的駕駛場景； 537、基于場景的駕駛行程評價，將本行程的車輛性能識別結(jié)果、駕駛動作識別結(jié)果與駕駛場景劃分結(jié)果進行融合，參照不同場景下駕駛行為的評價標準，做出基于場景的駕駛行程評價； 538、駕駛技能水平評價，通過分析司機在某段時間內(nèi)各個駕駛行程的表現(xiàn)情況，綜合評價司機的駕駛技能水平。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，步驟S31中汽車性能識別的步驟具體為: .5311、根據(jù)車輛工況數(shù)據(jù)識別車型，根據(jù)云端智能平臺上已有的知識庫中的數(shù)據(jù)，對該型號的車輛性能進行評價； . 5312、根據(jù)車輛工況數(shù)據(jù)，對比云端智能平臺知識庫中的故障識別碼數(shù)據(jù)，判斷車輛是否有故障； S313、根據(jù)云端智能平臺記錄的同種車型的歷史駕駛行程記錄修正對該車型的性能評價。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，步驟S3之后，還包括評價結(jié)果的顯示，通過移動智能終端和云端智能平臺的門戶網(wǎng)站顯示駕駛行程評價結(jié)果O
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，所述移動智能終端以文字和圖表相結(jié)合的方式顯示評價結(jié)果。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于場景的駕駛行為評價方法，其特征在于，所述云端智能平臺的門戶網(wǎng)站利 用文字、圖表以及地圖的方式顯示評價結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于場景的駕駛行為評價方法，該評價方法的步驟為S1、通過車輛ECU數(shù)據(jù)采集裝置采集車輛工況數(shù)據(jù)和車輛性能數(shù)據(jù)，并把采集到的數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)實時同步到云端智能平臺；S2、云端智能平臺利用大數(shù)據(jù)分析方法，對與該行程路線相同的駕駛行程記錄數(shù)據(jù)進行分析；S3、云端智能平臺接收移動智能終端發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)存儲在平臺中，通過大數(shù)據(jù)分析方法，利用歷史行程數(shù)據(jù)，對本次駕駛行程做出準確的分析。本發(fā)明準確性高，可準確地評價司機在不同場景下駕駛動作的恰當(dāng)程度，客觀地反應(yīng)司機的駕駛技能水平，同時計算效率高，可快速地對司機的駕駛行為做出評價，及時地反饋評價結(jié)果。
文檔編號G07C5/08GK103247092SQ201310151019
公開日2013年8月14日 申請日期2013年4月26日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月26日
發(fā)明者蔡文學(xué) 申請人:廣州通易科技有限公司