CN109345769A - 一种面向打车的乘客安全状态监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向打车的乘客安全状态监测方法，获取乘客相关数据并初始化危险积分P=0；获取城市打车潜在的危险区域，当车辆进入危险区域时，执行警示判断；对比实际行驶时间和预计时间并进行预警；计算乘客数量评分系数；计算乘客性别评分系数；计算总积分P；通过总分P判断乘客安全状态。本发明通过对城市中载客车辆的实时位置和运行状态进行分析，得到其行驶状态，并与潜在危险区域进行空间分析，检测出车辆实时的安全程度，从一定程度上减少案件发生，提高乘客的乘车安全。
Description
技术领域
本发明涉及一种安全状态监测方法，特别是一种面向打车的乘客安全状态监测方法。
背景技术
人们的日常出行都需要乘坐各种交通工具，出租车、公交、地铁等等，出租车以及近年盛行起来的快车等叫车服务由于其速度快，出行方便备受人们的喜欢。出租车由出租公司统一管理，其安全性还具有一定的保证，然而快车等叫车服务则由个人进行网上注册，平台进行审核登记，然而平台并不能保证注册个人信息的准确，因此存在巨大的安全隐患，近两年也是事故频发，酿成了各种悲剧。不仅对社会造成了恶劣的影响，同时对快车的发展也是提出了巨大的挑战。因此有必要设计一种面向打车的乘客安全状态监测方法，来提醒平台及乘客危险状态，有效避免危险情况发生。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种面向打车的乘客安全状态监测方法，提高乘客的乘车安全。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一：获取乘客相关数据并初始化危险积分P=0；
步骤二：获取城市打车潜在的危险区域，当车辆进入危险区域时，执行警示判断；
步骤三：对比实际行驶时间和预计时间并进行预警；
步骤四：计算乘客数量评分系数；
步骤五：计算乘客性别评分系数；
步骤六：计算总积分P；
步骤七：通过总分P判断乘客安全状态。
进一步地，所述步骤一中乘客相关数据包含处于载客状态时车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和乘客数量数据。
进一步地，所述步骤二中获取城市打车潜在的危险区域具体过程为对城市中的多种敏感区域进行空间分析，得到在打车中潜在的危险区域，并将时间进行划分，对不同时间段的危险区域计算危险程度评定。
进一步地，所述步骤二中执行警示判断过程为
2.1计算当前车辆位置点与目的地位置点的位移大小，若位移一直处于减小状态，则不处理；若位移处于增大状态，当增到超过阈值X时，每增加n米，则积分P=P+P1，P1为每n米对应的积分差值；
2.2当车辆速度为0时，分析实时路况拥堵状况和交通灯等待状况，判断此时车辆是否处于拥堵或等红灯状态，若否，当零速度保持的时间超过阈值Y时，直接发生警示。
进一步地，所述步骤三具体为分析初始地点和目的地的预计时间tp，对比已行驶时间te，分析te-tp的差T，若T大于阈值Ts，每隔m分钟，则积分P=P+P2，P2为每m分钟对应的积分差值。
进一步地，所述步骤四具体为计算乘客数量评分系数Wc，每增加一位乘客危险评分系数减wci，当增加到第二位乘客时，wci值较大，第二位以后wci逐渐减小，1≤i≤3。
进一步地，所述步骤五具体为计算乘客性别评分系数Ws，若为女性增加wsi，男性不变。
进一步地，所述步骤六具体为计算总积分P，将P2乘潜在危险区域的危险指数，P=Wc*Ws*Di*P。
进一步地，所述步骤七具体为当P在(p1，p2)则为安全，不采取措施；在（p2，p3），则潜在危险，及时发出警示；大于p3时，发出警示，并采取强制措施，若发出警示不回复，超过预定时间阈值，则采取强制措施。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本发明通过对城市中载客车辆的实时位置和运行状态进行分析，得到其行驶状态，并与潜在危险区域进行空间分析，检测出车辆实时的安全程度，从一定程度上减少案件发生，提高乘客的乘车安全。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
本发明的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一：获取处于载客状态时车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和乘客数量数据（可通过后台app获取），初始化危险积分P=0；
步骤二：对城市中的多种敏感区域进行空间分析，得到在打车中潜在的危险区域，并将时间进行划分，对不同时间段的危险区域计算危险程度评定。当车辆进入潜在的危险区域时：
I、计算当前车辆位置点与目的地位置点的位移大小，若位移一直处于减小状态，则不处理；若位移处于增大状态，当增到超过阈值X时，每增加n米，则积分P=P+P1，P1为每n米对应的积分差值；
II、当车辆速度为0时，分析实时路况拥堵状况和交通灯等待状况，判断此时车辆是否处于拥堵或等红灯状态，若否，当零速度保持的时间超过阈值Y时，直接发生警示。
步骤三：对比实际行驶时间和预计时间并进行预警；分析初始地点和目的地的预计时间tp，对比已行驶时间te，分析te-tp的差T，若T大于阈值Ts，每隔m分钟，则积分P=P+P2，P2为每m分钟对应的积分差值。
步骤四：计算乘客数量评分系数Wc，每增加一位乘客危险评分系数减wci，当增加到第二位乘客时，wci值较大，第二位以后wci逐渐减小，1≤i≤3。
步骤五：计算乘客性别评分系数Ws，若为女性增加wsi，男性不变。
步骤六：计算总积分P，将P2乘潜在危险区域的危险指数，P=Wc*Ws*Di*P。
步骤七：通过总分P判断乘客安全状态。
当P在(p1，p2)则为安全，不采取措施；在（p2，p3），则潜在危险，及时发出警示；大于p3时，发出警示，并采取强制措施，若发出警示不回复，超过预定时间阈值，则采取强制措施。
本发明通过对城市中载客车辆的实时位置和运行状态进行分析，得到其行驶状态，并与潜在危险区域进行空间分析，检测出车辆实时的安全程度，从一定程度上减少案件发生，提高乘客的乘车安全。对行驶在危险区域内车辆进行监管，加入人工管理并合警方合作，减少打车中出现的犯罪率。
本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明说明书的内容或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一：获取乘客相关数据并初始化危险积分P=0；
步骤二：获取城市打车潜在的危险区域，当车辆进入危险区域时，执行警示判断；
步骤三：对比实际行驶时间和预计时间并进行预警；
步骤四：计算乘客数量评分系数；
步骤五：计算乘客性别评分系数；
步骤六：计算总积分P；
步骤七：通过总分P判断乘客安全状态。
2.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤一中乘客相关数据包含处于载客状态时车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和乘客数量数据。
3.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤二中获取城市打车潜在的危险区域具体过程为对城市中的多种敏感区域进行空间分析，得到在打车中潜在的危险区域，并将时间进行划分，对不同时间段的危险区域计算危险程度评定。
4.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤二中执行警示判断过程为
2.1计算当前车辆位置点与目的地位置点的位移大小，若位移一直处于减小状态，则不处理；若位移处于增大状态，当增到超过阈值X时，每增加n米，则积分P=P+P1，P1为每n米对应的积分差值；
2.2当车辆速度为0时，分析实时路况拥堵状况和交通灯等待状况，判断此时车辆是否处于拥堵或等红灯状态，若否，当零速度保持的时间超过阈值Y时，直接发生警示。
5.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤三具体为分析初始地点和目的地的预计时间tp，对比已行驶时间te，分析te-tp的差T，若T大于阈值Ts，每隔m分钟，则积分P=P+P2，P2为每m分钟对应的积分差值。
6.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤四具体为计算乘客数量评分系数Wc，每增加一位乘客危险评分系数减wci，当增加到第二位乘客时，wci值较大，第二位以后wci逐渐减小，1≤i≤3。
7.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤五具体为计算乘客性别评分系数Ws，若为女性增加wsi，男性不变。
8.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤六具体为计算总积分P，将P2乘潜在危险区域的危险指数，P=Wc*Ws*Di*P。
9.按照权利要求1所述的一种面向打车的乘客安全状态监测方法，其特征在于：所述步骤七具体为当P在(p1，p2)则为安全，不采取措施；在（p2,p3），则潜在危险，及时发出警示；大于p3时，发出警示，并采取强制措施，若发出警示不回复，超过预定时间阈值，则采取强制措施。
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