CN109448372A - 一种乘车安全监测与报警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种乘车安全监测与报警方法，乘客上车时登录客户端软件并输入乘客信息，软件将信息发送至打车平台；打车平台经过数据处理后，车辆安全监测平台将从打车平台获取乘车数据与车辆实时数据并存入数据库；车辆安全监测平台获取当前车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和数量数据等存入数据库，通过危险监测模型对车辆进行危险系数评分，生成评分数据存入数据库内；检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，并根据危险指数P进行相应报警操作。本发明实时检测乘客的安全状况，并将消息相互传送，从而达到动态安全监测目的，提高乘客的乘车安全。

Description

一种乘车安全监测与报警方法

技术领域

本发明涉及一种安全监测与报警方法，特别是一种乘车安全监测与报警方法。

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乘车安全监测与报警方法，监测乘客安全状态并在危险状态下进行报警，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乘车安全监测与报警方法，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：

一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于包含以下步骤：

步骤一：乘客上车时登录客户端软件并输入乘客信息，软件将信息发送至打车平台；

步骤二：打车平台接收到数据时，允许司机正式出行，打车平台经过数据处理后，车辆安全监测平台将从打车平台获取乘车数据与车辆实时数据并存入数据库；

步骤三：车辆安全监测平台获取当前车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和数量数据等存入数据库，通过危险监测模型对车辆进行危险系数评分，生成评分数据存入数据库内；

步骤四：检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，并根据危险指数P进行相应报警操作。

进一步地，所述步骤一具体为乘客上车时，登录车辆安全反馈软件，扫描车上的二维码，输入基本的乘车信息如性别、目的地、乘客数量信息，软件将数据发送至打车平台。

进一步地，所述目的地，当打车对象为网约车时，目的地为可选项；实地打车时，为必须选项。

进一步地，所述轨迹数据为车辆的实时位置点集合，每个位置点包含速度、经纬度信息；

危险区域数据为根据面向打车的潜在危险区域提取方法提取城市的危险区域将其以面要素存入至数据库中；

实时路况拥堵数据为将实时拥堵的路段以面要素表示，可判断车辆是否因堵车而停车；

交通灯位置数据为根据城市规划确定交通灯具体位置，可方便判断车辆是否是因等红灯而停车；

乘客数量数据：乘客上车输入乘客数量，可为接下来的危险评分作参考。

进一步地，所述步骤四具体为

检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，当P在(p1，p2)则为安全，不采取措施；

当危险评分在（p2，p3）时，系统为乘客提供警示，需要乘客在车辆安全反馈软件确认安全，方可消除警示，若警示时间超过设定阈值，系统直接报警；

当检测平台检测到危险评分P大于p3时，则强制发生警示，通知警方；

同时车辆安全监测平台将反馈信息，信息将发送至客户端车辆安全反馈软件。

进一步地，所述车辆安全反馈软件包含一键报警功能，当乘客遇到紧急情况或危险时可使用此功能直接进行报警，且车辆安全监测平台立马锁定该目标，进行追踪。

进一步地，所述危险指数P的计算过程为

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；

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；

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；

计算乘客性别评分系数Ws，若为女性增加wsi，男性不变；

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，所述危险程度评定具体为

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；

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。

本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本发明实时检测乘客的安全状况，并将消息相互传送，从而能达到动态安全监测目的，提高乘客的乘车安全。

附图说明

图1是本发明的一种乘车安全监测与报警方法的流程图。

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。

如图1所示，本发明的一种乘车安全监测与报警方法，包含以下步骤：

步骤一：乘客上车时登录客户端软件并输入乘客信息，软件将信息发送至打车平台；乘客上车时，登录车辆安全反馈软件，扫描车上的二维码，输入基本的乘车信息如性别、目的地、乘客数量信息，软件将数据发送至打车平台。

其中目的地信息，当打车对象为网约车时，目的地为可选项；实地打车时，为必须选项。

轨迹数据为车辆的实时位置点集合，每个位置点包含速度、经纬度信息；

危险区域数据为根据面向打车的潜在危险区域提取方法提取城市的危险区域将其以面要素存入至数据库中；

实时路况拥堵数据为将实时拥堵的路段以面要素表示，可判断车辆是否因堵车而停车；

交通灯位置数据为根据城市规划确定交通灯具体位置，可方便判断车辆是否是因等红灯而停车；

乘客数量数据：乘客上车输入乘客数量，可为接下来的危险评分作参考。

步骤二：打车平台接收到数据时，允许司机正式出行，打车平台经过数据处理后，车辆安全监测平台将从打车平台获取乘车数据与车辆实时数据并存入数据库；

步骤三：车辆安全监测平台获取当前车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和数量数据等存入数据库，通过危险监测模型对车辆进行危险系数评分，生成评分数据存入数据库内；

步骤四：检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，并根据危险指数P进行相应报警操作。

检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，当P在(p1，p2)则为安全，不采取措施；

当危险评分在（p2，p3）时，系统为乘客提供警示，需要乘客在车辆安全反馈软件确认安全，方可消除警示，若警示时间超过设定阈值，系统直接报警；

当检测平台检测到危险评分P大于p3时，则强制发生警示，通知警方；

同时车辆安全监测平台将反馈信息，信息将发送至客户端车辆安全反馈软件。

车辆安全反馈软件包含一键报警功能，当乘客遇到紧急情况或危险时可使用此功能直接进行报警，且车辆安全监测平台立马锁定该目标，进行追踪。

危险指数P的计算过程为

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；

危险程度评定具体为

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；

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。

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；

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；

计算乘客性别评分系数Ws，若为女性增加wsi，男性不变；

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。

本发明实时检测乘客的安全状况，并将消息相互传送，从而能达到动态安全监测目的，提高乘客的乘车安全。

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 (8)

1.一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于包含以下步骤：

步骤一：乘客上车时登录客户端软件并输入乘客信息，软件将信息发送至打车平台；

步骤二：打车平台接收到数据时，允许司机正式出行，打车平台经过数据处理后，车辆安全监测平台将从打车平台获取乘车数据与车辆实时数据并存入数据库；

步骤三：车辆安全监测平台获取当前车辆的轨迹数据、危险区域数据、实时路况拥堵数据、交通灯位置数据、乘客性别数据和数量数据等存入数据库，通过危险监测模型对车辆进行危险系数评分，生成评分数据存入数据库内；

步骤四：检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，并根据危险指数P进行相应报警操作。

2.按照权利要求1所述的一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于：所述步骤一具体为乘客上车时，登录车辆安全反馈软件，扫描车上的二维码，输入基本的乘车信息如性别、目的地、乘客数量信息，软件将数据发送至打车平台。

3.按照权利要求2所述的一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于：所述目的地，当打车对象为网约车时，目的地为可选项；实地打车时，为必须选项。

4.按照权利要求1所述的一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于：所述轨迹数据为车辆的实时位置点集合，每个位置点包含速度、经纬度信息；

危险区域数据为根据面向打车的潜在危险区域提取方法提取城市的危险区域将其以面要素存入至数据库中；

实时路况拥堵数据为将实时拥堵的路段以面要素表示，可判断车辆是否因堵车而停车；

交通灯位置数据为根据城市规划确定交通灯具体位置，可方便判断车辆是否是因等红灯而停车；

乘客数量数据：乘客上车输入乘客数量，可为接下来的危险评分作参考。

5.按照权利要求1所述的一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于：所述步骤四具体为

检测平台通过多维度因素计算乘车危险指数P，当P在(p1，p2)则为安全，不采取措施；

当危险评分在（p2，p3）时，系统为乘客提供警示，需要乘客在车辆安全反馈软件确认安全，方可消除警示，若警示时间超过设定阈值，系统直接报警；

当检测平台检测到危险评分P大于p3时，则强制发生警示，通知警方；

同时车辆安全监测平台将反馈信息，信息将发送至客户端车辆安全反馈软件。

6.按照权利要求5所述的一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于：所述车辆安全反馈软件包含一键报警功能，当乘客遇到紧急情况或危险时可使用此功能直接进行报警，且车辆安全监测平台立马锁定该目标，进行追踪。

7.按照权利要求1所述的一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于：所述危险指数P的计算过程为

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；

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；

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；

计算乘客性别评分系数Ws，若为女性增加wsi，男性不变；

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。

8.按照权利要求7所述的一种乘车安全监测与报警方法，其特征在于：所述危险程度评定具体为

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；

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。