CN110389577B - 一种确定驾驶风格的方法及装置 - Google Patents
一种确定驾驶风格的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110389577B CN110389577B CN201810340591.5A CN201810340591A CN110389577B CN 110389577 B CN110389577 B CN 110389577B CN 201810340591 A CN201810340591 A CN 201810340591A CN 110389577 B CN110389577 B CN 110389577B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- driving
- driver
- sample
- speed
- tested
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 35
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 13
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 12
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 abstract description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0278—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using satellite positioning signals, e.g. GPS
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Time Recorders, Dirve Recorders, Access Control (AREA)
Abstract
本申请提供一种确定驾驶风格的方法及装置,方法包括:获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成;根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征;根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格。本申请可以准确地确定驾驶员的驾驶风格,进而可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行,并且无需依赖于OBD接口收集驾驶员的使用习惯数据,可以降低方案的实施成本。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种确定驾驶风格的方法及装置。
背景技术
随着外卖等配送行业的蓬勃发展,城市中的配送车辆(如摩托车、电动三轮车等)以及驾驶员的数量也急剧增长。驾驶风格会影响驾驶员在不同驾驶环境下的驾驶决策,进而会影响配送任务的进行。因而,准确地确定驾驶风格可以指导或管控骑手安全驾驶行为。
现有技术中,在支持OBD(On-Board Diagnostic,车载诊断系统)接口的汽车上,可以通过该OBD接口收集驾驶员刹车使用习惯、离合器使用习惯等数据,通过上述数据分析司机的驾驶风格,然而这种方案无法适用于不支持OBD接口的配送车辆。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种确定驾驶风格的方法及装置,可以准确地确定驾驶风格,无需依赖于OBD接口收集驾驶员的使用习惯数据,可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行。
具体地,本申请是通过如下技术方案实现的:
根据本申请的第一方面,提出了一种确定驾驶风格的方法,包括:
获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成;
根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征;
根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,所述获取待测驾驶员在下的历史行驶数据,包括:
获取待测驾驶员的历史行驶轨迹,所述历史行驶轨迹包括各个采样时间点的行驶数据以及坐标经纬度;
基于所述坐标经纬度,将所述行驶数据与预设地图数据进行关联,得到所述待测驾驶员的历史行驶数据,所述预设地图数据中包括目标驾驶环境的经纬度数据。
在一实施例中,所述行驶数据包括行驶速度;
所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,包括:
计算所述待测驾驶员的行驶速度均值和行驶速度方差。
在一实施例中,所述根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,包括:
将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果;
将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果;
根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,所述根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格,包括:
若所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第一驾驶风格;
若所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第二驾驶风格;
若所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第三驾驶风格;
若所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第四驾驶风格。
在一实施例中,所述方法还包括预先根据以下步骤确定样本速度均值和样本速度方差:
获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度以及坐标经纬度;
基于所述坐标经纬度,将所述样本驾驶员的行驶速度与预设地图数据进行关联,得到所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度;
根据所述样本驾驶员的行驶速度计算样本速度均值和样本速度方差。
在一实施例中,所述行驶数据还包括行驶方向;
所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,包括:
将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶速度均值与规定行驶速度进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有超速特征;
将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶方向与规定行驶方向进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有逆行特征;
根据所述待测驾驶员在目标路口的行驶速度计算行驶加速度均值,根据所述行驶加速度均值的正负确定所述待测驾驶员是否具有过路口不减速特征。
在一实施例中,所述根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,包括:
若所述待测驾驶员具有所述超速特征、所述逆行特征和所述过路口不减速特征中的任意一种,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第五驾驶风格。
在一实施例中,所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征之前,所述方法还包括根据以下步骤确定规定行驶速度和规定行驶方向:
获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度、行驶方向以及坐标经纬度;
基于所述坐标经纬度,将所述行驶速度、行驶方向与预设地图数据进行关联,得到各所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度和行驶方向;
根据各所述样本驾驶员的行驶速度确定规定行驶速度。
根据各所述样本驾驶员的行驶方向确定规定行驶方向。
根据本申请的第二方面,提出了一种确定驾驶风格的装置,包括:
行驶数据获取模块,用于获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成;
行驶特征提取模块,用于根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征;
驾驶风格确定模块,用于根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,所述行驶数据获取模块,包括:
行驶轨迹获取单元,用于获取待测驾驶员的历史行驶轨迹,所述历史行驶轨迹包括各个采样时间点的行驶数据以及坐标经纬度;
行驶数据获取单元,用于基于所述坐标经纬度,将所述行驶数据与预设地图数据进行关联,得到所述待测驾驶员的历史行驶数据,所述预设地图数据中包括经纬度数据。
在一实施例中,所述行驶数据包括行驶速度;
所述行驶特征提取模块包括:
速度特征提取单元,用于计算所述待测驾驶员的行驶速度均值和行驶速度方差。
在一实施例中,所述驾驶风格确定模块,包括:
速度均值比较单元,用于将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果;
速度方差比较单元,用于将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果;
第一风格确定单元,用于根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,第一风格确定单元还用于:
当所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第一驾驶风格;
当所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第二驾驶风格;
当所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第三驾驶风格;
当所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第四驾驶风格。
在一实施例中,所述装置还包括均值方差确定模块,用于预先确定样本速度均值和样本速度方差;
所述均值方差确定模块包括:
样本轨迹获取单元,用于获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度以及坐标经纬度;
行驶数据确定单元,用于基于所述坐标经纬度,将所述样本驾驶员的行驶速度与预设地图数据进行关联,得到所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度;
均值方差确定单元,用于根据所述样本驾驶员的行驶速度计算样本速度均值和样本速度方差。
在一实施例中,所述行驶数据还包括行驶方向;
所述行驶特征提取模块还包括:
超速特征确定单元,用于将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶速度均值与规定行驶速度进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有超速特征;
逆行特征确定单元,用于将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶方向与规定行驶方向进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有逆行特征;
不减速特征确定单元,用于根据所述待测驾驶员在目标路口的行驶速度计算行驶加速度均值,根据所述行驶加速度均值的正负确定所述待测驾驶员是否具有过路口不减速特征。
在一实施例中,驾驶风格确定模块包括:
第五风格确定单元,用于当所述待测驾驶员具有所述超速特征、所述逆行特征和所述过路口不减速特征中的任意一种时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第五驾驶风格。
在一实施例中,还包括规定参数确定模块,用于确定规定行驶速度和规定行驶方向:
所述规定参数确定模块,包括:
样本轨迹获取单元,用于获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度、行驶方向以及坐标经纬度;
速度方向确定单元,用于基于所述坐标经纬度,将所述行驶速度、行驶方向与预设地图数据进行关联,得到各所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度和行驶方向;
规定速度确定单元,用于根据各所述样本驾驶员的行驶速度确定规定行驶速度。
规定方向确定单元,用于根据各所述样本驾驶员的行驶方向确定规定行驶方向。
根据本申请的第三方面,提出了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述任一所述的确定驾驶风格的方法。
由以上技术方案可见,本申请通过获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成,并根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,进而根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,可以准确地确定驾驶员的驾驶风格,进而可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行,并且无需依赖于OBD接口收集驾驶员的使用习惯数据,可以降低方案的实施成本。
附图说明
图1是本申请一示例性实施例示出的一种确定驾驶风格的方法的流程图;
图2是本申请一示例性实施例示出的如何获取待测驾驶员的历史行驶数据的流程图;
图3是本申请一示例性实施例示出的如何根据行驶特征确定待测驾驶员的驾驶风格的流程图;
图4是本申请又一示例性实施例示出的如何根据行驶特征确定待测驾驶员的驾驶风格的流程图;
图5是本申请一示例性实施例示出的如何确定规定行驶速度和规定行驶方向的流程图;
图6是本申请一示例性实施例示出的一种确定驾驶风格的装置的结构框图;
图7是本申请又一示例性实施例示出的一种确定驾驶风格的装置的结构框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
图1是本申请一示例性实施例示出的一种确定驾驶风格的方法的流程图;该实施例可以用于智能终端(例如,智能手机、平板电脑和台式笔记本等),也可以用于服务端(例如,一台服务器和多台服务器组成的服务器集群等)。如图1所示,该方法包括步骤S101-S103:
S101:获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成。
在一实施例中,可以通过与待测驾驶员关联的终端设备采集该驾驶员的历史行驶轨迹,并基于预设的地图数据生成上述历史行驶数据。其中,该历史行驶数据中可以包括待测驾驶员在各个路段和路口的行驶速度、行驶方向等数据。
在一实施例中,上述历史行驶数据的获取方式还可以参见下述图2所示实施例,在此先不进行详述。
S102:根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征。
在一实施例中,在获取待测驾驶员的历史行驶数据后,可以根据预设特征提取方法提取该待测驾驶员的行驶特征。
在一实施例中,所提取的特征可以为既能很好地突出该待测驾驶员的驾驶风格,又能表现出与其他驾驶员的区别与联系的特征,以增强特征辨识度。
在一可选的实施例中,可以对所述待测驾驶员提取一种行驶特征,或者同时提取多种行驶特征,以充分全面地表现出该待测驾驶员的驾驶风格的特点。
在一可选的实施例中,上述行驶特征可以行驶速度均值特征、行驶速度方差特征、超速特征、逆行特征、过路口不减速特征等,本实施例对此不进行限定。
在一实施例中,提取待测驾驶员的行驶特征的方式还可以参见下述图3、图7所示实施例,在此先不进行详述。
S103:根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,在确定上述待测驾驶员的一个或多个行驶特征后,可以根据该行驶特征确定该待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,上述驾驶风格可以由开发人员进行自由设置,例如:可以将所述驾驶风格设置为激进驾驶风格、稳健驾驶风格、冒险驾驶风格、保守驾驶风格以及冒险驾驶风格等。
在一实施例中,可以预先构建各种行驶特征与驾驶风格之间的对应关系,进而可以在确定所述待测驾驶员的行驶特征后,确定与该行驶特征对应的驾驶风格。
在一实施例中,根据行驶特征确定待测驾驶员的驾驶风格的具体方式还可以参见下述图3、图4所示实施例,在此先不进行详述。
由上述描述可知,本实施例通过获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成,并根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,进而根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,可以准确地确定驾驶员的驾驶风格,进而可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行,并且无需依赖于OBD接口收集驾驶员的使用习惯数据,可以降低方案的实施成本。
图2是本申请一示例性实施例示出的如何获取待测驾驶员的历史行驶数据的流程图;本实施例在上述实施例的基础上,以如何获取待测驾驶员的历史行驶数据为例进行示例性说明。如图2所示,步骤S101中所述获取待测驾驶员的历史行驶数据,可以包括以下步骤S201-S202:
S201:获取待测驾驶员的历史行驶轨迹,所述历史行驶轨迹包括各个采样时间点的行驶数据以及坐标经纬度。
在一实施例中,可以通过与上述待测驾驶员关联的终端设备(如智能手机、车载终端等)获取待测驾驶员的历史行驶轨迹。例如,可以将该历史行驶轨迹设置为待测驾驶员在各个采样时间点的行驶数据(如行驶速度、行驶方向等)和坐标经纬度,则可以在待测驾驶员驾驶配送车辆的过程中,通过终端设备中的多种检测装置(如测速传感器、磁力计和GPS传感器等)采集各个采样时间点的行驶数据和坐标经纬度。
在一实施例中,可以在预设时间段(如一天、一周或一个月等)内采集待测驾驶员的历史行驶轨迹。
S202:基于所述坐标经纬度,将所述行驶数据与预设地图数据进行关联,得到所述待测驾驶员的历史行驶数据。
在一实施例中,所述预设地图数据中包括目标驾驶环境的经纬度数据。所述目标驾驶环境可以包括城镇或乡村中的各个路段和路口等。在一实施例中,当获得待测驾驶员的历史行驶轨迹后,可以将待测驾驶员的坐标经纬度和预设地图数据中包含的目标驾驶环境的经纬度数据进行对应,以将行驶数据与预设地图数据进行关联,得到待测驾驶员在目标驾驶环境下的历史行驶数据。
举例来说,若待测驾驶员在某一采样时间点的历史行驶轨迹为{行驶速度V1,行驶方向由东向西,坐标经纬度(x1,y1,z1)},且预设地图数据中包含{路段A,位置坐标点经纬度(x0,y0,z0),半径R},并且经计算得知上述坐标经纬度(x1,y1,z1)与位置坐标点经纬度(x0,y0,z0)之间的水平距离小于R,则可以确定待测驾驶员在该采样时间点行驶于路段A上,因而可以将所述行驶数据{行驶速度V1,行驶方向由东向西}与路段A进行关联,得到所述待测驾驶员在路段A的历史行驶数据{路段A,位置坐标点经纬度(x0,y0,z0),半径R,行驶速度V1,行驶方向由东向西}。
在一实施例中,上述预设地图数据可以由终端设备或服务端从第三方网站获取,例如,可以从腾讯、百度、Google等网站获取相应地图数据,本实施例对此不进行限定。
由上述描述可知,本实施例通过获取待测驾驶员的历史行驶轨迹,所述历史行驶轨迹包括各个采样时间点的行驶数据以及坐标经纬度,并基于所述坐标经纬度,将所述行驶数据与预设地图数据进行关联,得到所述待测驾驶员的历史行驶数据,可以准确地获取待测驾驶员的历史行驶数据,进而为后续准确地确定待测驾驶员的驾驶风格提供依据,可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行,并且可以降低方案的实施成本。
图3是本申请一示例性实施例示出的如何根据行驶特征确定待测驾驶员的驾驶风格的流程图;本实施例在上述实施例的基础上,以如何根据行驶特征确定待测驾驶员的驾驶风格为例进行示例性说明。如图3所示,步骤S103中根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,包括以下步骤S301-S303:
S301:将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果。
在一实施例中,在根据待测驾驶员在各个路段和路口的行驶速度计算出各路段行驶速度均值和各路口行驶速度均值后,可以将得到的各路段行驶速度均值和各路口行驶速度均值分别与各路段的样本速度均值和各路口的样本速度均值进行比较,以得到速度均值比较结果。
举例来说,若计算得到待测驾驶员在路段A的行驶速度均值为V1、路口B的行驶速度均值为V2,则将路段A的行驶速度均值V1与该路段的样本速度均值V1 0进行比较,得到第一比较结果;将路口B的行驶速度均值V2与该路口的样本速度均值V2 0进行比较,得到第二比较结果。
S302:将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果。
在一实施例中,在根据待测驾驶员在各个路段和路口的行驶速度计算出各路段行驶速度方差和各路口行驶速度方差后,可以将得到的各路段行驶速度方差和各路口行驶速度方差分别与各路段的样本速度方差和各路口的样本速度方差进行比较,以得到速度方差比较结果。
举例来说,若计算得到待测驾驶员在路段A的行驶速度方差为D1、路口B的行驶速度方差为D2,则将路段A的行驶速度方差D1与该路段的样本速度方差D1 0进行比较,得到第三比较结果;将路口B的行驶速度方差D2与该路口的样本速度方差D2 0进行比较,得到第四比较结果。
S303:根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,当得到待测驾驶员在各个路段和路口的速度均值、速度方差比较结果后,可以根据该比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,可以预先构建各种速度均值、方差的比较结果与驾驶风格之间的对应关系,进而可以在确定速度均值、方差的比较结果后,确定对应的驾驶风格。
在一实施例中,上述根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格,可以包括以下几种情况:
若所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第一驾驶风格,如激进驾驶风格;
若所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第二驾驶风格,如稳健驾驶风格;
若所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第三驾驶风格,如冒险驾驶风格;
若所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第四驾驶风格,如保守驾驶风格。
由上述描述可知,本实施例通过将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果,并将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果,进而根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格,可以准确地确定待测驾驶员的驾驶风格,进而可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行,并且无需依赖于OBD接口收集驾驶员的使用习惯数据,可以降低方案的实施成本。
图4是本申请又一示例性实施例示出的如何根据行驶特征确定待测驾驶员的驾驶风格的流程图;本实施例在上述实施例的基础上,以如何根据行驶特征确定待测驾驶员的驾驶风格为例进行示例性说明。如图4所示,步骤S103中根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,包括以下步骤S401-S406:
S401:获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度以及坐标经纬度;
在一实施例中,可以分别通过与样本驾驶员关联的终端设备(如智能手机、车载终端等)获取各个样本驾驶员的历史行驶轨迹,其中,该历史行驶轨迹的内容可以由开发者进行自由设置。例如,可以将该历史行驶轨迹设置为样本驾驶员在各个采样时间点的行驶数据(如行驶速度)和坐标经纬度,则可以在样本驾驶员驾驶配送车辆的过程中,通过终端设备中的多种检测装置(如测速传感器和GPS传感器等)采集各个采样时间点的行驶数据和坐标经纬度。
在一实施例中,可以在预设时间段(如一天、一周或一个月等)内采集样本驾驶员的历史行驶轨迹。
S402:基于所述坐标经纬度,将所述样本驾驶员的行驶速度与预设地图数据进行关联,得到各目标驾驶环境下所述样本驾驶员的历史行驶数据,其中,所述历史行驶数据包括行驶速度。
在一实施例中,当获得各个样本驾驶员的历史行驶轨迹后,可以将这些样本驾驶员的坐标经纬度和预设地图数据中包含的目标驾驶环境的经纬度数据进行对应,以将各个行驶数据与预设地图数据进行关联,得到目标驾驶环境各个样本驾驶员的历史行驶数据,即行驶速度。
举例来说,若样本驾驶员甲在第一采样时间点的历史行驶轨迹为{行驶速度V2,坐标经纬度(x2,y2,z2)},样本驾驶员乙在第二采样时间点的历史行驶轨迹为{行驶速度V3,坐标经纬度(x2,y2,z2)},且预设地图数据中包含{路段A,位置坐标点经纬度(x0,y0,z0),半径R},并且经计算得知所述坐标经纬度(x2,y2,z2)与位置坐标点经纬度(x0,y0,z0)之间的水平距离小于R,则可以确定样本驾驶员甲在第一采样时间点行驶在路段A上,以及样本驾驶员乙在第二采样时间点行驶在路段A上。因而可以将行驶速度V2、行驶速度V3与路段A进行关联,得到路段A上各样本驾驶员的行驶数据{路段A,位置坐标点经纬度(x0,y0,z0),半径R),行驶速度V2,行驶速度V3}。
在一实施例中,上述预设地图数据可以由终端设备从第三方网站获取,例如,可以从腾讯、百度、Google等网站获取相应地图数据,本实施例对此不进行限定。
S403:根据各目标驾驶环境下所述样本驾驶员的历史行驶数据计算样本速度均值和样本速度方差。
在一实施例中,在得到各目标驾驶环境下所述样本驾驶员的历史行驶数据后,可以计算各目标驾驶环境的样本速度均值和样本速度方差。
举例来说,若得到路段A上样本驾驶员的行驶数据{路段A,位置坐标点经纬度(x0,y0,z0),半径R,行驶速度V2,行驶速度V3},则可以根据行驶速度V2和行驶速度V3计算路段A对应的样本速度均值和样本速度方差。
值得说明的是,上述速度均值和速度方差的计算方式可以参见相关技术,本实施例对此不进行限定。
S404:将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果。
S405:将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果。
S406:根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
其中,步骤S404-S406的相关解释和说明可以参见前述图3所示实施例中的步骤S301-S303,在此不再进行赘述。
由上述描述可知,本实施例通过获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,并基于所述坐标经纬度,将所述样本驾驶员的行驶速度与预设地图数据进行关联,得到各目标驾驶环境下所述样本驾驶员的历史行驶数据,进而根据各目标驾驶环境下所述样本驾驶员的行驶速度计算样本速度均值和样本速度方差,可以准确地确定样本速度均值和样本速度方差,为后续确定待测驾驶员的速度均值、速度方差的比较结果提供依据,进而可以保证确定驾驶员的驾驶风格的准确率。
在一实施例中,若所述行驶数据包括行驶方向,所述目标驾驶环境包括目标路段和目标路口,则上述步骤S102中所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,可以包括:
将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶速度均值与规定行驶速度进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有超速特征;
将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶方向与规定行驶方向进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有逆行特征;
根据所述待测驾驶员在目标路口的行驶速度计算行驶加速度均值,根据所述行驶加速度均值的正负确定所述待测驾驶员是否具有过路口不减速特征。
在此基础上,步骤S103中所述根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,可以包括:
若所述待测驾驶员具有所述超速特征、所述逆行特征和所述过路口不减速特征中的任意一种,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第五驾驶风格,如危险驾驶风格。
由上述描述可知,本实施例通过确定待测驾驶员是否具有超速特征、逆行特征和过路口不减速特征,进而当待测驾驶员具有超速特征、逆行特征和过路口不减速特征中的任意一种时,将待测驾驶员的驾驶风格确定为危险驾驶风格,可以准确地确定待测驾驶员的驾驶风格,进而可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行,并且无需依赖于OBD接口收集驾驶员的使用习惯数据,可以降低方案的实施成本。
图5是本申请一示例性实施例示出的如何确定规定行驶速度和规定行驶方向的流程图;本实施例在上述实施例的基础上,以如何确定规定行驶速度和规定行驶方向为例进行示例性说明。如图5所示,步骤S102中所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征之前,可以包括根据以下步骤S501-S504确定规定行驶速度和规定行驶方向:
S501:获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度、行驶方向以及坐标经纬度。
在一实施例中,可以分别通过与样本驾驶员关联的终端设备(如智能手机、车载终端等)获取各个样本驾驶员的历史行驶轨迹,其中,该历史行驶轨迹的内容可以由开发者进行自由设置。例如,可以将该历史行驶轨迹设置为样本驾驶员在各个采样时间点的行驶数据(如行驶速度、行驶方向)和坐标经纬度,则可以在样本驾驶员驾驶配送车辆的过程中,通过终端设备中的多种检测装置(如测速传感器、磁力计和GPS传感器等)采集各个采样时间点的行驶数据和坐标经纬度。
在一实施例中,可以在预设时间段(如一天、一周或一个月等)内采集样本驾驶员的历史行驶轨迹。
S502:基于所述坐标经纬度,将所述行驶速度、行驶方向与预设地图数据进行关联,得到目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度和行驶方向。
在一实施例中,当获得各个样本驾驶员的历史行驶轨迹后,可以将这些样本驾驶员的坐标经纬度和预设地图数据中包含的目标驾驶环境的经纬度数据进行对应,以将各个行驶数据(即行驶速度、行驶方向)与预设地图数据进行关联,得到目标驾驶环境各个样本驾驶员的行驶速度、行驶方向。
举例来说,若样本驾驶员甲在第一采样时间点的历史行驶轨迹为{行驶速度V1,行驶方向自西向东,坐标经纬度(x1,y1,z1)},样本驾驶员乙在第二采样时间点的历史行驶轨迹为{行驶速度V2,行驶方向自西向东,坐标经纬度(x1,y1,z1)},且预设地图数据中包含{路段A,位置坐标点经纬度(x0,y0,z0),半径R},并且基于所述坐标经纬度(x1,y1,z1)与位置坐标点经纬度(x0,y0,z0)之间的距离小于R,则可以确定样本驾驶员甲在第一采样时间点行驶在路段A上,以及样本驾驶员乙在第二采样时间点行驶在路段A上。因而可以将行驶速度V1、行驶速度V2、行驶方向自西向东与路段A进行关联,得到路段A上各样本驾驶员的行驶数据{路段A,位置坐标点经纬度(x0,y0,z0),半径R,行驶方向自西向东,行驶速度V2,行驶速度V3}。
在一实施例中,上述预设地图数据可以由终端设备或服务端从第三方网站获取,例如,可以从腾讯、百度、Google等网站获取相应地图数据,本实施例对此不进行限定。
S503:根据各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶速度确定规定行驶速度。
在一实施例中,当确定各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶速度后,可以根据各所述样本驾驶员的行驶速度测算该目标驾驶环境的规定行驶速度。
举例来说,可以将全部样本驾驶员的行驶速度的某一分布比例的分位数的值确定为该目标驾驶环境的规定行驶速度。
值得说明的是,上述分位数是指将数字序列从小到大排序后,按照分布范围确定的数值点。例如中位数(即二分位数)为排序后数字序列中间的值。本实施例中,上述分布比例可以由开发人员自由设定,例如可以设置为80%,本实施例对此不进行限定。
S504:根据各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶方向确定规定行驶方向。
在一实施例中,当确定各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶方向后,可以根据各所述样本驾驶员的行驶方向测算该目标驾驶环境的规定行驶方向。
举例来说,可以将全部样本驾驶员的某一分布比例的行驶方向(例如80%的驾驶员的行驶方向)确定为该目标驾驶环境的规定行驶方向。
值得说明的是,上述分布比例可以由开发人员自由设定,例如可以设置为80%,本实施例对此不进行限定。
由上述描述可知,本实施例通过获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度、行驶方向以及坐标经纬度,并基于所述坐标经纬度,将所述行驶速度、行驶方向与预设地图数据进行关联,得到目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度和行驶方向,进而根据各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶速度确定规定行驶速度,根据各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶方向确定规定行驶方向,可以准确地确定规定行驶速度和规定行驶方向,为后续确定待测驾驶员的超速、逆行特征提供依据,进而可以保证确定驾驶员的驾驶风格的准确率。
值得说明的是,上述所有可选技术方案,可以采用任意结合形成本公开的可选实施例,在此不再一一赘述。
与前述确定驾驶风格的方法的实施例相对应,本申请还提供了确定驾驶风格的装置的实施例。
图6是本申请一示例性实施例示出的一种确定驾驶风格的装置的结构框图;如图6所示,该装置包括:行驶数据获取模块110、行驶特征提取模块120以及驾驶风格确定模块130,其中:
行驶数据获取模块110,用于获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成;
行驶特征提取模块120,用于根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征;
驾驶风格确定模块130,用于根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
由上述描述可知,本实施例通过获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成,并根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,进而根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,可以准确地确定驾驶员的驾驶风格,进而可以指导或管控骑手安全驾驶行为,保证驾驶员的生命安全以及配送业务的顺利执行,并且无需依赖于OBD接口收集驾驶员的使用习惯数据,可以降低方案的实施成本。
图7是本申请又一示例性实施例示出的一种确定驾驶风格的装置的结构框图。其中,行驶数据获取模块210、行驶特征提取模块220以及驾驶风格确定模块250与前述图6所示实施例中的行驶数据获取模块110、行驶特征提取模块120以及驾驶风格确定模块130的功能相同,在此不进行赘述。如图7所示,
行驶数据获取模块210,可以包括:
行驶轨迹获取单元211,用于获取待测驾驶员的历史行驶轨迹,所述历史行驶轨迹包括各个采样时间点的行驶数据以及坐标经纬度;
行驶数据获取单元212,用于基于所述坐标经纬度,将所述行驶数据与预设地图数据进行关联,得到所述待测驾驶员的历史行驶数据,所述预设地图数据中包括目标驾驶环境的经纬度数据。
在一实施例中,行驶数据包括行驶速度;在此基础上,行驶特征提取模块220可以包括:
速度特征提取单元221,用于计算所述待测驾驶员的行驶速度均值和行驶速度方差。
在一实施例中,驾驶风格确定模块250可以包括:
速度均值比较单元251,用于将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果;
速度方差比较单元252,用于将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果;
第一风格确定单元253,用于根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格。
在一实施例中,第一风格确定单元253还可以用于:
当所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第一驾驶风格,如激进驾驶风格;
当所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第二驾驶风格,如稳健驾驶风格;
当所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第三驾驶风格,如冒险驾驶风格;
当所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第四驾驶风格,如保守驾驶风格。
在一实施例中,所述装置还可以包括均值方差确定模块240,用于预先确定样本速度均值和样本速度方差;
均值方差确定模块240可以包括:
样本轨迹获取单元241,用于获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度以及坐标经纬度;
行驶数据确定单元242,用于基于所述坐标经纬度,将所述样本驾驶员的行驶速度与预设地图数据进行关联,得到各目标驾驶环境下所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度;
均值方差确定单元243,用于根据各目标驾驶环境下所述样本驾驶员的行驶速度计算样本速度均值和样本速度方差。
在一实施例中,所述行驶数据还可以包括行驶方向,所述目标驾驶环境可以包括目标路段和目标路口;
在此基础上,行驶特征提取模块220还可以包括:
超速特征确定单元222,用于将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶速度均值与规定行驶速度进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有超速特征;
逆行特征确定单元223,用于将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶方向与规定行驶方向进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有逆行特征;
不减速特征确定单元224,用于根据所述待测驾驶员在目标路口的行驶速度计算行驶加速度均值,根据所述行驶加速度均值的正负确定所述待测驾驶员是否具有过路口不减速特征。
在一实施例中,驾驶风格确定模块250可以包括:
危险风格确定单元254,用于当所述待测驾驶员具有所述超速特征、所述逆行特征和所述过路口不减速特征中的任意一种时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第五驾驶风格,如危险驾驶风格。
在一实施例中,上述装置还可以包括规定参数确定模块230,用于确定规定行驶速度和规定行驶方向:
规定参数确定模块230,可以包括:
样本轨迹获取单元231,用于获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度、行驶方向以及坐标经纬度;
速度方向确定单元232,用于基于所述坐标经纬度,将所述行驶速度、行驶方向与预设地图数据进行关联,得到目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度和行驶方向;
规定速度确定单元233,用于根据各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶速度确定规定行驶速度。
规定方向确定单元234,用于根据各目标驾驶环境下各所述样本驾驶员的行驶方向确定规定行驶方向。
另一方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,存储介质存储有计算机程序,计算机程序用于执行上述图1~图5所示实施例提供的确定驾驶风格的方法。
对于装置实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。
Claims (13)
1.一种确定驾驶风格的方法,其特征在于,包括:
获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成;
根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征;
根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格;
所述行驶数据包括行驶速度;
所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,包括:
计算所述待测驾驶员的行驶速度均值和行驶速度方差;
将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果;
将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果;
若所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第一驾驶风格;
若所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第二驾驶风格;
若所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第三驾驶风格;
若所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第四驾驶风格。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待测驾驶员在下的历史行驶数据,包括:
获取待测驾驶员的历史行驶轨迹,所述历史行驶轨迹包括各个采样时间点的行驶数据以及坐标经纬度;
基于所述坐标经纬度,将所述行驶数据与预设地图数据进行关联,得到所述待测驾驶员的历史行驶数据,所述预设地图数据中包括目标驾驶环境的经纬度数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括预先根据以下步骤确定样本速度均值和样本速度方差:
获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度以及坐标经纬度;
基于所述坐标经纬度,将所述样本驾驶员的行驶速度与预设地图数据进行关联,得到所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度;
根据所述样本驾驶员的行驶速度计算样本速度均值和样本速度方差。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述行驶数据还包括行驶方向;
所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征,包括:
将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶速度均值与规定行驶速度进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有超速特征;
将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶方向与规定行驶方向进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有逆行特征;
根据所述待测驾驶员在目标路口的行驶速度计算行驶加速度均值,根据所述行驶加速度均值的正负确定所述待测驾驶员是否具有过路口不减速特征。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格,包括:
若所述待测驾驶员具有所述超速特征、所述逆行特征和所述过路口不减速特征中的任意一种,则将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第五驾驶风格。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征之前,所述方法还包括根据以下步骤确定规定行驶速度和规定行驶方向:
获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度、行驶方向以及坐标经纬度;
基于所述坐标经纬度,将所述行驶速度、行驶方向与预设地图数据进行关联,得到各所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度和行驶方向;
根据各所述样本驾驶员的行驶速度确定规定行驶速度;
根据各所述样本驾驶员的行驶方向确定规定行驶方向。
7.一种确定驾驶风格的装置,其特征在于,包括:
行驶数据获取模块,用于获取待测驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据基于所述待测驾驶员的历史行驶轨迹和预设地图数据生成;
行驶特征提取模块,用于根据所述历史行驶数据提取所述待测驾驶员的行驶特征;
驾驶风格确定模块,用于根据所述行驶特征确定所述待测驾驶员的驾驶风格;
所述行驶数据包括行驶速度;
所述行驶特征提取模块,具体用于计算所述待测驾驶员的行驶速度均值和行驶速度方差;
所述驾驶风格确定模块,包括:
速度均值比较单元,用于将所述行驶速度均值与预先确定的样本速度均值进行比较,得到速度均值比较结果;
速度方差比较单元,用于将所述行驶速度方差与预先确定的样本速度方差进行比较,得到速度方差比较结果;
第一风格确定单元,用于根据所述速度均值比较结果和所述速度方差比较结果确定所述待测驾驶员的驾驶风格;
所述第一风格确定单元还用于:
当所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第一驾驶风格;
当所述行驶速度均值大于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第二驾驶风格;
当所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差大于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第三驾驶风格;
当所述行驶速度均值小于所述样本速度均值,且所述行驶速度方差小于所述样本速度方差时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第四驾驶风格。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述行驶数据获取模块,包括:
行驶轨迹获取单元,用于获取待测驾驶员的历史行驶轨迹,所述历史行驶轨迹包括各个采样时间点的行驶数据以及坐标经纬度;
行驶数据获取单元,用于基于所述坐标经纬度,将所述行驶数据与预设地图数据进行关联,得到所述待测驾驶员的历史行驶数据,所述预设地图数据中包括经纬度数据。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括均值方差确定模块,用于预先确定样本速度均值和样本速度方差;
所述均值方差确定模块包括:
样本轨迹获取单元,用于获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度以及坐标经纬度;
行驶数据确定单元,用于基于所述坐标经纬度,将所述样本驾驶员的行驶速度与预设地图数据进行关联,得到所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度;
均值方差确定单元,用于根据所述样本驾驶员的行驶速度计算样本速度均值和样本速度方差。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述行驶数据还包括行驶方向;
所述行驶特征提取模块还包括:
超速特征确定单元,用于将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶速度均值与规定行驶速度进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有超速特征;
逆行特征确定单元,用于将所述待测驾驶员在目标路段上的行驶方向与规定行驶方向进行比较,根据所述比较的结果确定所述待测驾驶员是否具有逆行特征;
不减速特征确定单元,用于根据所述待测驾驶员在目标路口的行驶速度计算行驶加速度均值,根据所述行驶加速度均值的正负确定所述待测驾驶员是否具有过路口不减速特征。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,驾驶风格确定模块包括:
第五风格确定单元,用于当所述待测驾驶员具有所述超速特征、所述逆行特征和所述过路口不减速特征中的任意一种时,将所述待测驾驶员的驾驶风格确定为第五驾驶风格。
12.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,还包括规定参数确定模块,用于确定规定行驶速度和规定行驶方向:
所述规定参数确定模块,包括:
样本轨迹获取单元,用于获取多个样本驾驶员的样本历史行驶轨迹,所述样本历史行驶轨迹包括各所述样本驾驶员在各个采样时间点的行驶速度、行驶方向以及坐标经纬度;
速度方向确定单元,用于基于所述坐标经纬度,将所述行驶速度、行驶方向与预设地图数据进行关联,得到各所述样本驾驶员的历史行驶数据,所述历史行驶数据包括行驶速度和行驶方向;
规定速度确定单元,用于根据各所述样本驾驶员的行驶速度确定规定行驶速度;
规定方向确定单元,用于根据各所述样本驾驶员的行驶方向确定规定行驶方向。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述权利要求1-6任一所述的确定驾驶风格的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810340591.5A CN110389577B (zh) | 2018-04-17 | 2018-04-17 | 一种确定驾驶风格的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810340591.5A CN110389577B (zh) | 2018-04-17 | 2018-04-17 | 一种确定驾驶风格的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110389577A CN110389577A (zh) | 2019-10-29 |
CN110389577B true CN110389577B (zh) | 2022-04-01 |
Family
ID=68282916
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810340591.5A Active CN110389577B (zh) | 2018-04-17 | 2018-04-17 | 一种确定驾驶风格的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110389577B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112950125B (zh) * | 2021-04-02 | 2023-04-25 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 一种配送资源安全状态数据的获得方法、装置、电子设备 |
CN114241750B (zh) * | 2021-11-29 | 2023-04-07 | 重庆文理学院 | 基于智能道路交通风险预警方法的车路协同信息交互系统及方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013138798A1 (en) * | 2012-03-15 | 2013-09-19 | Spireon, Inc. | Geospatial data based assessment of driver behavior and performance |
CN104590275A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-05-06 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 一种驾驶行为分析方法 |
CN105374211A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-03-02 | 敏驰信息科技(上海)有限公司 | 基于多源数据计算驾驶风险与辅助车险定价的系统及方法 |
RU2014137118A (ru) * | 2014-02-11 | 2016-04-10 | ИНФОМОБИЛИТИ.АйТи С.П.А. | Система для описания стиля вождения у водителей транспортных средств |
CN106060258A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-10-26 | 合肥工业大学 | 一种基于智能手机的驾驶员驾驶风格分析系统及其方法 |
CN106127126A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 杭州好好开车科技有限公司 | 基于三急数据的激进驾驶行为的识别方法 |
CN106297280A (zh) * | 2015-05-22 | 2017-01-04 | 高德软件有限公司 | 一种信息处理方法和装置 |
CN106710144A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-24 | 东软集团股份有限公司 | 一种驾驶行程评价方法及装置 |
CN106853830A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-06-16 | 乐视控股(北京)有限公司 | 异常驾驶行为识别方法、装置及终端设备 |
CN106950956A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-14 | 合肥工业大学 | 融合运动学模型和行为认知模型的行车轨迹预测系统 |
CN107851377A (zh) * | 2015-08-06 | 2018-03-27 | 矢崎能源系统公司 | 驾驶评估装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9043041B2 (en) * | 2010-02-12 | 2015-05-26 | Webtech Wireless Inc. | Monitoring aggressive driving operation of a mobile asset |
US9171409B2 (en) * | 2011-05-04 | 2015-10-27 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for vehicle driving style determination |
US9758095B2 (en) * | 2016-01-25 | 2017-09-12 | International Business Machines Corporation | Smartwatch blackbox |
-
2018
- 2018-04-17 CN CN201810340591.5A patent/CN110389577B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013138798A1 (en) * | 2012-03-15 | 2013-09-19 | Spireon, Inc. | Geospatial data based assessment of driver behavior and performance |
RU2014137118A (ru) * | 2014-02-11 | 2016-04-10 | ИНФОМОБИЛИТИ.АйТи С.П.А. | Система для описания стиля вождения у водителей транспортных средств |
CN104590275A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-05-06 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 一种驾驶行为分析方法 |
CN106297280A (zh) * | 2015-05-22 | 2017-01-04 | 高德软件有限公司 | 一种信息处理方法和装置 |
CN107851377A (zh) * | 2015-08-06 | 2018-03-27 | 矢崎能源系统公司 | 驾驶评估装置 |
CN105374211A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-03-02 | 敏驰信息科技(上海)有限公司 | 基于多源数据计算驾驶风险与辅助车险定价的系统及方法 |
CN106060258A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-10-26 | 合肥工业大学 | 一种基于智能手机的驾驶员驾驶风格分析系统及其方法 |
CN106127126A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 杭州好好开车科技有限公司 | 基于三急数据的激进驾驶行为的识别方法 |
CN106853830A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-06-16 | 乐视控股(北京)有限公司 | 异常驾驶行为识别方法、装置及终端设备 |
CN106710144A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-24 | 东软集团股份有限公司 | 一种驾驶行程评价方法及装置 |
CN106950956A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-14 | 合肥工业大学 | 融合运动学模型和行为认知模型的行车轨迹预测系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Analyzing behavioral attributes of drivers and implementing safe driving model;Aditya. Bhatt,等;《2017 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES)》;20170727;228-232 * |
基于模拟驾驶实验的不同驾驶倾向驾驶员的酒后驾驶行为;孙一帆,等;《科学技术与工程》;20180315;第18卷(第7期);246-251 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110389577A (zh) | 2019-10-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10989544B2 (en) | Utilizing artificial neural networks to evaluate routes based on generated route tiles | |
CN109919347B (zh) | 路况生成方法、相关装置和设备 | |
CN108074415B (zh) | 一种基于用户行为的车辆目的地预测方法及系统 | |
EP4132030B1 (en) | Verifying sensor data using embeddings | |
US11830295B2 (en) | Determining vehicle service timeframes based on vehicle data | |
US11215471B2 (en) | Autonomous vehicle positioning for trip optimization | |
US11574208B2 (en) | Predicting refueling information for a client device | |
CN111326015A (zh) | 一种停车点推荐方法及装置 | |
JP5421949B2 (ja) | 交通量予測装置、交通量予測方法およびプログラム | |
JP5990018B2 (ja) | ナビゲーション装置、情報提供方法及びプログラム | |
CN110389577B (zh) | 一种确定驾驶风格的方法及装置 | |
US9747801B2 (en) | Method and device for determining surroundings | |
EP3382570A1 (en) | Method for characterizing driving events of a vehicle based on an accelerometer sensor | |
CN114625744A (zh) | 电子地图的更新方法和装置 | |
US20240089325A1 (en) | Using contextual information for vehicle trip loss risk assessment scoring | |
CN112748453A (zh) | 道路侧定位方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2018180907A (ja) | 交通予測プログラム、交通予測装置、及び交通予測方法 | |
CN108595095B (zh) | 基于手势控制模拟目标体运动轨迹的方法和装置 | |
CN110807912A (zh) | 一种道路行车速度预测方法、终端设备及存储介质 | |
Gamage et al. | Measuring road roughness through crowdsourcing while minimizing the conditional effects | |
Jomrich et al. | Lane Accurate Detection of Map Changes based on Low Cost Smartphone Data. | |
Badurowicz et al. | Identifying road artefacts with mobile devices | |
CN111739322A (zh) | 数据处理方法及其装置 | |
JP2020193955A (ja) | 運転情報提供システム、車載装置、および運転情報提供方法 | |
JP7442643B2 (ja) | 一般的なユーザのルートの所要時間の予測 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |