CN110949397B - 一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110949397B
CN110949397B CN201811115864.2A CN201811115864A CN110949397B CN 110949397 B CN110949397 B CN 110949397B CN 201811115864 A CN201811115864 A CN 201811115864A CN 110949397 B CN110949397 B CN 110949397B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target vehicle
driver
acceleration
time
value
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
Application number
CN201811115864.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110949397A (zh
Inventor
杨乃漳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Original Assignee
Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd filed Critical Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Priority to CN201811115864.2A priority Critical patent/CN110949397B/zh
Publication of CN110949397A publication Critical patent/CN110949397A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110949397B publication Critical patent/CN110949397B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W40/09—Driving style or behaviour
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/107—Longitudinal acceleration
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/143—Alarm means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed

Abstract

本申请涉及定位技术领域，尤其涉及一种驾驶行为检测方法，该方法包括：监测目标车辆的加速度值；若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值；根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。采用上述方案，可以准确地识别驾驶员的驾驶行为。本申请还提供了一种驾驶行为检测装置、电子设备及存储介质。

Description

一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及定位技术领域，尤其涉及一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备。
背景技术
随着打车出行越来越受到大众的青睐，如何提高驾驶员服务质量，强化驾驶员安全驾驶理念，也变成服务商重点关注的问题。监测和智能评估驾驶员的驾驶行为和驾驶状态，有助于及早发现可能的不规范或不良好的驾驶行为，避免交通事故的发生。“安全驾驶”可以分为多个维度，其中急加速、急减速是需要监控的重要维度之一。
目前，判断驾驶员驾驶行为的方式是通过采集的车辆速度判断驾驶员的驾驶行为，但是这种方式得到的判断结果误差较大，难以准确识别驾驶员驾驶车辆过程中的驾驶行为。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备，用以准确地识别驾驶员驾驶过程中的驾驶行为。
主要包括以下几个方面：
第一方面，本申请实施例提供了一种驾驶行为检测方法，所述方法包括：
监测目标车辆的加速度值；
若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值；
根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，
所述监测目标车辆的加速度值，包括：
实时获取所述目标车辆的速度值；
根据所述目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及所述相邻数据采集点之间的时间间隔，计算所述目标车辆的加速度值。
结合第一方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，
实时获取所述目标车辆的速度值，包括：
利用全球定位系统GPS实时检测所述目标车辆的速度值。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，
所述监测目标车辆的加速度值，包括：
获取所述驾驶员的移动终端内安装的加速度计采集的所述目标车辆的加速度值。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，
若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值，包括：
当监测到所述加速度值开始大于零或开始小于零时，获取所述目标车辆从当前第一时间点到监测到所述加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据；所述车辆数据包括速度值和/或加速度值；所述正负属性包括正值、负值、和0值；
若所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间长度大于或等于所述预设时长，则根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值。
结合第一方面的第四种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，
根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值，包括：
根据所述目标车辆在所述第一时间点的速度值和在所述第二时间点的速度值，以及从所述第一时间点到所述第二时间点的时间长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据所述目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
根据监测到的所述目标车辆在从所述第一时间点到所述第二时间点的各个加速度值，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据监测到的所述目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，
所述根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为，包括：
若所述加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值大于加速度阈值时，确定所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；
若所述加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则当所述目标车辆的平均加速度值小于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
结合第一方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，
根据以下步骤确定所述加速度阈值和所述减速度阈值：
根据采集到的路况信息，动态设置所述加速度阈值和所述减速度阈值。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，
所述识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为之后，还包括：
若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则向所述驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第九种可能的实施方式，其中，
所述识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为之后，还包括：
若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则对所述驾驶员采取惩罚措施；所述惩罚措施包括罚款和/或信用分减分。
结合第一方面的第九种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第十种可能的实施方式，其中，
所述对所述驾驶员采取惩罚措施，包括：
根据获取到的证据，在确认所述驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为不符合预设的特殊情况后，对所述驾驶员采取惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
结合第一方面的第九种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第十一种可能的实施方式，其中，
对所述驾驶员采取惩罚措施之后，还包括：
若接收到所述驾驶员的申诉信息，则获取所述驾驶员提供的证据；根据获取到的证据，确认是否撤回所述惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
第二方面，本申请实施例还提供了一种驾驶行为检测装置，所述装置包括：监测模块、计算模块和识别模块；其中，
所述监测模块，用于监测目标车辆的加速度值；
所述计算模块，用于若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值；
所述识别模块，用于根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，
所述监测模块，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的加速度值：
实时获取所述目标车辆的速度值；
根据所述目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及所述相邻数据采集点之间的时间间隔，计算所述目标车辆的加速度值。
结合第二方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，
所述监测模块，具体用于根据以下步骤实时获取所述目标车辆的速度值：
利用全球定位系统GPS实时检测所述目标车辆的速度值。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，
所述监测模块，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的加速度值：
获取所述驾驶员的移动终端内安装的加速度计采集的所述目标车辆的加速度值。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，
所述计算模块，具体用于根据以下步骤计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值：
当监测到所述加速度值开始大于零或开始小于零时，获取所述目标车辆从当前第一时间点到监测到所述加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据；所述车辆数据包括速度值和/或加速度值；所述正负属性包括正值、负值、和0值；
若所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间长度大于或等于所述预设时长，则根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值。
结合第二方面的第四种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第五种可能的实施方式，其中，
所述计算模块，具体用于根据以下步骤确定所述目标车辆的平均加速度值：
根据所述目标车辆在所述第一时间点的速度值和在所述第二时间点的速度值，以及从所述第一时间点到所述第二时间点的时间长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据所述目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
根据监测到的所述目标车辆在从所述第一时间点到所述第二时间点的各个加速度值，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据监测到的所述目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第六种可能的实施方式，其中，
所述识别装置，具体用于根据以下步骤识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为：
若所述加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值大于加速度阈值时，确定所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；
若所述加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则当所述目标车辆的平均加速度值小于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
结合第二方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第七种可能的实施方式，其中，
所述识别装置，具体用于根据以下步骤确定所述加速度阈值和所述减速度阈值：
根据采集到的路况信息，动态设置所述加速度阈值和所述减速度阈值。
结合第二方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第八种可能的实施方式，其中，
所述装置还包括：
提示模块，用于若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则向所述驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第九种可能的实施方式，其中，
所述装置还包括：
惩罚模块，用于若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则对所述驾驶员采取惩罚措施；所述惩罚措施包括罚款和/或信用分减分。
结合第二方面的第九种可能实施的方式，本申请实施例提供了第二方面的第十种可能的实施方式，其中，
所述惩罚模块，具体用于根据以下步骤对所述驾驶员采取惩罚措施：
根据获取到的证据，在确认所述驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为不符合预设的特殊情况后，对所述驾驶员采取惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第十一种可能的实施方式，其中，
所述装置还包括：
撤回模块，用于若接收到所述驾驶员的申诉信息，则获取所述驾驶员提供的证据；根据获取到的证据，确认是否撤回所述惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面的第一～十一任一种可能的实施方式中的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面的第一～十一任一种可能的实施方式中的步骤。
采用上述方案，监测目标车辆的加速度值，若目标车辆的加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值，从而计算的目标车辆的平均加速度值，识别目标车辆的驾驶员的驾驶行为，例如识别驾驶员的急加速行驶或急减速行驶。这样，通过计算目标车辆的平均加速度，可以准确地识别驾驶员的驾驶行为，与现有技术中通过目标车辆的速度判断驾驶员的驾驶行为相比，可以有效地避免由于采集的速度值存在延迟，而导致识别的驾驶行为不准确的问题，从而可以为驾驶员以及乘客的出行提供便利。
为使本申请实施例的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下面将结合实施例，并配合所附附图，作详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例一所提供的驾驶行为检测的流程图；
图2示出了本申请实施例一所提供的计算目标车辆的加速度值的示意图；
图3示出了本申请实施例二所提供的确定目标车辆的平均加速度值的流程图；
图4示出了本申请实施例三所提供的确定目标车辆的平均加速度值的流程图；
图5示出了本申请实施例四所提供的识别驾驶行为的流程图；
图6示出了本申请实施例五所提供的驾驶行为检测的流程图；
图7示出了本申请实施例六所提供的驾驶行为检测装置的示意图；
图8示出了本申请实施例七所提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例下述方法、装置、电子设备或计算机存储介质可以应用于任何需要对驾驶员的驾驶行为进行检测的场景，比如，可以应用于打车软件、车载导航等。本申请实施例并不对具体的应用场景作限制，任何使用本申请实施例提供的方法对利用目标车辆的平均加速度值，识别目标车辆驾驶员的驾驶行为的方案均在本申请保护范围内。
本申请实施例中，可以监测目标车辆的加速度值，并利用目标车辆在进行加速或加速行驶的时间长度内的平均加速度，识别目标车辆驾驶员的驾驶行为，如急加速驾驶行为、急减速驾驶行为等。在具体实施中，如果目标车辆的加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则可以认为目标车辆持续进行加速行驶或持续进行减速行驶，进而可以通过计算目标车辆在该时间长度内的平均加速值，对目标车辆的驾驶员的驾驶行为进行识别，为驾驶员以及乘客的安全出行提供参考。下述实施例将会对驾驶行为的识别过程作详细说明。
实施例一
如图1所示，为本申请实施例一提供的一种驾驶行为检测方法，包括：
S101：监测目标车辆的加速度值。
在具体实施中，软件平台(比如打车软件平台)可以根据目标车辆的速度值，监测目标车辆的加速度值。软件平台可以针对驾驶员确认的接送乘客的订单，在该订单进行过程中，实时获取目标车辆的位置信息、速度值以及速度值对应的时间点，并对获取目标车辆的位置信息、速度值以及速度值对应的时间点进行记录。
这里，在获取目标车辆的速度值时，可以利用全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)实时检测目标车辆的速度值，GPS通过实时定位的目标车辆的位置来确定目标车辆的速度值。
在计算目标车辆的加速度值时，可以根据目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及该相邻数据采集点之间的时间间隔，计算目标车辆的加速度值。如图2所示，为本申请实施例计算目标车辆的加速度值的示意图，假设存在3个数据采集点，则可以利用加速度计算公式，计算数据采集点1和数据采集点2之间的加速度值，以及计算数据采集点2和数据采集点3之间的加速度值。这里，加速度计算公式可以为：
Figure BDA0001810546850000121
其中，a为加速度值，vt为速度变化值，t为速度变化值对应的时间长度。
一些实施方式中，软件平台还可以利用驾驶员的移动终端内安装的加速度计获取目标车辆的加速度值，具体如，驾驶员的移动终端内安装的加速度计实时采集目标车辆的加速度值，软件平台获取该加速度计采集的目标车辆的加速度值。
另外，软件平台也可以在驾驶员未接单时监测目标车辆的加速度值，从而可以根据监测的加速度值确定目标车辆的驾驶员的驾驶习惯。
S102：若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值。
在具体实施中，当软件平台(比如打车软件平台)监测到目标车辆的加速度值大于零，则可以表明目标车辆在加速行驶；当软件平台监测到目标车辆的加速度值小于零，则可以表明目标车辆在减速行驶；当软件平台监测到目标车辆的加速度值等于零，则可以表明目标车辆在匀速行驶。如果软件平台监测到目标车辆的加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则认为此时的加速度值数据对于识别驾驶行为具有一定的可靠性，此时可以计算目标车辆在该时间长度内的平均加速度值，并将该平均加速度值作为识别驾驶行为的依据。
需要说明的是，上述预设时长可以为技术人员预先进行设置的或者软件平台根据当前的路况信息进行确定的。例如，技术人员可以根据交通道路的限速为目标车辆设置合适的预设时长，在该预设时长内，即使目标车辆处于变速行驶也可以忽略该变速行驶对乘客或承载的物品带来的影响。这里的变速行驶可以理解为目标车辆的加速度值大于零或小于零。或者，软件平台可以根据GPS定位系统采集的路况信息，确定该预设时长，如当前道路上行人或车辆较多，可以将该预设时长设置的相对较短，从而可以更好地检测目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
S103：根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
这里，软件平台可以根据目标车辆的平均加速度值，确定目标车辆的驾驶员的驾驶行为。其中的驾驶行为可以包括加速驾驶行为、减速驾驶行为、急加速驾驶行为、急减速驾驶行为以及平稳驾驶行为等。不同的驾驶行为可以根据目标车辆的平均加速度值进行确定。
在具体实施中，软件平台若监测到目标车辆的加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则当目标车辆的平均加速度值大于加速度阈值时，可以确定该驾驶员的驾驶行为是急加速行驶。若监测到目标车辆的加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则当目标车辆的平均加速度值小于减速度阈值时，可以确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。软件平台在确定目标车辆的驾驶员的驾驶行为之后，可以记录该驾驶员的驾驶行为，从而可以对该驾驶员的驾驶行为进行评价，为需要搭乘该目标车辆的乘客提供参考。
采用上述驾驶员行为检测方式，一方面，可以在目标车辆的加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长时，利用目标车辆在该时间长度内的平均加速度值，识别目标车辆的驾驶员的驾驶行为，可以提高计算出的加速度值的有效性，有效地避免由于获取的数据采集点的位置信息存在延迟，而导致计算结果误差较大，无法有效识别驾驶行为的问题，比如，如果1个数据采集点的位置信息的误差为1-10米，那么2个数据采集点的位置信息的误差为1-20米，进而基于相邻两个数据采集点确定的目标车辆的加速度值会存在较大的误差，导致识别的驾驶员的驾驶行为不准确，而利用平均加速度识别驾驶员的驾驶行为，可以避免相邻两个数据采集点造成的误差，从而准确地识别驾驶员的驾驶行为。
实施例二
在上述实施例一中，若加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则可以计算目标车辆在该时间长度内的平均加速度值。在计算目标车辆在该时间长度内的平均加速度值时，可以利用目标车辆开始进行加速或减速时的数据采集点的速度值，以及目标车辆结束该加速行驶或减速行驶时的数据采集点的速度值，计算目标车辆在该加速行驶的时间长度内或该减速行驶的时间长度内的平均加速度。
在具体实施中，可以实时监测目标车辆的速度值，并保存目标车辆的速度值以及获取速度值时对应的时间点，从而在监测到目标车辆的加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长时，可以获取目标车辆的加速度值开始大于零或开始小于零的时间点的速度值。
如图3所示，本申请实施例还提供一种实施方式确定目标车辆的平均加速度值的过程，包括：
S301：实时获取目标车辆的车辆数据。
这里，目标车辆的车辆数据可以包括速度值和/或加速度值。其中的速度值可以由GPS定位系统获取，加速度可以通过获取的速度值进行计算得到，或者可以利用驾驶员的移动终端内安装的加速度计获取。
S302：当监测到目标车辆的加速度值开始大于零或开始小于零时，则获取目标车辆的从当前第一时间点到该加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据。
这里，所述正负属性包括正值、负值、和0值；其中的目标车辆的加速度值的正负属性发生变化可以包括以下任一种：目标车辆的加速度值由大于零的正值变为零；目标车辆的加速度值由大于零的正值变为小于零的负值；目标车辆的加速度值由小于零的负值变为零；目标车辆的加速度值由小于零的负值变为大于零的正值。可以理解的是，当前第一时间点为加速度值开始大于零或开始小于零的时间点。
S303：判断第一时间点与第二时间之间的时间长度是否大于预设时长。
这里，预设时长可以根据目标车辆所在道路的路况信息进行设置。如当目标车辆所在道路的车辆或行人较多时，可以将预设时长设置为较短的时间长度。
S304：若第一时间点与第二时间之间的时间长度大于预设时长，则根据目标车辆从第一时间点到第二时间点的车辆数据，确定目标车辆的平均加速度值。
在具体实施中，若第一时间点与第二时间点之间的时间长度大于预设时长，则可以获取目标车辆从第一时间点到第二时间点的车辆数据，并利用目标车辆在第一时间点的速度值以及第二时间点的车辆数据，以及车辆数据对应的时间点，计算目标车辆在第一时间点到第二时间点之间的平均加速度值。这里，根据获取的车辆数据的不同，计算目标车辆在第一时间点到第二时间点之间的时间长度内的平均加速度值的方式也不同。这里的第一时间点到第二时间之间的时间长度可以理解为目标车辆进行加速行驶或进行减速行驶时的时间长度。
上述根据目标车辆从第一时间点到第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值，可以包括以下方式：
方式一：根据目标车辆在第一时间点的速度值和在第二时间点的速度值，以及从第一时间点到第二时间点的时间长度，确定所述目标车辆的平均加速度值。具体如，目标车辆在第一时间点的速度值为v1，在第二时间点的速度值为v2，假设从第一时间点与第二时间点之间的时间长度为t，则可以根据加速度计算公式确定目标车辆在该时间长度t内的平均加速度a＝(v2-v1)/t。
方式二：从第一时间点与第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段，并根据目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定目标车辆的平均加速度值。具体如，从第一时间点与第二时间点之间的时间段t中，选取一段时间长度大于或等于预设时长的时间段t'，并获取目标车辆在时间段t'内最早数据采集点t3的速度值v3，以及在时间段t'内最晚数据采集点t4的速度值v4，根据加速度计算公式，得到目标车辆的平均加速度值a＝(v4-v3)/(t4-t3)。
方式三：根据监测到的目标车辆在从第一时间点到第二时间点的各个加速度值，确定所述目标车辆的平均加速度值。具体如，目标车辆从第一时间点到第二时间点共存在5个数据采集点，进而可以根据5个数据采集点对应的加速度值，计算5个数据采集点的平均加速度值，并以此作为目标车辆的平均加速度值。
方式四：从第一时间点与第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于预设时长的时间段；根据监测到的所述目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定目标车辆的平均加速度值。具体如，从第一时间点与第二时间点之间的时间段t中，选取一段时间长度大于或等于预设时长的时间段t'，并获取目标车辆在时间段t’内所有数据采集点的加速度值，假设时间段t'内存在4个数据采集点，进而可以根据时间段t'内4个数据采集点对应的加速度值，计算4个数据采集点的平均加速度值，并以此作为目标车辆的平均加速度值。
S305：若第一时间点与第二时间点之间的时间长度小于或等于预设时长，则继续监测目标车辆的加速度值。
在上述实施方式中，如果目标车辆的加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则可以利用目标车辆的加速度值开始大于零时的第一时间点，到该加速度值小于或等于零时的第二时间点之间的车辆数据，计算第一时间点到第二时间点之间的时间长度内的平均加速度；类似地，如果目标车辆的加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则可以利用目标车辆的加速度值开始小于零时的第一时间点，到该加速度值大于或等于零时的第二时间点之间的车辆数据，计算第一时间点到第二时间点之间的时间长度内的平均加速度。
这样，可以根据第一时间点到第二时间点之间的车辆数据，得到目标车辆在加速行驶过程中或减速行驶过程中的平均加速度值，进而利用平均加速度值识别目标车辆的驾驶员的驾驶行为，即使该时间长度内数据采集点的车辆数据可能存在异常的情况，得到的平均加速度可以忽略异常车辆数据的影响，进而可以准确地识别目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
下面通过一个具体的实施例对上述确定目标车辆的平均加速度值的过程作进一步说明。
实施例三
本申请实施例三提供的确定目标车辆的平均加速度值的过程如图4所示，包括：
S401：实时获取目标车辆的速度值。
这里，可以通过GPS定位系统实时获取目标车辆的速度值。这种方式软件平台可以直接获取目标车辆的速度值，无需先通过获取的目标车辆的位置信息，再由获取的目标车辆的位置信息计算目标车辆的速度值，从而可以减少软件平台的计算量，并且可以得到相对准确的目标车辆的速度值。
S402：根据目标车辆的速度值，计算目标车辆的加速度值。
这里，在计算目标车辆的加速度值时，可以根据目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及该相邻数据采集点之间的时间间隔，计算目标车辆的加速度值。
S403：实时监测目标车辆的加速度值，当监测到目标车辆在第一时间点的加速度值大于零或小于零时，开始记录目标车辆的速度值。
在具体实施中，当监测到目标车辆在第一时间点的加速度值大于零，则表明当前目标车辆开始进行加速行驶；当监测到目标车辆在第一时间点的加速度值小于零，则表明当前目标车辆开始进行减速行驶；在目标车辆开始进行加速行驶或减速行驶时，可以开始记录目标车辆的速度值。
S404：当监测到目标车辆在第二时间点的加速度值的正负属性发生变化时，获取第一时间点到第二时间点的时间长度。
在具体实施中，当监测到目标车辆在第二时间点的加速度的正负属性发生变化时，表明当前目标车辆的加速周期或减速周期结束，此时获取第一时间点到第二时间点的时间长度。
这里，记录目标车辆的速度值是在监测到目标车辆的加速度值大于零或小于零时开始的，如果监测到目标车辆的加速度值发生变化时，可以停止记录当前加速周期或减速周期内目标车辆的速度，并根据当前监测到的加速度值，确定是否进入下一个减速周期或加速周期，如果没有，则可以不用实时记录目标车辆的车辆数据，从而可以节省软件平台的存储空间。
S405：判断第一时间点到第二时间点的时间长度是否大于预设时长。
这里，第一时间点与第二时间点之间的时间长度可以表示目标车辆进行加速行驶的加速周期或进行减速行驶的减速周期，如果第一时间点与第二时间点之间的时间长度大于预设时长，则认为当前的驾驶数据存在计算价值，否则，忽略这段时间的驾驶数据。
S406：若第一时间点与第二时间之间的时间长度大于预设时长，则获取第一时间点附近及第二时间点附近的目标车辆的速度值，并利用加速度计算公式计算该时间长度内的平均加速度。
在具体实施中，可以获取目标车辆在第一时间点附近的多个速度值，从而可以在多个速度值中选择多个速度值的中间值，或计算多个速度值的平均值，并将选择的中间值或计算的平均值作为计算目标车辆的平均加速度的初速度值。相应地，可以在目标车辆在第二时间点附近的多个速度值中，选择多个速度值的中值，或计算多个为速度值的平均值，并将选择的中值或计算的平均值作为计算目标车辆的平均加速度的末速度值。这样，可以避免获取的单个速度值不准确的情况，从而可以保证平均加速度的准确性。
S407：若第一时间点与第二时间之间的时间长度小于或等于预设时长，则继续监测目标车辆的加速度值。
这里，如果第一时间点与第二时间点之间的时间长度小于预设时长，则表明目标车辆的驾驶员出现不安全驾驶行为的可能性比较小，可以继续监测目标车辆的加速度值，对驾驶员的驾驶行为进行监测。
在上述实施方式中，可以根据第一时间点附近和第二时间点附件的车速度值，得到目标车辆在加速行驶过程中或减速行驶过程中的平均加速度值，从而可以避免获取的单个速度值不准确的情况，从而得到较准确的平均加速度值。
实施例四
在本实施例中，可以根据目标车辆的平均加速度值，识别目标车辆的驾驶员的驾驶行为，并利用识别的驾驶行为作为规范驾驶员的驾驶行为的参考依据。
如图5所示，本申请实施例四提供的识别驾驶行为的过程，包括：
S501：监测目标车辆的加速度值。
在具体实施中，在监测目标车辆的加速度值时，可以利用GPS定位系统实时获取目标车辆的速度值，并根据目标车辆的速度值在相邻数据采集点的速度值，以及相邻数据采集点之间的时间间隔，计算目标车辆的加速度值。或者，可以利用驾驶员的移动终端内安装的加速度计获取目标车辆的加速度值，从而可以实时获取目标车辆的加速度值，无需根据目标车辆的速度值计算得到加速度值，可以节省软件平台的计算资源。
S502：若目标车辆的加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算目标车辆在该时间长度内的平均加速度值。
在具体实施中，如果监测到目标车辆的加速度值开始大于零或开始小于零，则可以获取目标车辆从当前第一时间点到监测到目标车辆的加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据。如果第一时间点与第二时间点之间的时间长度大于或等于所述预设时长，则根据目标车辆从第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值。这里，车辆数据包括速度值和/或加速度值，其中的正负属性包括正值、负值、和0值。
S503：当计算的平均加速度值大于加速度阈值时，确定驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；当所述目标车辆的平均加速度值小于加速度阈值且大于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是安全行驶；当所述目标车辆的平均加速度值小于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
需要说明的是，这里的加速度阈值和减速度阈值可以根据采集到的路况信息进行动态设置。例如，可以获取目标车辆当前所在道路的路况信息，如当前道路的行人数量、车辆数量或道路拥堵情况等，并根据当前道路的路况信息，为目标车辆设置与当前道路的路况信息相匹配的加速度阈值和减速度阈值。如当前道路上行人或车辆较多，由于当前道路不适合目标车辆以较高的速度进行行驶，进而可以将加速度阈值和减速度阈值的绝对值设置的相对较小，从而可以更好地检测目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
S504：若识别出驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，则向驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
在具体实施中，可以识别并记录驾驶员的急加速行驶和急减速行驶，并统计该驾驶员的急加速行驶和急减速行驶的次数。当该驾驶员的急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值时，还可以对驾驶员采取惩罚措施，如对该驾驶员进行罚款或者对该驾驶员进行信用分减分等，不仅可以增强驾驶员的安全驾驶意识，还可以为乘客寻找车辆乘车时提供参考依据。
实施例五
本申请实施例五提供的驾驶行为检测方法如图6所示，包括：
S601：监测目标车辆的加速度值。
这里，可以通过GPS系统实时获取目标车辆的速度值，并根据目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及所述相邻数据采集点之间的时间间隔，计算所述目标车辆的加速度值。或者，利用驾驶员的移动终端内安装的加速度计获取目标车辆的加速度值。
S602：当监测到所述加速度值开始大于零或开始小于零时，获取所述目标车辆从当前第一时间点到监测到所述加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据。
这里，目标车辆的车辆数据可以包括速度值和/或加速度值。其中的速度值可以由GPS定位系统获取，加速度可以通过获取的速度值进行计算得到，或者可以利用驾驶员的移动终端内安装的加速度计获取。其中的正负属性可以包括正值、负值、和0值。
S603：判断第一时间点与第二时间之间的时间长度是否大于预设时长。
这里，预设时长可以根据目标车辆所在道路的路况信息进行设置。如当目标车辆所在道路的车辆或行人较多时，可以将预设时长设置为较短的时间长度。
S604：若第一时间点与第二时间之间的时间长度大于预设时长，则根据目标车辆从第一时间点到第二时间点的车辆数据，确定目标车辆的平均加速度值。
这里，在确定目标车辆的平均加速度时，可以采用下述任一方式：
根据目标车辆在第一时间点的速度值和在第二时间点的速度值，以及从第一时间点到第二时间点的时间长度，确定目标车辆的平均加速度值；或者，
从第一时间点与第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于预设时长的时间段；根据目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定目标车辆的平均加速度值；或者，
根据监测到的目标车辆在从第一时间点到第二时间点的各个加速度值，确定目标车辆的平均加速度值；或者，
从第一时间点与第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于预设时长的时间段；根据监测到的目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定目标车辆的平均加速度值。
S605：若第一时间点与第二时间之间的时间长度小于或等于预设时长，则继续监测目标车辆的加速度值。
这里，若第一时间点与第二时间之间的时间长度小于或等于预设时长，则可以认为目标车辆为安全行驶。
S606：判断目标车辆的平均加速度值是否大于加速度阈值或小于减速度阈值。
这里，若平均加速度值大于加速度阈值时，确定驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；若平均加速度值(此时为负值)小于减速度阈值时，则确定驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
S607：若平均加速度值小于或等于加速度阈值，且大于或等于减速度阈值时，则确定驾驶员的驾驶行为是安全行驶，继续监测目标车辆的加速度值。
S608：若平均加速度值大于加速度阈值或小于减速度阈值，则获取驾驶员进行急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为的证据。
这里，驾驶员的驾驶行为的证据可以通过摄像装置或监控设备采集的摄像信息获取，或者，根据乘客上传的口供或者文字材料进行获取。从而软件平台可以根据获取到的证据，确认驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为是否符合预设的特殊情况。其中的预设的特殊情况可以为驾驶员不可以进行预判的突发情况，如前方车辆紧急刹车、行人进入行车道等。
S609：根据获取到的证据，在确认驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为不符合预设的特殊情况后，对所述驾驶员采取惩罚措施。
这里，在驾驶员采取惩罚措施可以包括罚款和/或信用分减分。在对驾驶员进行惩罚之后，若接收到驾驶员的申诉信息，则可以获取驾驶员提供的进行申诉的证据，进而在根据获取到的证据，确认对驾驶员的惩罚有误时，可以撤回对驾驶员的惩罚措施。
采用上述方案，可以通过计算目标车辆的平均加速度，准确地识别驾驶员的驾驶行为，可以有效地避免由于采集的速度值存在延迟，而导致识别的驾驶行为不准确的问题，还可以根据驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为，对驾驶员采取惩罚措施，从而可以使驾驶员对安全驾驶行为进行重视，并为乘客打车时提供参考，为乘客的出行提供便利。
实施例六
如图7所示，本申请实施例六提供了一种驾驶行为检测装置70，包括：监测模块71、计算模块72和识别模块73；其中，
所述监测模块71，用于监测目标车辆的加速度值；
所述计算模块72，用于若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值；
所述识别模块73，用于根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
采用上述方案，可以通过计算目标车辆的平均加速度，准确地识别驾驶员的驾驶行为，可以避免在采集目标车辆的速度值时存在漏点、跳点的情况，有效地避免由于采集的速度值存在延迟而导致识别的驾驶行为不准确的问题，从而可以为驾驶员以及乘客的出行提供便利。
在具体实施中，所述监测模块71，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的加速度值：
实时获取所述目标车辆的速度值；
根据所述目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及所述相邻数据采集点之间的时间间隔，计算所述目标车辆的加速度值。
进一步地，所述监测模块71，具体用于根据以下步骤实时获取所述目标车辆的速度值：
利用全球定位系统GPS实时检测所述目标车辆的速度值。
可选地，所述监测模块71，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的加速度值：
获取所述驾驶员的移动终端内安装的加速度计采集的所述目标车辆的加速度值。
在具体实施中，所述计算模块72，具体用于根据以下步骤计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值：
当监测到所述加速度值开始大于零或开始小于零时，获取所述目标车辆从当前第一时间点到监测到所述加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据；所述车辆数据包括速度值和/或加速度值；所述正负属性包括正值、负值、和0值；
若所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间长度大于或等于所述预设时长，则根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值。
在具体实施中，所述计算模块72，具体用于根据以下步骤确定所述目标车辆的平均加速度值：
根据所述目标车辆在所述第一时间点的速度值和在所述第二时间点的速度值，以及从所述第一时间点到所述第二时间点的时间长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据所述目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
根据监测到的所述目标车辆在从所述第一时间点到所述第二时间点的各个加速度值，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据监测到的所述目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值。
在具体实施中，所述识别模块73，具体用于根据以下步骤识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为：
若所述加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值大于加速度阈值时，确定所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；
若所述加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则当所述目标车辆的平均加速度值小于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
在具体实施中，所述识别装置73，具体用于根据以下步骤确定所述加速度阈值和所述减速度阈值：
根据采集到的路况信息，动态设置所述加速度阈值和所述减速度阈值。
进一步地，所述装置还包括：
提示模块74，用于若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则向所述驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
进一步地，所述装置还包括：
惩罚模块75，用于若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则对所述驾驶员采取惩罚措施；所述惩罚措施包括罚款和/或信用分减分。
在具体实施中，所述惩罚模块75，具体用于根据以下步骤对所述驾驶员采取惩罚措施：
根据获取到的证据，在确认所述驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为不符合预设的特殊情况后，对所述驾驶员采取惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
进一步第，所述装置还包括：
撤回模块76，用于若接收到所述驾驶员的申诉信息，则获取所述驾驶员提供的证据；根据获取到的证据，确认是否撤回所述惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
采用上述方案，可以通过计算目标车辆的平均加速度，准确地识别驾驶员的驾驶行为，可以避免在采集目标车辆的速度值时存在漏点、跳点的情况，有效地避免由于采集的速度值存在延迟，而导致识别的驾驶行为不准确的问题，还可以根据驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为，对驾驶员采取惩罚措施，从而可以使驾驶员对安全驾驶行为进行重视，并为乘客打车时提供参考，为乘客的出行提供便利。
实施例七
如图8所示，为本申请实施例七所提供的一种电子设备80的结构示意图，包括：处理器81、存储器82和总线83；
所述存储器存储82有所述处理器81可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器81与所述存储器82之间通过总线83通信，所述机器可读指令被所述处理器81执行时执行如下处理：
监测目标车辆的加速度值；
若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值；
根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，所述监测目标车辆的加速度值，包括：
实时获取所述目标车辆的速度值；
根据所述目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及所述相邻数据采集点之间的时间间隔，计算所述目标车辆的加速度值。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，实时获取所述目标车辆的速度值，包括：
利用全球定位系统GPS实时检测所述目标车辆的速度值。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，所述监测目标车辆的加速度值，包括：
获取所述驾驶员的移动终端内安装的加速度计采集的所述目标车辆的加速度值。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值，包括：
当监测到所述加速度值开始大于零或开始小于零时，获取所述目标车辆从当前第一时间点到监测到所述加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据；所述车辆数据包括速度值和/或加速度值；所述正负属性包括正值、负值、和0值；
若所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间长度大于所述预设时长，则根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值，包括：
根据所述目标车辆在所述第一时间点的速度值和在所述第二时间点的速度值，以及从所述第一时间点到所述第二时间点的时间长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据所述目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
根据监测到的所述目标车辆在从所述第一时间点到所述第二时间点的各个加速度值，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据监测到的所述目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理还包括：所述根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为，包括：
若所述加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值大于加速度阈值时，确定所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；
若所述加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值小于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，根据以下步骤确定所述加速度阈值和所述减速度阈值：
根据采集到的路况信息，动态设置所述加速度阈值和所述减速度阈值。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，所述识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为之后，还包括：
若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则向所述驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，所述识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为之后，还包括：
若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则对所述驾驶员采取惩罚措施；所述惩罚措施包括罚款和/或信用分减分。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，所述对所述驾驶员采取惩罚措施，包括：
根据获取到的证据，在确认所述驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为不符合预设的特殊情况后，对所述驾驶员采取惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
在具体实施中，上述处理器81执行的处理中，对所述驾驶员采取惩罚措施之后，还包括：
若接收到所述驾驶员的申诉信息，则获取所述驾驶员提供的证据；根据获取到的证据，确认是否撤回所述惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
实施例八
本申请实施例八还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述任一实施例驾驶行为检测方法的步骤。
具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述驾驶行为检测方法，从而解决目前难以准确识别驾驶员驾驶车辆过程中的驾驶行为的问题，进而为驾驶员以及乘客的出行提供便利。
本申请实施例所提供的驾驶行为检测方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (24)

1.一种驾驶行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：
监测目标车辆的加速度值；
若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值，具体包括：当监测到所述加速度值开始大于零或开始小于零时，获取所述目标车辆从当前第一时间点到监测到所述加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据；所述车辆数据包括速度值和/或加速度值；所述正负属性包括正值、负值、和0值；若所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间长度大于所述预设时长，则根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值；
根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测目标车辆的加速度值，包括：
实时获取所述目标车辆的速度值；
根据所述目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及所述相邻数据采集点之间的时间间隔，计算所述目标车辆的加速度值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，实时获取所述目标车辆的速度值，包括：
利用全球定位系统GPS实时检测所述目标车辆的速度值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测目标车辆的加速度值，包括：
获取所述驾驶员的移动终端内安装的加速度计采集的所述目标车辆的加速度值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值，包括：
根据所述目标车辆在所述第一时间点的速度值和在所述第二时间点的速度值，以及从所述第一时间点到所述第二时间点的时间长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据所述目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
根据监测到的所述目标车辆在从所述第一时间点到所述第二时间点的各个加速度值，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据监测到的所述目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为，包括：
若所述加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值大于加速度阈值时，确定所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；
若所述加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值小于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据以下步骤确定所述加速度阈值和所述减速度阈值：
根据采集到的路况信息，动态设置所述加速度阈值和所述减速度阈值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为之后，还包括：
若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则向所述驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为之后，还包括：
若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则对所述驾驶员采取惩罚措施；所述惩罚措施包括罚款和/或信用分减分。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对所述驾驶员采取惩罚措施，包括：
根据获取到的证据，在确认所述驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为不符合预设的特殊情况后，对所述驾驶员采取惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，对所述驾驶员采取惩罚措施之后，还包括：
若接收到所述驾驶员的申诉信息，则获取所述驾驶员提供的证据；根据获取到的证据，确认是否撤回所述惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
12.一种驾驶行为检测装置，其特征在于，所述装置包括：监测模块、计算模块和识别模块；其中，
所述监测模块，用于监测目标车辆的加速度值；
所述计算模块，用于若所述加速度值持续大于零或持续小于零的时间长度大于预设时长，则计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值，所述计算模块具体用于根据以下步骤计算所述目标车辆在所述时间长度内的平均加速度值：当监测到所述加速度值开始大于零或开始小于零时，获取所述目标车辆从当前第一时间点到监测到所述加速度值的正负属性发生变化的第二时间点为止的车辆数据；所述车辆数据包括速度值和/或加速度值；所述正负属性包括正值、负值、和0值；若所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间长度大于或等于所述预设时长，则根据所述目标车辆从所述第一时间点到所述第二时间点的车辆数据，确定所述目标车辆的平均加速度值；
所述识别模块，用于根据所述目标车辆的平均加速度值，识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述监测模块，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的加速度值：
实时获取所述目标车辆的速度值；
根据所述目标车辆在相邻数据采集点的速度值，以及所述相邻数据采集点之间的时间间隔，计算所述目标车辆的加速度值。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述监测模块，具体用于根据以下步骤实时获取所述目标车辆的速度值：
利用全球定位系统GPS实时检测所述目标车辆的速度值。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述监测模块，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的加速度值：
获取所述驾驶员的移动终端内安装的加速度计采集的所述目标车辆的加速度值。
16.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述计算模块，具体用于根据以下步骤确定所述目标车辆的平均加速度值：
根据所述目标车辆在所述第一时间点的速度值和在所述第二时间点的速度值，以及从所述第一时间点到所述第二时间点的时间长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据所述目标车辆在该时间段内最早数据采集点的速度值，和在该时间段内最晚数据采集点的速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
根据监测到的所述目标车辆在从所述第一时间点到所述第二时间点的各个加速度值，确定所述目标车辆的平均加速度值；或者，
从所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间段中，选取任意一段长度大于或等于所述预设时长的时间段；根据监测到的所述目标车辆在该时间段内的各个加速度值，以及该时间段的长度，确定所述目标车辆的平均加速度值。
17.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述识别模块，具体用于根据以下步骤识别所述目标车辆的驾驶员的驾驶行为：
若所述加速度值持续大于零的时间长度大于预设时长，则当所述平均加速度值大于加速度阈值时，确定所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶；
若所述加速度值持续小于零的时间长度大于预设时长，则当所述目标车辆的平均加速度值小于减速度阈值时，则确定所述驾驶员的驾驶行为是急减速行驶。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述识别装置，具体用于根据以下步骤确定所述加速度阈值和所述减速度阈值：
根据采集到的路况信息，动态设置所述加速度阈值和所述减速度阈值。
19.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
提示模块，用于若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则向所述驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
20.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
惩罚模块，用于若识别出所述驾驶员的驾驶行为是急加速行驶或急减速行驶，或者，若所述驾驶员急加速行驶和急减速行驶的总次数大于设定次数阈值，则对所述驾驶员采取惩罚措施；所述惩罚措施包括罚款和/或信用分减分。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述惩罚模块，具体用于根据以下步骤对所述驾驶员采取惩罚措施：
根据获取到的证据，在确认所述驾驶员急加速行驶和/或急减速行驶的驾驶行为不符合预设的特殊情况后，对所述驾驶员采取惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
22.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
撤回模块，用于若接收到所述驾驶员的申诉信息，则获取所述驾驶员提供的证据；根据获取到的证据，确认是否撤回所述惩罚措施；所述证据包括摄像信息和/或乘客口供。
23.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1～11任一所述方法的步骤。
24.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1～11任一所述方法的步骤。
CN201811115864.2A 2018-09-25 2018-09-25 一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备 Active CN110949397B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811115864.2A CN110949397B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811115864.2A CN110949397B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110949397A CN110949397A (zh) 2020-04-03
CN110949397B true CN110949397B (zh) 2021-03-23

Family

ID=69962123

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811115864.2A Active CN110949397B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110949397B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6744597B1 (ja) * 2019-10-18 2020-08-19 トヨタ自動車株式会社 車両用制御データの生成方法、車両用制御装置、車両用制御システム、および車両用学習装置
CN111598009B (zh) * 2020-05-19 2023-08-04 阿波罗智联(北京)科技有限公司 监控急刹车辆的方法、装置、电子设备和存储介质
CN113487882A (zh) * 2021-06-16 2021-10-08 东风柳州汽车有限公司 行车警示方法、装置、设备及存储介质
CN113380048B (zh) * 2021-06-25 2022-09-02 中科路恒工程设计有限公司 基于神经网络的高危路段车辆驾驶行为识别方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104765969A (zh) * 2015-04-22 2015-07-08 北京交通大学 驾驶行为分析方法
CN106204804A (zh) * 2016-07-08 2016-12-07 南京人人保网络技术有限公司 一种监测方法以及装置
CN107025704A (zh) * 2017-03-14 2017-08-08 上海小蚁科技有限公司 基于加速度传感器的驾驶行为检测方法及装置、行车记录仪和汽车
CN106935032B (zh) * 2017-04-24 2019-12-10 日立楼宇技术（广州）有限公司 一种车载定位终端数据上传方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110949397A (zh) 2020-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110949397B (zh) 一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备
US10515546B2 (en) Driving determination device and detection device
JP5824702B2 (ja) 運転挙動検出方法および装置
EP2701137B1 (en) Information provision device for use in vehicle
CN108470459B (zh) 匝道限速值提示装置与方法
SE1150001A1 (sv) Metod och system för att bedöma körbeteende
CN105984407B (zh) 一种车后情况监视及警示装置
CN108482382B (zh) 驾驶技术评分方法、设备、存储介质及车辆
JP7247790B2 (ja) 走行環境監視装置、走行環境監視システム、及び走行環境監視プログラム
JP2008003707A (ja) 危険予測装置
US20170091872A1 (en) Apparatus and method for evaluating driving ability, and program for causing computer to perform method
JP4908654B1 (ja) データレコーダ、運行管理装置
CN113246995A (zh) 系统、信息处理装置、以及信息处理方法
JP2017167795A (ja) 迷惑運転検出装置及び迷惑運転検出方法
JP2021026718A (ja) 運転行動評価装置及びプログラム
CN111829548A (zh) 危险路段的检测方法、装置、可读存储介质和电子设备
US20180082581A1 (en) Travel speed calculation device and travel speed calculation method
JP2017062763A (ja) 運転能力を評価するための装置および方法、ならびに当該方法をコンピュータに実行させるためのプログラム
JP2019079150A (ja) 危険予兆判定装置、危険予兆判定システム、車両、およびプログラム
CN109910888B (zh) 一种车辆下坡控制方法、装置及设备
JP2019519044A (ja) 逆走ドライバを検出するための方法、装置、およびシステム
CN111183463B (zh) 用于处理机动车中的数据以发送至后端的方法、设备和具有指令的计算机可读的存储介质
JP2008040766A (ja) 運行管理装置、運行管理プログラム、及び運行管理方法
CN110533930A (zh) 交通数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112622921B (zh) 一种检测司机异常驾驶行为的方法、装置及电子设备

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