CN111341153B - 行程驾驶的预警方法、装置、服务器和介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种行程驾驶的预警方法、装置、服务器和介质。其中，该方法包括：根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息；根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长；根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断当前驾驶员的行驶速度是否合理；根据判断结果，对当前驾驶员进行预警提示。本发明实施例能够有效解决网约车驾驶员资质良莠不齐，车速过快容易造成安全隐患的问题，在行驶过程中实时监控行驶速度，提高了行程的行驶安全性和行车效率。

Description

行程驾驶的预警方法、装置、服务器和介质

技术领域

本发明实施例涉及数据分析领域，尤其涉及一种行程驾驶的预警方法、装置、服务器和介质。

背景技术

目前，在大家的出行过程中，驾车出行已经变得尤为普遍；同时，仍然会有大部分选择通过打车的形式完成出行，因此，随着互联网时代的不断发展，网约车也越来越多，极大的方便了大家的出行；驾驶员通常都是根据车载导航来规划乘客的路径，以此根据导航规划好的路径进行行驶。

上述方案的缺陷在于：在行驶过程中，难以针对不同的驾驶员，对其行驶速度进行安全判断，容易造成安全隐患，降低行驶过程中的行程安全性。

发明内容

本发明实施例提供一种行程驾驶的预警方法、装置、服务器和介质，可以对当前行驶车辆的驾驶员进行预警提示，有效提高行驶过程的行车安全性。

第一方面，本发明实施例提供了一种行程驾驶的预警方法，包括：

根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息；

根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长；

根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断所述当前驾驶员的行驶速度是否合理；

根据判断结果，对所述当前驾驶员进行预警提示。

第二方面，本发明实施例提供了一种行程驾驶的预警装置，包括：

确定模块，用于根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息；

确定模块，还用于根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长；

判断模块，用于根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断所述当前驾驶员的行驶速度是否合理；

预警模块，用于根据判断结果，对所述当前驾驶员进行预警提示。

第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，该服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例中的任一种所述的行程驾驶的预警方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例中的任一种所述的行程驾驶的预警方法。

本发明实施例根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长；根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断当前驾驶员的行驶速度是否合理；根据判断结果，对当前驾驶员进行预警提示。本发明实施例能够有效解决网约车驾驶员资质良莠不齐，车速过快容易造成安全隐患的问题，在行驶过程中实时监控行驶速度，提高了行程的行驶安全性和行车效率。

附图说明

图1是本发明实施例一中的行程驾驶的预警方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二中的行程驾驶的预警方法的流程示意图；

图3是本发明实施例三中的行程驾驶的预警装置的流程示意图；

图4是本发明实施例四中的服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一中的行程驾驶的预警方法的流程示意图。本实施例可适用于对正在行驶的驾驶员进行速度预警提示的情况。本实施例方法可由行程驾驶的预警装置来执行，该装置可采用硬件/或软件的方式来实现，并可配置于服务器中，可实现本申请任意实施例所述的行程驾驶的预警方法。如图1所示，该方法具体包括如下：

S110、根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息。

在本实施例中，当前行程订单为正在进行行驶的乘车订单；用户可以为乘车订单中的乘客，或者是乘车订单中的驾驶员；用户在上报当前行程订单时，可以通过自身携带的智能设备，向服务器发送当前行程订单，例如，可以通过智能设备上安装的具有上传信息功能的一类APP(Application，应用程序)实现当前行程订单的上报。其中，智能设备可以为智能手机或者平板电脑之类的电子产品。

当前车辆为向指定平台进行注册申请的网约车辆；当前车辆的属性信息为向平台服务器注册的基本登记信息，例如可以是当前车辆的尺寸、重量、型号以及行驶年限等；为了保证网约车的行车安全性，网约车的车主(即驾驶员)也需要在指定平台上进行信息登记，例如驾驶员的属性信息可以为性别、年龄、驾龄、累计接单信息以及驾驶员的健康状况等；当前行程订单的已行驶行程信息可以为已行驶实际时长、行程天气情况以及已行驶途中的路况信息等。

根据用户上报的当前行程订单，难以直接获取当前车辆的属性信息和当前驾驶员的属性信息；可选的，可以通过根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息，包括：

根据用户上报的当前行程订单，获取当前车辆ID；

根据当前车辆ID在数据库中获取当前车辆的属性信息和当前驾驶员的属性信息。

在本实施例中，当前行程订单中包括的当前车辆ID(Identity Document，身份识别号码)为所注册的当前车辆的标识信息，可以根据当前车辆ID从数据库中查找出与当前车辆ID具有关联关系的所需信息；本实施例中的各个网约车在服务器中进行身份登记时，服务器会将该车辆ID与该车辆的属性信息和驾驶员的属性信息进行绑定，保证车辆属性信息与驾驶员属性信息的对应关系，有利于后续能够根据当前车辆ID快速查找出当前车辆的属性信息和当前驾驶员的属性信息，有效提高服务器的运行效率。

S120、根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长。

在本实施例中，网约车的驾驶员在行程开始时，会根据本地导航设备确定出相应的行程路径以及预估行驶时长，但确定出的预估行驶时长均是根据多数驾驶员的驾驶标准以及当前的路径确定，难以针对不同驾驶员确定出唯一的行驶时长，以至于根据确定出的预估行驶时长不能同时适应不同的驾驶员。由于各个驾驶员的驾龄或者年龄等不同的属性信息，导致行程中的行驶速度也不同，因此，根据当前行程订单中的当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息，确定出已行驶行程的安全行驶时长，能够针对不同驾驶员，或者不同行驶车辆确定出与之匹配的唯一的安全行驶时长，有效的保证行驶过程中的安全性。

S130、根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断当前驾驶员的行驶速度是否合理。

在本实施例中，在行驶过程中，需要保证行驶安全，则需要对驾驶员的实际行驶时长进行有效判断，以此确定出该驾驶员的行驶速度是否与自身信息匹配；在驾驶员处于正在驾驶过程中，对其行驶速度进行判断，能够及时避免由于车速过快导致危险情况的发生。在整个行程订单的行驶过程中，将行程订单分为若干个子行程，在对每个子行程进行行驶速度的判断，能够进一步保证乘客在乘坐过程中的安全性和行驶效率。

若判断结果显示，当前驾驶员的行驶速度是合理的，则不进行任何操作；若判断结果显示，当前驾驶员的行驶速度不合理，则判断结果，对当前驾驶员进行预警提示，即S140。本实施例中对于行驶速度不合理有两种类型，速度过快和速度过慢。

S140、根据判断结果，对当前驾驶员进行预警提示。

在本实施例中，对于行驶速度不合理的驾驶员，服务器会根据所属类型，对驾驶员进行预警提示，能够有效提醒该驾驶员及时进行车速调整。具体的，若判断结果显示，驾驶员在已行驶的行程中行驶速度过快，为了避免车速过快导致行程危险，服务器则提示提示驾驶员行驶速度过快，请及时减速；若判断结果显示，驾驶员在已行驶的行程中行驶速度过慢，为了保证乘客有效节省乘坐时间，服务器则提示该驾驶员行驶速度过慢，请提高车速。本实施例中对驾驶员进行预警提示，能够对驾驶车辆的车速进行一定的监控，以解决网约车驾驶员资质良莠不齐，车速过快容易造成安全隐患的问题。

本发明实施例根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长；根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断当前驾驶员的行驶速度是否合理；根据判断结果，对当前驾驶员进行预警提示。能够有效解决网约车驾驶员资质良莠不齐，车速过快容易造成安全隐患的问题，在行驶过程中实时监控行驶速度，提高了行程的行驶安全性和行车效率。

实施例二

图2是本发明实施例二中的行程驾驶的预警方法的流程示意图。本实施例是在上述实施例的基础上进一步扩展与优化，并可与上述技术方案中任意可选方案组合。如图2所示，该方法包括：

S210、根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息。

S220、根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长。

S230、将已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长进行比对。

在本实施例中，为了保证驾驶员的安全行驶，需要对已行驶行程的安全行驶时长进行有效判断，判断已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长的大小关系；若实际行驶时长超过已行驶行程的安全行驶时长，则确定当前驾驶员的行驶速度未在安全行驶速度范围内，即S240；若实际行驶时长未超过已行驶行程的安全行驶时长，则确定当前驾驶员的行驶速度在安全行驶速度范围内。

S240、若实际行驶时长超过已行驶行程的安全行驶时长，则确定当前驾驶员的行驶速度未在安全行驶速度范围内。

在本实施例中，根据驾驶员的已行驶行程的安全行驶时长，来判断当前驾驶员的行驶速度，能够有效避免驾驶员因为车速过快导致行车危险的情况，对当前驾驶员的行驶速度进行确定，根据确定结果，对当前驾驶员进行预警提示，即S250。

S250、根据确定结果，对当前驾驶员进行预警提示。

可选的，在根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和当前行程订单的已行驶行程信息之前，还包括：

根据历史行程订单，确定历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息；其中，历史行程信息中至少包括历史行程订单的导航预估行驶时长；

根据历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，确定历史行程订单的安全行驶时长；

根据历史行程订单的安全行驶时长、历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，构建时间预估模型，用于确定已行驶行程的安全行驶时长。

在本实施例中，通过构建的时间预估模型，将历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息输入至时间预估模型中，输出已行驶行程的安全行驶时长。本实施例中能够根据获取到的行程订单中的相关信息，确定已行驶行程的安全行驶时长，能够及时行驶速度过快的驾驶员进行有效提醒，保障乘客的乘坐安全。

根据历史行程订单的安全行驶时长、历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，训练时间预估模型中的参数；例如可以通过基于神经网络算法迭代求解时间预估模型参数，具体如下所示：

例如采用矩阵法表示神经网络的输出。假设第L-1层共有m个神经元，第L层共有n个神经元，则第L层的线性系数w组成了一个n×m的矩阵W，第L层的偏置项b组成了一个n×1的向量b，第L-1层的输出a组成了一个m×1的向量a，第L层的未激活前线性输出z组成了一个n×1的向量z，第L层的输出a组成了一个n×1的向量y。则第L层的输出为：

y＝σ(z)＝σ(wa+b) (1)

而本问题是回归问题，最终的输出层不需要σ激活函数，所以假设最终输出层为第L-N层，则最终的预测结果为：

y＝z＝wa+b (2)

例如，使用MSE(均方误差损失)作为本实施例中时间预估模型中的损失函数，则损失函数为：

公式(3)中，J(w,b)为时间预估模型中的损失函数；y为输出(即安全行驶时长)；x为输入(即历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息)。

对以上损失函数J(w,b)可以利用链式后向传播法，则逐步使用梯度下降法求使得J(w,b)最小，如下公式(4)：

公式(4)中，

表示第j层的所有w和b的偏导数，每一次迭代更新w_j,b_j：

公式(5)中，α表示迭代系数，迭代系数能够反映迭代速度的大小。通过每次迭代上述迭代，可以得到最优参数w_j和b_j。将参数w_j和b_j代入时间预估模型中，可以得到构建完成的时间预估模型。

可选的，根据历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，确定历史行程订单的安全行驶时长，包括：

对历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息进行聚类处理，得到至少两个类别；

统计各个类别的事故率；

计算各个类别中每个行程订单的时间差百分比；

根据事故率、时间差百分比以及历史行程订单的导航预估行驶时长，确定历史行程订单的安全行驶时长。

在本实施例中，对历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息进行数值化处理，给各个信息分配固定的数值进行标记；然后对所有的数值进行聚类(例如可以采用K均值聚类法对所有数值进行相似性聚类)，得出至少两个类别；其中，每一种类别中至少包括两组数据；根据同一类别中的至少两组数据统计出该类别的事故率；时间差百分比可以通过实际行驶时长和导航的预估行驶时长计算得出。

在本实施例中，会定时对驾驶员的驾驶行程进行有效分析，并作出相应的预警提示以及处罚政策，以保证驾驶员能够在行驶过程中保证安全车速。可以包括但不限于以下两种情况：

一、统计驾驶员在整个行程订单行驶过程中的总预警提示次数，在驾驶员完后行程订单时，对驾驶员的总预警提示次数进行判断；若驾驶员的总预警提示次数大于第一提示阈值，且小于第二提示阈值时，则减少驾驶员的当日后续订单，例如，限制驾驶员的接单范围；若驾驶员的总预警次数大于第二提示阈值，且小于第三提示阈值时，则禁止该驾驶员驾驶的当前车辆后续24小时内接单；若驾驶员的总预警提示次数大于第三提示阈值时，则降低驾驶员的驾驶信用分。

二、根据驾驶员规定设置时段内的连续预警提示次数，对该驾驶员进行实时告警；若驾驶员在设置时段内的连续预警提示次数大于第一预警阈值，且小于第二预警阈值时，则对该驾驶员进行减速行驶的警告预警提示；若驾驶员在设置时段内的连续预警提示次数大于第二预警阈值，且小于第三预警阈值时，则对该驾驶员做减少当日后续订单警告提示；若驾驶员在设置时段内的连续预警提示次数大于第三预警阈值时，则对该驾驶员做降低信用分警告提示。

本发明实施例将已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长进行比对；若实际行驶时长超过已行驶行程的安全行驶时长，则确定当前驾驶员的行驶速度未在安全行驶速度范围内，则对当前驾驶员进行预警提示。本发明实施例能够结合实际行驶时长和通过时间预估模型确定出的安全行驶时长，对驾驶员的行驶速度实现准确判断并进行相应提示，有效提高驾驶员的行车意识。

实施例三

图3是本发明实施例三中的行程驾驶的预警装置的流程示意图，本实施例可适用于对正在行驶的驾驶员进行速度预警提示的情况。该装置配置于服务器中，可实现本申请任意实施例所述的行程驾驶的预警方法。该装置具体包括如下：

确定模块310，用于根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息；

确定模块310，还用于根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息，确定已行驶行程的安全行驶时长；

判断模块320，用于根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断所述当前驾驶员的行驶速度是否合理；

预警模块330，用于根据判断结果，对所述当前驾驶员进行预警提示。

可选的，确定模块310，具体用于：

根据用户上报的当前行程订单，获取当前车辆ID；

根据所述当前车辆ID在数据库中获取当前车辆的属性信息和当前驾驶员的属性信息。

可选的，判断模块320，具体用于：

将所述已行驶行程的安全行驶时长和所述实际行驶时长进行比对；

若所述实际行驶时长超过所述已行驶行程的安全行驶时长，则确定所述当前驾驶员的行驶速度未在安全行驶速度范围内。

可选的，确定模块310，还用于根据历史行程订单，确定历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息；其中，所述历史行程信息中至少包括所述历史行程订单的导航预估行驶时长；

确定模块310，还用于根据历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，确定历史行程订单的安全行驶时长；

确定模块310，还用于根据所述历史行程订单的安全行驶时长、所述历史车辆的属性信息、所述历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，构建时间预估模型，用于确定已行驶行程的安全行驶时长。

可选的，确定模块310，还具体用于：

对历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息进行聚类处理，得到至少两个类别；

统计各个所述类别的事故率；

计算各个所述类别中每个行程订单的时间差百分比；

根据所述事故率、所述时间差百分比以及所述历史行程订单的导航预估行驶时长，确定所述历史行程订单的安全行驶时长。

通过本发明实施例三的行程驾驶的预警装置，能够有效解决网约车驾驶员资质良莠不齐，车速过快容易造成安全隐患的问题，在行驶过程中实时监控行驶速度，提高了行程的行驶安全性和行车效率。

本发明实施例所提供的行程驾驶的预警装置可执行本发明任意实施例所提供的行程驾驶的预警方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4是本发明实施例四中的服务器的结构示意图，如图4所示，该服务器包括处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440；服务器中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；服务器中的处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。

存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的行程驾驶的预警方法对应的程序指令/模块。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例所提供的行程驾驶的预警方法。

存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，可以包括键盘、鼠标等。输出装置440可包括显示屏等显示设备。

实施例五

本实施例提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于实现本发明实施例所提供的行程驾驶的预警方法。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的行程驾驶的预警方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述搜索装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种行程驾驶的预警方法，其特征在于，所述方法包括：

根据历史行程订单，确定历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息；其中，所述历史行程信息中至少包括所述历史行程订单的导航预估行驶时长；

根据历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，确定历史行程订单的安全行驶时长；其中，根据历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，确定历史行程订单的安全行驶时长，包括：对历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息进行聚类处理，得到至少两个类别；统计各个所述类别的事故率；计算各个所述类别中每个行程订单的时间差百分比；根据所述事故率、所述时间差百分比以及所述历史行程订单的导航预估行驶时长，确定所述历史行程订单的安全行驶时长；所述时间差百分比通过实际行驶时长和导航的预估行驶时长计算得出；根据所述历史行程订单的安全行驶时长、所述历史车辆的属性信息、所述历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，构建时间预估模型；

根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息；

根据当前车辆的车辆属性信息、当前驾驶员的属性信息、所述当前行程订单的已行驶行程信息和所述时间预估模型，确定已行驶行程的安全行驶时长；

根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断所述当前驾驶员的行驶速度是否合理；

根据判断结果，对所述当前驾驶员进行预警提示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息，包括：

根据用户上报的当前行程订单，获取当前车辆ID；

根据所述当前车辆ID在数据库中获取当前车辆的属性信息和当前驾驶员的属性信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断所述当前驾驶员的行驶速度是否合理，包括：

将所述已行驶行程的安全行驶时长和所述实际行驶时长进行比对；

若所述实际行驶时长超过所述已行驶行程的安全行驶时长，则确定所述当前驾驶员的行驶速度未在安全行驶速度范围内。

4.一种行程驾驶的预警装置，其特征在于，所述装置包括：

确定模块，用于根据历史行程订单，确定历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息；其中，所述历史行程信息中至少包括所述历史行程订单的导航预估行驶时长；

确定模块，还用于根据历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，确定历史行程订单的安全行驶时长；其中，确定模块，具体用于：对历史车辆的属性信息、历史驾驶员的属性信息和历史行程信息进行聚类处理，得到至少两个类别；统计各个所述类别的事故率；计算各个所述类别中每个行程订单的时间差百分比；根据所述事故率、所述时间差百分比以及所述历史行程订单的导航预估行驶时长，确定所述历史行程订单的安全行驶时长；所述时间差百分比通过实际行驶时长和导航的预估行驶时长计算得出；

确定模块，还用于根据所述历史行程订单的安全行驶时长、所述历史车辆的属性信息、所述历史驾驶员的属性信息和历史行程信息，构建时间预估模型；

确定模块，还用于根据用户上报的当前行程订单，确定当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息和所述当前行程订单的已行驶行程信息；

确定模块，还用于根据当前车辆的属性信息、当前驾驶员的属性信息、所述当前行程订单的已行驶行程信息和时间预估模型，确定已行驶行程的安全行驶时长；

判断模块，用于根据已行驶行程的安全行驶时长和实际行驶时长，判断所述当前驾驶员的行驶速度是否合理；

预警模块，用于根据判断结果，对所述当前驾驶员进行预警提示。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：

根据用户上报的当前行程订单，获取当前车辆ID；

根据所述当前车辆ID在数据库中获取当前车辆的属性信息和当前驾驶员的属性信息。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于：

将所述已行驶行程的安全行驶时长和所述实际行驶时长进行比对；

若所述实际行驶时长超过所述已行驶行程的安全行驶时长，则确定所述当前驾驶员的行驶速度未在安全行驶速度范围内。

7.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1～3中任一所述的行程驾驶的预警方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～3中任一所述的行程驾驶的预警方法。

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