CN112967497B - 共享汽车监管系统及监管方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及共享汽车监管系统及监管方法，该监管系统包括数据采集模块、第一图像处理模块、第二图像处理模块、GIS电子地图、驾驶行为识别模块、驾驶行为评估模块、赏罚模块；其中，所述数据采集模块用于采集共享汽车用户在驾驶期间的各项数据，所述驾驶行为识别模块用于根据驾驶数据分析获取用户的不当操作记录，所述驾驶行为评估模块根据识别驾驶行为识别模块所获得的情况对驾驶情况进行综合打分，所述赏罚模块根据打分情况实行赏罚措施。该监管系统既能帮助驾驶人认识到自身可能忽略的不当驾驶行为，还能减少人为因素对车辆设备造成的损伤，扫除一些可能存在的事故隐患，建设更加诚信、安全的共享汽车环境。

Description

共享汽车监管系统及监管方法
技术领域
本发明属于共享汽车领域，具体涉及一种共享汽车监管系统及监管方法。
背景技术
汽车共享可以减少交通流量，减少大气污染，提高交通时效。随着交通领域缓堵减排工作的开展，和“互联网+”国家战略的施行，国内汽车共享行业发展正躬逢其盛。国外共享汽车行业自上世纪80年代在瑞士出现后经过多年发展，在如何培育市场、引导消费者消费理念转变、如何进行相关政策的配套方面积累了众多经验，而国内目前正面临着市场规模小、政策不完善、技术不成熟等方面问题。
目前共享汽车主要以B2C形式运行即企业向用户提供分时租赁汽车的服务，同时得益于我国电子商务的蓬勃发展，通过O2O运营平台和移动互联网的信息技术实现以用户为中心的O2O线上与线下相结合和“社交本地移动”三位一体的新型共享经济商业模式也应运而生。一般共享汽车的使用有注册、网上预约、用车、付费四个步骤，注册时只要求驾照人拥有驾照、过实习期、交少量押金即可，对用户审核并不严格。然而，在共享经济初具规模的今天，公民的“共享意识”并未上升到理想高度，共享汽车作为公共财产的特殊性，导致部分用户在使用这类非私家车时驾驶态度和习惯较差，在驾驶时肆意磨损车体或对交通法规表现出轻视态度，在使用过程中采取一些不当的操作(如猛踩踏板、随意变道等)，不但对汽车硬件设备造成了损害，也会干扰道路上其他行人的出行，影响共享汽车平台的品牌形象，同时也存在着极大的安全隐患，一旦因此发生事故，将严重危害公共安全。
另外，目前除了部分对车体外观造成直接损伤的行为，大部分的不当操作难以直观反映，而这些行为对硬件磨损确实会影响汽车的使用寿命，这类损失往往只能由运营商承担，并造成了严重的不良社会影响。虽然可以考虑通过提高押金来规范驾驶人的驾驶的行为，能够减少事故的发生，但高额的押金不利于促进共享汽车的普及，因此需要针对共享汽车需要一套新的监管系统，来规驾驶人的驾驶的行为，以保证共享汽车的全面推广。
发明内容
本发明的目的在于提供一种共享汽车监管系统，该监管系统实时采集驾驶数据，通过分析共享汽车用户使用期间的驾驶数据，获取并记录用户的不良行为，并根据记录的数据实行奖惩，以此敦促驾驶员以端正态度驾驶共享汽车，减少人为因素对车辆设备造成的损伤，降低部分共享汽车驾驶人的不当驾驶行为对社会和当前共享经济产生的负面效应。
为实现上述目的，本发明是采用如下技术方案实现的：
一种共享汽车监管系统，包括：数据采集模块、第一图像处理模块、第二图像处理模块、GIS电子地图、驾驶行为识别模块、驾驶行为评估模块、赏罚模块；
其中，所述数据采集模块包括安装在共享汽车节气门处的节气门开度传感器、安装在共享汽车制动主缸处的液压传感器、安装在共享汽车刹车踏板处的压力传感器、安装在共享汽车制动系统中的轮速传感器、安装在共享汽车方向盘上的定位传感器、安装在共享汽车左右轮轮毂处的三轴加速度传感器、安装在共享汽车车顶的视频采集设备、安装在共享汽车内且对准驾驶员的机器视觉监测仪、安装在共享汽车后轮的轮锁处的GPS定位模块、安装在共享汽车顶部的车载毫米波雷达装置；
所述节气门开度传感器用于采集油门力度信息；所述液压传感器用于采集制动液液压信息；所述压力传感器用于采集刹车力度信息；所述轮速传感器用于采集车速信息；所述定位传感器用于采集方向盘转角、转角方向与角速度信息并通过共享汽车CAN总线输出；
所述三轴加速度传感器用于检测左右轮加速度信息，包括车轮纵向加速度、车轮横向加速度；
所述视频采集设备用于提取共享汽车所行使的路面限速信息、左右车道线的信息；
所述机器视觉监测仪用于获取驾驶员驾驶时的姿势、驾驶状态信息；
所述GPS定位模块实时定位共享汽车，获取共享汽车所处位置信息；
所述车载毫米波雷达装置用于测得与前车的距离；
所述第一图像处理模块用于根据机器视觉监测仪所监测的图像数据获取驾驶人眼睛和嘴的状态、头部姿势、手部姿势；
所述第二图像处理模块用于对车顶的视频采集设备的视频数据进行图像处理，拟合车道线参数、提取车道线线型与颜色信息；
所述驾驶行为识别模块包括第一识别模块、第二识别模块、第三识别模块、第四识别模块、第五识别模块、第六识别模块、第七识别模块、第八识别模块、第九识别模块、第十识别模块；
其中，所述第一识别模块用于根据节气门开度传感器采集的油门力度信息、液压传感器采集的制动液液压信息、压力传感器采集的刹车力度信息、轮速传感器采集的车速信息及三轴加速度传感器采集的左右轮纵向加速度信息来识别是否存在急加速或急制动的不安全驾驶行为；
所述第二识别模块用于根据定位传感器采集的方向盘转角、转角方向与角速度信息及三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在急转弯的不安全驾驶行为；
所述第三识别模块用于根据视频采集设备提取的路面限速信息及轮速传感器采集的车速信息来识别是否存在超速的不安全驾驶行为；
所述第四识别模块用于根据车载毫米波雷达测得的与前车的距离来识别是否存在车距不当的不安全驾驶行为；
所述第五识别模块用于根据视频采集设备获取的左右车道线信息，结合GPS定位模块和GIS电子地图综合计算出行驶路段中共享汽车距离左右车道线的距离信息，来识别是否存在车道偏离或长时间骑线行驶的不安全驾驶行为；当共享汽车距离左右车道线的距离为负开始计时，如超过规定值视为长时间骑线行驶；
所述第六识别模块用于根据GPS定位模块与GIS电子地图信息确定共享汽车是否处于可超车路段，再通过车载毫米波雷达装置测得的与前车的距离，判断是否为合理超车距离，同时结合三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在不恰当超车的不安全驾驶行为；
所述第七识别模块用于根据轮速传感器采集的车速信息、GPS定位模块及GIS电子地图信息，判定车速为零的位置是否为GIS电子地图中的指定停车点，从而识别是否存在不恰当停车的不安全驾驶行为；
所述第八识别模块用于根据GPS定位模块与GIS电子地图判断行驶路段的车灯应用规范，结合共享汽车CAN总线输出的实际车灯信号信息来识别是否存在不恰当打灯的不安全驾驶行为，并且将输出信号的时间与白天夜晚的规定时间阈值进行比较，判断不恰当打灯行为的发生时间是白天还是夜晚；
所述第九识别模块用于根据第一图像处理模块输出的驾驶员面部图像数据分析人眼与人嘴状态，判断驾驶员是否存在驾驶疲劳行为，同时从驾驶员正面图像信息中对头部姿势、手部姿势进行特征提取，根据特征提取判断手部图像与耳部图像的距离，进一步判断驾驶员是否存在接听电话的分心行为；
所述第十识别模块用于从交通违章查询系统采集驾驶人闯红灯、不避让行人的违规情况，根据获取的信息来识别是否存在违规行为；
所述驾驶行为评估模块用于根据驾驶行为识别模块获取的信息对驾驶行为进行综合评估打分，评估时采取模糊综合评判的方法从整体上对驾驶员的不良驾驶行为状态进行综合评估；
所述赏罚模块用于根据驾驶行为评估模块获取的评估结果对驾驶员进行赏罚措施。
作为本发明的优选，该监管系统还包括报告生成模块，所述报告生成模块用于根据驾驶行为识别模块、驾驶行为评估模块、赏罚模块的结果形成驾驶行为分析报告，并通过信息收发模块将分析报告发送给驾驶员。
作为本发明的优选，该监管系统还包括意见反馈模块，所述意见反馈模块用于客户对共享汽车的驾驶行为评估结果进行反馈。
作为本发明的优选，该监管系统还包括恢复模块，所述恢复模块用于对赏罚模块拉入失信名单的用户进行恢复。
作为本发明的进一步优选，所述驾驶行为评估模块进行综合评估时，首先建立确定因素集U＝{急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为}；
针对急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为的共同特征选取反S型隶属度函数，超速行为选择高斯型隶属函数，车距不当行为选取了S形隶属度函数；针对违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、骑线行驶行为选择了矩阵型隶属度函数；
急加速、急制动行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000041
其中，a为一次行程中所出现的某次急加速、急制动行为产生的加速度最大值，
Figure BDA0002927349220000042
单位为m/s2，采样频率为1Hz；
急转弯行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000043
其中，
Figure BDA0002927349220000044
为一次行程中方向盘转角的最大角速度，即方向盘转速的最大变化率，
Figure BDA0002927349220000045
单位为rad/s，采样频率为10Hz；
车道偏离行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000046
其中，b为一次行程中车轮外边缘与车道线的最大相对距离，单位为m；
超速行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000051
其中，当前道路平均速度为
Figure BDA0002927349220000052
道路允许的最大速度为vmax，单位为m/s：
车距不当行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000053
其中，s为一次行程中的最小车距，单位为m；
违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、长时间骑线行驶行为隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000054
一旦识别到不良行为则隶属度为0；
不恰当打灯行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000055
疲劳分心行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000056
之后对各个指标赋予相应的权重系数，急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为构成的权重向量为
Figure BDA0002927349220000057
所以某次驾驶过程的综合隶属度由公式
Figure BDA0002927349220000058
得到；
确定正常驾驶的综合隶属度xs，方法和计算xa时相同，先得到每项因素正常驾驶的隶属度再由公式求出综合隶属度，以此为标准，某次驾驶过程的综合隶属度和正常驾驶时的综合隶属度的差值越大，则说明最后的综合得分越低，综合得分若以百分制计算，则G＝100×(1-xs+xa)。
作为本发明的进一步优选，所述赏罚模块分为A+、A、B、C、D、F共6个等级，分别对应100、90～99、80～89、70～79、60～69及60分以下的评分，根据评分等级给予相应奖励或惩罚；例如：在较低分用户实施罚金、加价措施，并相应地在高分段给与用户一定的奖励，及时对多次平均分或单次评分过低的用户实行暂停使用的限制措施。
本发明的另一目的在于提供上述共享汽车监管系统的监管方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1、不安全驾驶行为识别
步骤S1.1、通过安装在共享汽车节气门处的节气门开度传感器采集油门力度信息，通过安装在共享汽车制动主缸处的液压传感器采集制动液液压信息，通过安装在共享汽车刹车踏板处的压力传感器采集刹车力度信息，通过安装在共享汽车制动系统中的轮速传感器采集车速信息，通过安装在共享汽车左右轮轮毂处的三轴加速度传感器采集左右轮纵向加速度信息，根据采集的信息来识别是否存在急加速或急制动的不安全驾驶行为；
步骤S1.2、通过安装在共享汽车方向盘上的定位传感器采集方向盘转角、转角方向与角速度信息，同时结合三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在急转弯的不安全驾驶行为；
步骤S1.3、通过安装在共享汽车车顶的视频采集设备提取的路面限速信息，同时结合轮速传感器采集的车速信息来识别是否存在超速的不安全驾驶行为；
步骤S1.4、通过安装在共享汽车顶部的车载毫米波雷达装置测得的与前车的距离，从而识别是否存在车距不当的不安全驾驶行为；
步骤S1.5、视频采集设备获取的左右车道线信息经过第二图像处理模块进行图像处理，拟合车道线参数、提取车道线线型与颜色信息，同时结合GPS定位模块、GIS电子地图综合计算出行驶路段中共享汽车距离左右车道线的距离信息，来识别是否存在车道偏离或长时间骑线行驶的不安全驾驶行为；当共享汽车距离左右车道线的距离为负开始计时，如超过规定值视为长时间骑线行驶；
步骤S1.6、通过安装在共享汽车后轮的轮锁处的GPS定位模块与GIS电子地图信息确定共享汽车是否处于可超车路段，再通过车载毫米波雷达装置测得的与前车的距离，判断是否为合理超车距离，同时结合三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在不恰当超车的不安全驾驶行为；
步骤S1.7、根据轮速传感器采集的车速信息、GPS定位模块及GIS电子地图信息，判定车速为零的位置是否为GIS电子地图中的指定停车点，从而识别是否存在不恰当停车的不安全驾驶行为；
步骤S1.8、根据GPS定位模块与GIS电子地图判断行驶路段的车灯应用规范，结合共享汽车CAN总线输出的实际车灯信号信息来识别是否存在不恰当打灯的不安全驾驶行为，并且将输出信号的时间与白天夜晚的规定时间阈值进行比较，判断不恰当打灯行为的发生时间是白天还是夜晚；
步骤S1.9、通过安装在共享汽车内且对准驾驶员的机器视觉监测仪获取驾驶员驾驶时的姿势、驾驶状态信息，机器视觉监测仪所监测的图像数据通过第一图像处理模块处理后便可获取驾驶人眼睛和嘴的状态、头部姿势、手部姿势；根据驾驶员面部图像数据分析人眼与人嘴状态，判断驾驶员是否存在驾驶疲劳行为，同时从驾驶员正面图像信息中对头部姿势、手部姿势进行特征提取，根据特征提取判断手部图像与耳部图像的距离，进一步判断驾驶员是否存在接听电话等分心行为；
步骤S1.10、从交通违章查询系统采集驾驶人闯红灯、不避让行人的违规情况，根据获取的信息来识别是否存在违规行为；
步骤S2、根据步骤S1.1-S1.10获取的信息对驾驶行为进行综合评估打分；
评估时，首先建立确定因素集U＝{急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为}；
针对急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为的共同特征选取反S型隶属度函数，超速行为选择高斯型隶属函数，车距不当行为选取了S形隶属度函数；针对违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、骑线行驶行为选择了矩阵型隶属度函数；
急加速、急制动行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000071
其中，a为一次行程中所出现的某次急加速、急制动行为产生的加速度最大值，
Figure BDA0002927349220000072
单位为m/s2，采样频率为1Hz；
急转弯行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000081
其中，
Figure BDA0002927349220000082
为一次行程中方向盘转角的最大角速度，即方向盘转速的最大变化率，
Figure BDA0002927349220000083
单位为rad/s，采样频率为10Hz；
车道偏离行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000084
其中，b为一次行程中车轮外边缘与车道线的最大相对距离，单位为m；
超速行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000085
其中，当前道路平均速度为
Figure BDA0002927349220000086
道路允许的最大速度为vmax，单位为m/s：
车距不当行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000087
其中，s为一次行程中的最小车距，单位为m；
违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、长时间骑线行驶行为隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000088
一旦识别到不良行为则隶属度为0；
不恰当打灯行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000091
疲劳分心行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000092
之后对各个指标赋予相应的权重系数，急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为构成的权重向量为
Figure BDA0002927349220000093
所以某次驾驶过程的综合隶属度由公式
Figure BDA0002927349220000094
得到；
确定正常驾驶的综合隶属度xs，方法和计算xa时相同，先得到每项因素正常驾驶的隶属度再由公式求出综合隶属度，以此为标准，某次驾驶过程的综合隶属度和正常驾驶时的综合隶属度的差值越大，则说明最后的综合得分越低，综合得分若以百分制计算，则G＝100×(1-xs+xa)；
步骤S3、根据步骤S2的评分结果对驾驶员进行赏罚措施。
作为本发明的优选，该监管方法还包括以下步骤：
步骤S4、将步骤S1-S3获取的信息综合汇总后形成分析报告，并通过信息收发模块将分析报告发送给驾驶员；
步骤S5、如果用户认为分析报告中的评估判定有误，在收到分析报告一周内通过意见反馈模块向客服提出申诉；
步骤S6、如赏罚模块中的失信用户表现良好，则通过恢复模块将其移出失信名单。
本发明的优点和有益效果：
(1)本发明提供的监管系统能够采集并分析共享汽车用户在驾驶期间的各项数据，依据数据分析获取用户的不当操作记录，并通过建成的评估办法实行奖惩，有效监测和管理共享汽车用户行为，促进共享汽车用户自觉安全驾驶；另外，该监管系统的推行后能够使广大驾驶员通过使用共享汽车自觉规范驾驶，尊重公共财产，对社会安全负责。
(2)本发明提供了一套较为细致的监管方法，通过分析共享汽车用户使用期间的驾驶数据，获取并记录用户的不良行为，基于每项驾驶数据的隶属度进行相应加减分，从而给出客观分数，之后对得分情况进行等级划分，根据等级情况实行奖惩，向得分较高的文明驾驶员给予奖励，同时适度提高不合格驾驶员的租用押金，情节严重者考虑取消其共享汽车使用资格，以此敦促驾驶员以端正态度驾驶共享汽车，减少人为因素对车辆设备造成的损伤，扫除一些可能存在的事故隐患，建设更加诚信、安全的共享汽车环境。
(3)本发明提供的监管系统能够实现对每一次出行的驾驶行为的评估，根据在驾驶过程中的重要程度，为不同类别驾驶行为赋予权值，经过实时数据的采集与分析，百分制前提下针对不当、不熟练甚至违规的驾驶行为进行合理的扣分，最后得到加权平均的分数结果，以此将驾驶人分至不同级别，以便于对驾驶人实施对应的赏罚，分析报告亦将发送给驾驶人，既帮助驾驶人认识到自身可能忽略的不当驾驶行径，同时也警示驾驶人其使用共享汽车的过程处于不侵犯隐私前提下的监督之中。
附图说明
图1为本发明监管系统的结构框图；
图2为本发明监管方法的流程图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
实施例1
一种共享汽车监管系统，包括：数据采集模块1、第一图像处理模块2、第二图像处理模块3、GIS电子地图4、驾驶行为识别模块5、驾驶行为评估模块6、赏罚模块7、报告生成模块8、意见反馈模块9、信息收发模块10、恢复模块11；
其中，所述数据采集模块1包括安装在共享汽车节气门处的节气门开度传感器101、安装在共享汽车制动主缸处的液压传感器102、安装在共享汽车刹车踏板处的压力传感器103、安装在共享汽车制动系统中的轮速传感器104、安装在共享汽车方向盘上的定位传感器105、安装在共享汽车左右轮轮毂处的三轴加速度传感器106、安装在共享汽车车顶的视频采集设备107、安装在共享汽车内且对准驾驶员的机器视觉监测仪108、安装在共享汽车后轮的轮锁处的GPS定位模块109、安装在共享汽车顶部的车载毫米波雷达装置110；
所述节气门开度传感器101用于采集油门力度信息；所述液压传感器102用于采集制动液液压信息；所述压力传感器103用于采集刹车力度信息；所述轮速传感器104用于采集车速信息；所述定位传感器105用于采集方向盘转角、转角方向与角速度信息并通过共享汽车CAN总线输出；
所述三轴加速度传感器106用于检测左右轮加速度信息，包括车轮纵向加速度、车轮横向加速度；
所述视频采集设备107用于提取共享汽车所行使的路面限速信息、左右车道线的信息；
所述机器视觉监测仪108用于获取驾驶员驾驶时的姿势、驾驶状态信息；
所述GPS定位模块109实时定位共享汽车，获取共享汽车所处位置信息；
所述车载毫米波雷达装置110用于测得与前车的距离；
所述第一图像处理模块2用于根据机器视觉监测仪108所监测的图像数据获取驾驶人眼睛和嘴的状态、头部姿势、手部姿势等驾驶人行为动作；
所述第二图像处理模块3用于对车顶的视频采集设备107的视频数据进行图像处理，拟合车道线参数、提取车道线线型与颜色信息；
所述驾驶行为识别模块5包括第一识别模块501、第二识别模块502、第三识别模块503、第四识别模块504、第五识别模块505、第六识别模块506、第七识别模块507、第八识别模块508、第九识别模块509、第十识别模块510；
其中，所述第一识别模块501用于根据节气门开度传感器101采集的油门力度信息、液压传感器102采集的制动液液压信息、压力传感器103采集的刹车力度信息、轮速传感器104采集的车速信息及三轴加速度传感器106采集的左右轮纵向加速度信息来识别是否存在急加速或急制动的不安全驾驶行为；
所述第二识别模块502用于根据定位传感器105采集的方向盘转角、转角方向与角速度信息及三轴加速度传感器106采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在急转弯的不安全驾驶行为；
所述第三识别模块503用于根据视频采集设备107提取的路面限速信息及轮速传感器104采集的车速信息来识别是否存在超速的不安全驾驶行为；
所述第四识别模块504用于根据车载毫米波雷达装置110测得的与前车的距离来识别是否存在车距不当的不安全驾驶行为；
所述第五识别模块505用于根据视频采集设备107获取的左右车道线信息，结合GPS定位模块109和GIS电子地图4综合计算出行驶路段中共享汽车距离左右车道线的距离信息，来识别是否存在车道偏离或长时间骑线行驶的不安全驾驶行为；当共享汽车距离左右车道线的距离为负开始计时，如超过规定值视为长时间骑线行驶；
所述第六识别模块506用于根据GPS定位模块109与GIS电子地图4信息确定共享汽车是否处于可超车路段，再通过车载毫米波雷达装置110测得的与前车的距离，判断是否为合理超车距离，同时结合三轴加速度传感器106采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在不恰当超车的不安全驾驶行为；
所述第七识别模块507用于根据轮速传感器104采集的车速信息、GPS定位模块109及GIS电子地图4信息，判定车速为零的位置是否为GIS电子地图4中的指定停车点，从而识别是否存在不恰当停车的不安全驾驶行为；
所述第八识别模块508用于根据GPS定位模块109与GIS电子地图4判断行驶路段的车灯应用规范，结合共享汽车CAN总线输出的实际车灯信号信息来识别是否存在不恰当打灯的不安全驾驶行为，并且将输出信号的时间与白天夜晚的规定时间阈值进行比较，判断不恰当打灯行为的发生时间是白天还是夜晚；
所述第九识别模块509用于根据第一图像处理模块2输出的驾驶员面部图像数据分析人眼与人嘴状态，判断驾驶员是否存在驾驶疲劳行为，同时从驾驶员正面图像信息中对头部姿势、手部姿势进行特征提取，根据特征提取判断手部图像与耳部图像的距离，进一步判断驾驶员是否存在接听电话等分心行为；
所述第十识别模块510用于从交通违章查询系统12采集驾驶人闯红灯、不避让行人等违规情况，根据获取的信息来识别是否存在违规行为；
所述驾驶行为评估模块6用于根据驾驶行为识别模块4获取的信息对驾驶行为进行综合评估打分；评估时，首先建立确定因素集U＝{急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为}；
针对急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为的共同特征选取反S型隶属度函数，超速行为选择高斯型隶属函数，车距不当行为选取了S形隶属度函数；针对违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、骑线行驶行为选择了矩阵型隶属度函数；
急加速、急制动行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000121
其中，a为一次行程中所出现的某次急加速、急制动行为产生的加速度最大值，
Figure BDA0002927349220000122
单位为m/s2，采样频率为1Hz；
急转弯行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000131
其中，
Figure BDA0002927349220000132
为一次行程中方向盘转角的最大角速度，即方向盘转速的最大变化率，
Figure BDA0002927349220000133
单位为rad/s，采样频率为10Hz；
车道偏离行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000134
其中，b为一次行程中车轮外边缘与车道线的最大相对距离，单位为m；
超速行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000135
其中，当前道路平均速度为
Figure BDA0002927349220000136
道路允许的最大速度为vmax，单位为m/s：
车距不当行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000137
其中，s为一次行程中的最小车距，单位为m；
违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、长时间骑线行驶行为隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000138
一旦识别到不良行为则隶属度为0；
不恰当打灯行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000141
疲劳分心行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000142
之后对各个指标赋予相应的权重系数，急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为构成的权重向量为
Figure BDA0002927349220000143
所以某次驾驶过程的综合隶属度由公式
Figure BDA0002927349220000144
得到；
确定正常驾驶(不产生任何不良驾驶行为)的综合隶属度xs，方法和计算xa时相同，先得到每项因素正常驾驶的隶属度再由公式求出综合隶属度，以此为标准，某次驾驶过程的综合隶属度和正常驾驶时的综合隶属度的差值越大，则说明最后的综合得分越低，综合得分若以百分制计算，则G＝100×(1-xs+xa)；
所述赏罚模块7用于根据驾驶行为评估模块6获取的评估结果对驾驶员进行赏罚措施；赏罚模块分为A+、A、B、C、D、F共6个等级，分别对应100、90～99、80～89、70～79、60～69及60分以下的评分，根据评分等级给予相应奖励或惩罚；例如：在较低分用户实施罚金、加价等措施，并相应地在高分段给与用户一定的奖励，如可享受更多优惠和便捷服务，避免一味的处罚打击用户使用共享汽车的积极性；及时对多次平均分或单次评分过低的用户实行暂停使用、拉入失信名单的限制措施，避免造成更为严重的后果；
所述报告生成模块8用于根据驾驶行为识别模块5、驾驶行为评估模块6、赏罚模块7的结果形成驾驶行为分析报告，并通过信息收发模块10将分析报告发送给驾驶员，便于驾驶员及时了解驾驶情况，帮助驾驶人认识到自身可能忽略的不当驾驶行径；
所述意见反馈模块9用于客户对共享汽车的驾驶行为评估结果(扣分情况)进行反馈，如果用户认为评估(扣分)判定有误，可在收到报告一周内提出申诉，共享汽车方结合客观情况对驾驶过程进行最终分析，确认判定有误后，撤销评级结果并退还额外收取金额；
所述恢复模块11用于对赏罚模块7拉入失信名单的用户进行恢复。
进一步，所述赏罚模块针7对单次评分为A+或连续三次评分达A等级的用户，将享有本次(连续获评A级为第三次)费用折扣的优惠，单次评分达A级用户可获得随机金额的代金券(限等级B及以上时使用)；对长期保持A等级的用户，可提供优先客服接入、优先处理报障等更多权益；
针对驾驶评分为B等级，则用户在驾驶结束后不会受到任何形式的奖励或惩罚，但可以使用此前已经获得的代金券抵扣消费金额；
针对C、D等级，在这两个等级的用户，除了无法使用代金券之外，单次驾驶还将被收取分别占本次费用2％和5％的额外附加费用；
针对用户的最终评分低于60，即F等级，需支付占本次消费金额10％的额外费用，并在使用后三日内通过制定途经对共享汽车受到的损坏进行赔偿，期间暂停使用共享汽车；
针对单次评分低于40分或两次评为F级的用户暂停使用期限将延长7日；
针对三个月内累计F评级次数超过五次的用户将被加入失信名单；此外，若用户未能及时缴纳赔偿金，则在补齐费用前均不允许使用共享汽车，超过三次同样将被纳入失信名单，失信名单内的用户若再次获评F将被封禁账号，不能再被允许使用共享汽车服务；
如果一季度内失信用户没有再次收到C及以下等级的评级和欠缴罚金的失信行为，则可通过恢复模块11将其移出失信名单。
实施例2
参阅图1、图2，本发明提供的共享汽车监管系统的监管方法，包括以下步骤：
步骤S1、不安全驾驶行为识别
步骤S1.1、通过安装在共享汽车节气门处的节气门开度传感器101采集油门力度信息，通过安装在共享汽车制动主缸处的液压传感器102采集制动液液压信息，通过安装在共享汽车刹车踏板处的压力传感器103采集刹车力度信息，通过安装在共享汽车制动系统中的轮速传感器104采集车速信息，通过安装在共享汽车左右轮轮毂处的三轴加速度传感器106采集左右轮纵向加速度信息，根据采集的信息来识别是否存在急加速或急制动的不安全驾驶行为；
步骤S1.2、通过安装在共享汽车方向盘上的定位传感器105采集方向盘转角、转角方向与角速度信息，同时结合三轴加速度传感器106采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在急转弯的不安全驾驶行为；
步骤S1.3、通过安装在共享汽车车顶的视频采集设备107提取的路面限速信息，同时结合轮速传感器104采集的车速信息来识别是否存在超速的不安全驾驶行为；
步骤S1.4、通过安装在共享汽车顶部的车载毫米波雷达装置110测得的与前车的距离，从而识别是否存在车距不当的不安全驾驶行为；
步骤S1.5、视频采集设备107获取的左右车道线信息经过第二图像处理模块3进行图像处理后，拟合车道线参数、提取车道线线型与颜色信息，同时结合GPS定位模块109、GIS电子地图4综合计算出行驶路段中共享汽车距离左右车道线的距离信息，来识别是否存在车道偏离或长时间骑线行驶的不安全驾驶行为；当共享汽车距离左右车道线的距离为负开始计时，如超过规定值视为长时间骑线行驶；
步骤S1.6、通过安装在共享汽车后轮的轮锁处的GPS定位模块109与GIS电子地图4信息确定共享汽车是否处于可超车路段，再通过车载毫米波雷达装置110测得的与前车的距离，判断是否为合理超车距离，同时结合三轴加速度传感器106采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在不恰当超车的不安全驾驶行为；
步骤S1.7、根据轮速传感器104采集的车速信息、GPS定位模块109及GIS电子地图4信息，判定车速为零的位置是否为GIS电子地图4中的指定停车点，从而识别是否存在不恰当停车的不安全驾驶行为；
步骤S1.8、根据GPS定位模块109与GIS电子地图4判断行驶路段的车灯应用规范，结合共享汽车CAN总线输出的实际车灯信号信息来识别是否存在不恰当打灯的不安全驾驶行为，并且将输出信号的时间与白天夜晚的规定时间阈值进行比较，判断不恰当打灯行为的发生时间是白天还是夜晚；
步骤S1.9、通过安装在共享汽车内且对准驾驶员的机器视觉监测仪108获取驾驶员驾驶时的姿势、驾驶状态信息，机器视觉监测仪108所监测的图像数据通过第一图像处理模块2处理后便可获取驾驶人眼睛和嘴的状态、头部姿势、手部姿势等驾驶人行为动作；根据驾驶员面部图像数据分析人眼与人嘴状态，判断驾驶员是否存在驾驶疲劳行为，同时从驾驶员正面图像信息中对头部姿势、手部姿势进行特征提取，根据特征提取判断手部图像与耳部图像的距离，进一步判断驾驶员是否存在接听电话等分心行为；
步骤S1.10、从交通违章查询系统12采集驾驶人闯红灯、不避让行人等违规情况，根据获取的信息来识别是否存在违规行为；
步骤S2、根据步骤S1.1-S1.10获取的信息对驾驶行为进行综合评估打分；
评估时，首先建立确定因素集U＝{急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为}；
针对急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为的共同特征选取反S型隶属度函数，超速行为选择高斯型隶属函数，车距不当行为选取了S形隶属度函数；针对违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、骑线行驶行为选择了矩阵型隶属度函数；
急加速、急制动行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000171
其中，a为一次行程中所出现的某次急加速、急制动行为产生的加速度最大值，
Figure BDA0002927349220000172
单位为m/s2，采样频率为1Hz；
急转弯行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000173
其中，
Figure BDA0002927349220000174
为一次行程中方向盘转角的最大角速度，即方向盘转速的最大变化率，
Figure BDA0002927349220000175
单位为rad/s，采样频率为10Hz；
车道偏离行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000176
其中，b为一次行程中车轮外边缘与车道线的最大相对距离，单位为m；
超速行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000177
其中，当前道路平均速度为
Figure BDA0002927349220000178
道路允许的最大速度为vmax，单位为m/s：
车距不当行为的隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000181
其中，s为一次行程中的最小车距，单位为m；
违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、长时间骑线行驶行为隶属度函数为
Figure BDA0002927349220000182
一旦识别到不良行为则隶属度为0；
不恰当打灯行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000183
疲劳分心行为隶属度为
Figure BDA0002927349220000184
之后对各个指标赋予相应的权重系数，急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为构成的权重向量为
Figure BDA0002927349220000185
所以某次驾驶过程的综合隶属度由公式
Figure BDA0002927349220000186
得到；
确定正常驾驶(不产生任何不良驾驶行为)的综合隶属度xs，方法和计算xa时相同，先得到每项因素正常驾驶的隶属度再由公式求出综合隶属度，以此为标准，某次驾驶过程的综合隶属度和正常驾驶时的综合隶属度的差值越大，则说明最后的综合得分越低，综合得分若以百分制计算，则G＝100×(1-xs+xa)；
步骤S3、根据步骤S2的评分结果对驾驶员进行赏罚措施；
步骤S4、将步骤S1至S3获取的信息综合汇总后形成分析报告，并通过信息收发模块将分析报告发送给驾驶员，便于驾驶员及时了解驾驶情况，帮助驾驶人认识到自身可能忽略的不当驾驶行径；
步骤S5、如果用户认为分析报告中的评估(扣分)判定有误，可在收到报告一周内通过意见反馈模块9向客服提出申诉，共享汽车方结合客观情况对驾驶过程进行最终分析，确认判定有误后，撤销评级结果并退还额外收取金额；
步骤S6、如失信用户表现良好，则可通过恢复模块11将其移出失信名单。

Claims (7)

1.一种共享汽车监管系统，其特征在于，包括：数据采集模块、第一图像处理模块、第二图像处理模块、GIS电子地图、驾驶行为识别模块、驾驶行为评估模块、赏罚模块；
其中，所述数据采集模块包括安装在共享汽车节气门处的节气门开度传感器、安装在共享汽车制动主缸处的液压传感器、安装在共享汽车刹车踏板处的压力传感器、安装在共享汽车制动系统中的轮速传感器、安装在共享汽车方向盘上的定位传感器、安装在共享汽车左右轮轮毂处的三轴加速度传感器、安装在共享汽车车顶的视频采集设备、安装在共享汽车内且对准驾驶员的机器视觉监测仪、安装在共享汽车后轮的轮锁处的GPS定位模块、安装在共享汽车顶部的车载毫米波雷达装置；
所述节气门开度传感器用于采集油门力度信息；所述液压传感器用于采集制动液液压信息；所述压力传感器用于采集刹车力度信息；所述轮速传感器用于采集车速信息；所述定位传感器用于采集方向盘转角、转角方向与角速度信息并通过共享汽车CAN总线输出；
所述三轴加速度传感器用于检测左右轮加速度信息，包括车轮纵向加速度、车轮横向加速度；
所述视频采集设备用于提取共享汽车所行使的路面限速信息、左右车道线的信息；
所述机器视觉监测仪用于获取驾驶员驾驶时的姿势、驾驶状态信息；
所述GPS定位模块实时定位共享汽车，获取共享汽车所处位置信息；
所述车载毫米波雷达装置用于测得与前车的距离；
所述第一图像处理模块用于根据机器视觉监测仪所监测的图像数据获取驾驶人眼睛和嘴的状态、头部姿势、手部姿势；
所述第二图像处理模块用于对车顶的视频采集设备的视频数据进行图像处理，拟合车道线参数、提取车道线线型与颜色信息；
所述驾驶行为识别模块包括第一识别模块、第二识别模块、第三识别模块、第四识别模块、第五识别模块、第六识别模块、第七识别模块、第八识别模块、第九识别模块、第十识别模块；
其中，所述第一识别模块用于根据节气门开度传感器采集的油门力度信息、液压传感器采集的制动液液压信息、压力传感器采集的刹车力度信息、轮速传感器采集的车速信息及三轴加速度传感器采集的左右轮纵向加速度信息来识别是否存在急加速或急制动的不安全驾驶行为；
所述第二识别模块用于根据定位传感器采集的方向盘转角、转角方向与角速度信息及三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在急转弯的不安全驾驶行为；
所述第三识别模块用于根据视频采集设备提取的路面限速信息及轮速传感器采集的车速信息来识别是否存在超速的不安全驾驶行为；
所述第四识别模块用于根据车载毫米波雷达测得的与前车的距离来识别是否存在车距不当的不安全驾驶行为；
所述第五识别模块用于根据视频采集设备获取的左右车道线信息，结合GPS定位模块和GIS电子地图综合计算出行驶路段中共享汽车距离左右车道线的距离信息，来识别是否存在车道偏离或长时间骑线行驶的不安全驾驶行为；当共享汽车距离左右车道线的距离为负开始计时，如超过规定值视为长时间骑线行驶；
所述第六识别模块用于根据GPS定位模块与GIS电子地图信息确定共享汽车是否处于可超车路段，再通过车载毫米波雷达装置测得的与前车的距离，判断是否为合理超车距离，同时结合三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在不恰当超车的不安全驾驶行为；
所述第七识别模块用于根据轮速传感器采集的车速信息、GPS定位模块及GIS电子地图信息，判定车速为零的位置是否为GIS电子地图中的指定停车点，从而识别是否存在不恰当停车的不安全驾驶行为；
所述第八识别模块用于根据GPS定位模块与GIS电子地图判断行驶路段的车灯应用规范，结合共享汽车CAN总线输出的实际车灯信号信息来识别是否存在不恰当打灯的不安全驾驶行为，并且将输出信号的时间与白天夜晚的规定时间阈值进行比较，判断不恰当打灯行为的发生时间是白天还是夜晚；
所述第九识别模块用于根据第一图像处理模块输出的驾驶员面部图像数据分析人眼与人嘴状态，判断驾驶员是否存在驾驶疲劳行为，同时从驾驶员正面图像信息中对头部姿势、手部姿势进行特征提取，根据特征提取判断手部图像与耳部图像的距离，进一步判断驾驶员是否存在接听电话的分心行为；
所述第十识别模块用于从交通违章查询系统采集驾驶人闯红灯、不避让行人的违规情况，根据获取的信息来识别是否存在违规行为；
所述驾驶行为评估模块用于根据驾驶行为识别模块获取的信息对驾驶行为进行综合评估打分，评估时采取模糊综合评判的方法从整体上对驾驶员的不良驾驶行为状态进行综合评估；
所述赏罚模块用于根据驾驶行为评估模块获取的评估结果对驾驶员进行赏罚措施；
所述驾驶行为评估模块进行综合评估时，首先建立确定因素集U＝{急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为}；
针对急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为的共同特征选取反S型隶属度函数，超速行为选择高斯型隶属函数，车距不当行为选取了S形隶属度函数；针对违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、骑线行驶行为选择了矩阵型隶属度函数；
急加速、急制动行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000031
其中，a为一次行程中所出现的某次急加速、急制动行为产生的加速度最大值，
Figure FDA0003394590080000032
单位为m/s2，采样频率为1Hz；
急转弯行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000033
其中，
Figure FDA0003394590080000034
为一次行程中方向盘转角的最大角速度，即方向盘转速的最大变化率，
Figure FDA0003394590080000035
单位为rad/s，采样频率为10Hz；
车道偏离行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000036
其中，b为一次行程中车轮外边缘与车道线的最大相对距离，单位为m；
超速行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000037
其中，当前道路平均速度为
Figure FDA0003394590080000038
道路允许的最大速度为vmax，单位为m/s：
车距不当行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000041
其中，s为一次行程中的最小车距，单位为m；
违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、长时间骑线行驶行为隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000042
一旦识别到不良行为则隶属度为0；
不恰当打灯行为隶属度为
Figure FDA0003394590080000043
疲劳分心行为隶属度为
Figure FDA0003394590080000044
之后对各个指标赋予相应的权重系数，急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为构成的权重向量为
Figure FDA0003394590080000045
所以某次驾驶过程的综合隶属度由公式
Figure FDA0003394590080000046
得到；
确定正常驾驶的综合隶属度xs，方法和计算xa时相同，先得到每项因素正常驾驶的隶属度再由公式求出综合隶属度，以此为标准，某次驾驶过程的综合隶属度和正常驾驶时的综合隶属度的差值越大，则说明最后的综合得分越低，综合得分若以百分制计算，则G＝100×(1-xs+xa)。
2.根据权利要求1所述的共享汽车监管系统，其特征在于，该监管系统还包括报告生成模块，所述报告生成模块用于根据驾驶行为识别模块、驾驶行为评估模块、赏罚模块的结果形成驾驶行为分析报告，并通过信息收发模块将分析报告发送给驾驶员。
3.根据权利要求1所述的共享汽车监管系统，其特征在于，该监管系统还包括意见反馈模块，所述意见反馈模块用于客户对共享汽车的驾驶行为评估结果进行反馈。
4.根据权利要求1所述的共享汽车监管系统，其特征在于，该监管系统还包括恢复模块，所述恢复模块用于对赏罚模块拉入失信名单的用户进行恢复。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的共享汽车监管系统，其特征在于，所述赏罚模块分为A+、A、B、C、D、F共6个等级，分别对应100、90～99、80～89、70～79、60～69及60分以下的评分，根据评分等级给予相应奖励或惩罚。
6.权利要求1所述的共享汽车监管系统的监管方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤S1、不安全驾驶行为识别
步骤S1.1、通过安装在共享汽车节气门处的节气门开度传感器采集油门力度信息，通过安装在共享汽车制动主缸处的液压传感器采集制动液液压信息，通过安装在共享汽车刹车踏板处的压力传感器采集刹车力度信息，通过安装在共享汽车制动系统中的轮速传感器采集车速信息，通过安装在共享汽车左右轮轮毂处的三轴加速度传感器采集左右轮纵向加速度信息，根据采集的信息来识别是否存在急加速或急制动的不安全驾驶行为；
步骤S1.2、通过安装在共享汽车方向盘上的定位传感器采集方向盘转角、转角方向与角速度信息，同时结合三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在急转弯的不安全驾驶行为；
步骤S1.3、通过安装在共享汽车车顶的视频采集设备提取的路面限速信息，同时结合轮速传感器采集的车速信息来识别是否存在超速的不安全驾驶行为；
步骤S1.4、通过安装在共享汽车顶部的车载毫米波雷达装置测得的与前车的距离，从而识别是否存在车距不当的不安全驾驶行为；
步骤S1.5、视频采集设备获取的左右车道线信息经过第二图像处理模块进行图像处理，拟合车道线参数、提取车道线线型与颜色信息，同时结合GPS定位模块、GIS电子地图综合计算出行驶路段中共享汽车距离左右车道线的距离信息，来识别是否存在车道偏离或长时间骑线行驶的不安全驾驶行为；当共享汽车距离左右车道线的距离为负开始计时，如超过规定值视为长时间骑线行驶；
步骤S1.6、通过安装在共享汽车后轮的轮锁处的GPS定位模块与GIS电子地图信息确定共享汽车是否处于可超车路段，再通过车载毫米波雷达装置测得的与前车的距离，判断是否为合理超车距离，同时结合三轴加速度传感器采集的左右轮横向加速度信息来识别是否存在不恰当超车的不安全驾驶行为；
步骤S1.7、根据轮速传感器采集的车速信息、GPS定位模块及GIS电子地图信息，判定车速为零的位置是否为GIS电子地图中的指定停车点，从而识别是否存在不恰当停车的不安全驾驶行为；
步骤S1.8、根据GPS定位模块与GIS电子地图判断行驶路段的车灯应用规范，结合共享汽车CAN总线输出的实际车灯信号信息来识别是否存在不恰当打灯的不安全驾驶行为，并且将输出信号的时间与白天夜晚的规定时间阈值进行比较，判断不恰当打灯行为的发生时间是白天还是夜晚；
步骤S1.9、通过安装在共享汽车内且对准驾驶员的机器视觉监测仪获取驾驶员驾驶时的姿势、驾驶状态信息，机器视觉监测仪所监测的图像数据通过第一图像处理模块处理后便可获取驾驶人眼睛和嘴的状态、头部姿势、手部姿势；根据驾驶员面部图像数据分析人眼与人嘴状态，判断驾驶员是否存在驾驶疲劳行为，同时从驾驶员正面图像信息中对头部姿势、手部姿势进行特征提取，根据特征提取判断手部图像与耳部图像的距离，进一步判断驾驶员是否存在分心行为，分心行为包括接听电话；
步骤S1.10、从交通违章查询系统采集驾驶人闯红灯、不避让行人的违规情况，根据获取的信息来识别是否存在违规行为；
步骤S2、根据步骤S1.1-S1.10获取的信息对驾驶行为进行综合评估打分；
评估时，首先建立确定因素集U＝{急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为}；
针对急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为的共同特征选取反S型隶属度函数，超速行为选择高斯型隶属函数，车距不当行为选取了S形隶属度函数；针对违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、骑线行驶行为选择了矩阵型隶属度函数；
急加速、急制动行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000061
其中，a为一次行程中所出现的某次急加速、急制动行为产生的加速度最大值，
Figure FDA0003394590080000062
单位为m/s2，采样频率为1Hz；
急转弯行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000063
其中，
Figure FDA0003394590080000071
为一次行程中方向盘转角的最大角速度，即方向盘转速的最大变化率，
Figure FDA0003394590080000072
单位为rad/s，采样频率为10Hz；
车道偏离行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000073
其中，b为一次行程中车轮外边缘与车道线的最大相对距离，单位为m；
超速行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000074
其中，当前道路平均速度为
Figure FDA0003394590080000075
道路允许的最大速度为vmax，单位为m/s：
车距不当行为的隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000076
其中，s为一次行程中的最小车距，单位为m；
违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为、长时间骑线行驶行为隶属度函数为
Figure FDA0003394590080000077
一旦识别到不良行为则隶属度为0；
不恰当打灯行为隶属度为
Figure FDA0003394590080000078
疲劳分心行为隶属度为
Figure FDA0003394590080000079
之后对各个指标赋予相应的权重系数，急加速行为，急制动行为，急转弯行为，车道偏离行为，超速行为，车距不当行为，违规行为，不恰当超车行为，不恰当停车行为，长时间骑线行驶行为，不恰当打灯行为，疲劳分心行为构成的权重向量为
Figure FDA0003394590080000081
所以某次驾驶过程的综合隶属度由公式
Figure FDA0003394590080000082
得到；
确定正常驾驶的综合隶属度xs，方法和计算xa时相同，先得到每项因素正常驾驶的隶属度再由公式求出综合隶属度，以此为标准，某次驾驶过程的综合隶属度和正常驾驶时的综合隶属度的差值越大，则说明最后的综合得分越低，综合得分若以百分制计算，则G＝100×(1-xs+xa)；
步骤S3、根据步骤S2的评分结果对驾驶员进行赏罚措施。
7.根据权利要求6所述的监管方法，其特征在于，该监管方法还包括以下步骤：
步骤S4、将步骤S1-S3获取的信息综合汇总后形成分析报告，并通过信息收发模块将分析报告发送给驾驶员；
步骤S5、如果用户认为分析报告中的评估判定有误，在收到分析报告一周内通过意见反馈模块向客服提出申诉；
步骤S6、如赏罚模块中的失信用户表现良好，则通过恢复模块将其移出失信名单。
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