CN113159513A - 一种基于驾驶行为的司机身心状态判断方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,包括:获取服务订单的行驶数据;计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值;将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息;所述标准加权值通过计算网约车平台对应历史服务订单的行驶数据得到。其方法通过获取服务订单的行驶数据;计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值;将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,实现基于行驶数据挖掘司机的身心状态信息。其中,本发明基于行驶数据和历史服务订单数据中,挖掘司机身心状态与行驶数据之间的对应关系,更加科学客观的给出司机当前身心状态的优良中差判断,为乘客和司机的出行安全提供更加牢靠的保证。
Description
技术领域
本发明属于网约车信息处理的技术领域,具体涉及一种基于驾驶行为的司机身心状态判断方法及装置。
背景技术
随着互联网的普及,网约车已成为人们日常生活中不可或缺的出行方式。但是网约车对司机乘客的安全存在着不容忽视的问题,如何提高驾驶员安全驾驶的服务质量,保护乘客人身安全,也变成服务商重点关注的问题。
目前,现有技术普遍是对服务订单的行驶轨迹进行监测,如基于驾驶时长、判断司机乘客上报的行驶轨迹是否重合,是否存在偏航。现有技术难以有效检测司机在服务过程中的其他异常状态。如何监测和智能评估司机的身心状态,有助于及早发现可能的违规或不良好行为,另一份方面及时作出应对措施,避免交通事故或涉及乘客人身安全的意外发生。
发明内容
本发明的目的是要解决上述的技术问题,提供一种基于驾驶行为的司机身心状态判断方法及装置。
为了解决上述问题,本发明按以下技术方案予以实现的:
第一方面,本发明提供了一种基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,包括:
获取服务订单的行驶数据;
计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值;
将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息;所述标准加权值通过计算网约车平台对应历史服务订单的行驶数据得到。
结合第一方面,本发明还提供了第一方面的第1种实施方式,具体的,所述将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息,具体包括:
所述标准加权值包括平台数据加权值和个人标准加权值,对比驾驶状态加权值和平台数据加权值:
当驾驶状态加权值大于平台数据加权值时,输出身心状态信息为异常;
当驾驶状态加权值小于平台数据加权值时,对比驾驶状态加权值和个人数据加权值:
当驾驶状态加权值大于个人数据加权值时,输出身心状态信息为异常。
结合第一方面,本发明还提供了第一方面的第2种实施方式,具体的,所述平台数据加权值通过计算网约车平台所有历史服务订单的行驶数据得到;所述个人标准加权值通过计算个人历史服务订单的行驶数据得到。
结合第一方面,本发明还提供了第一方面的第3种实施方式,具体的,所述计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值,具体包括:
对行驶数据进行时段清洗和区域清洗,得到清洗行驶数据;
提取清洗行驶数据的急刹次数、加速次数、急转向次数和偏航次数,计算对应司机的驾驶状态加权值。
结合第一方面,本发明还提供了第一方面的第4种实施方式,具体的,所述行驶数据包括行驶轨迹,以及对应的道路信息、路况信息、天气信息和时间信息。
结合第一方面,本发明还提供了第一方面的第5种实施方式,具体的,司机身心状态判断方法还包括:
当身心状态信息为异常时,执行异常处理策略;
所述异常处理策略包括停止向对应车辆的司机端分派服务订单,以及向网约车平台或司机端推送告警信息。
第二方面,本发明还提供了一种基于驾驶行为的司机身心状态判断装置,包括获取模块、计算模块和比较模块;
所述获取模块,其用于获取服务订单的行驶数据;
所述计算模块,其用于计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值;
所述比较模块,其用于将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息;所述标准加权值通过计算网约车平台对应历史服务订单的行驶数据得到。
结合第二方面,本发明还提供了第二方面的第1种实施方式,具体的,所述所述比较模块将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息,具体包括:
所述标准加权值包括平台数据加权值和个人标准加权值,对比驾驶状态加权值和平台数据加权值:
当驾驶状态加权值大于平台数据加权值时,输出身心状态信息为异常;
当驾驶状态加权值小于平台数据加权值时,对比驾驶状态加权值和个人数据加权值:
当驾驶状态加权值大于个人数据加权值时,输出身心状态信息为异常。
结合第二方面,本发明还提供了第二方面的第2种实施方式,具体的,所述计算模块计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值,具体包括:
对行驶数据进行时段清洗和区域清洗,得到清洗行驶数据;
提取清洗行驶数据的急刹次数、加速次数、急转向次数和偏航次数,计算对应司机的驾驶状态加权值。
结合第二方面,本发明还提供了第二方面的第3种实施方式,具体的,司机身心状态判断装置还包括执行模块;
所述执行模块用于当身心状态信息为异常时,执行异常处理策略;所述异常处理策略包括停止向对应车辆的司机端分派服务订单,以及向网约车平台或司机端推送告警信息。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提供了一种基于驾驶行为的司机身心状态判断方法及装置。其方法通过获取服务订单的行驶数据;计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值;将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,实现基于行驶数据挖掘司机的身心状态信息。其中,本发明基于行驶数据和历史服务订单数据中,挖掘司机身心状态与行驶数据之间的对应关系,更加科学客观的给出司机当前身心状态的优良中差判断,为乘客和司机的出行安全提供更加牢靠的保证。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明,其中:
图1是本发明的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法的流程示意图;
图2是本发明的基于驾驶行为的司机身心状态判断装置的组成示意图。
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,应当理解,本申请中附图仅起到说明和描述的目的,并不用于限定本申请的保护范围。另外,应当理解,示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解,流程图的操作可以不按顺序实现,没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外,本领域技术人员在本申请内容的指引下,可以向流程图添加一个或多个其他操作,也可以从流程图中移除一个或多个操作。
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。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的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。
为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容,结合特定应用场景“网约车打车场景”,给出以下实施方式。对于本领域技术人员来说,在不脱离本申请的精神和范围的情况下,可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。虽然本申请主要围绕“网约车打车场景”进行描述,但是应该理解,这仅是一个示例性实施例。本申请可以应用于任何其他交通运输的交通工具,可以包括出租车、私家车、顺风车、公共汽车等,或其任意组合。本申请还可以包括用于网约车打车的任何服务系统,例如,用于发送和/或接收快递的系统、用于买卖双方交易的服务系统。
需要说明的是,本申请实施例中将会用到术语“包括”,用于指出其后所声明的特征的存在,但并不排除增加其它的特征。
图1示出了本申请的一些实施例的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法的流程示意图,所述基于驾驶行为的司机身心状态判断方法包括以下步骤:
S100:获取服务订单的行驶数据。
在一种具体实施中,所述服务订单的行驶数据包括但不限于行驶轨迹,以及行驶轨迹对应的道路信息、路况信息、天气信息和时间信息等等。
具体的,所述行驶轨迹可通过车载采集设备获取,基于车联网上传到服务端进行计算驾驶状态加权值。另一方面,行驶轨迹还可通过司机的安装有网约车客户端的移动终端(司机端)获取,通过客户端上传服务订单的行驶数据。
S200:计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值。
在一种具体实施中,所述计算行驶数据对应司机的身心状态加权值,具体包括:
S210:对行驶数据进行时段清洗和区域清洗,得到清洗行驶数据。
在本实施例中,所述时段清洗是基于不同时间段,对行驶数据进行筛选数据,以得到更为准确的数据源。所述时段清洗中的时间段可包括以下之一或其组合:工作日早高峰、工作日晚高峰、工作日平峰、休息日早高峰、休息日晚高峰及休息日平峰等。
另一方面,区域清洗为对某个区域范围的行驶数据进行清洗。区域为商圈、写字楼等预设范围内的道路。可通过路名对行驶数据进行清洗。因考虑到某些道路或商圈,其车流量大,拥堵程度严重,对数据准确性存在较大影响。
S220:提取清洗行驶数据的急刹次数、加速次数、急转向次数和偏航次数,计算对应司机的身心状态加权值。
本发明通过将司机的驾驶行为具像的细分急刹、加速、紧急转向、偏航等4个维度,做一个综合评估,以此将会更加科学客观的给出司机当前身心状态的优良中差判断,为乘客和司机的出行安全提供更加牢靠的保证。
S300:将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息;所述标准加权值通过计算网约车平台对应历史服务订单的行驶数据得到。
在一种优选实施中,所述平台数据加权值通过计算网约车平台所有历史服务订单的行驶数据得到;所述个人标准加权值通过计算个人历史服务订单的行驶数据得到。
在本发明中,网约车平台通过将所有司机的服务订单的相应数据存储,基于大数据分析计算,得到平台数据加权值。通过所有历史服务订单,将司机在当前服务订单中的行为,与所有司机的行为体征做一个横向对比。同时,还将司机在当前服务订单中的行为,与他自身历史的行为体征作纵向对比。
在本实施例中,所述将身心状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息,具体包括:
所述标准加权值包括平台数据加权值和个人标准加权值,对比身心状态加权值和平台数据加权值:
当身心状态加权值大于平台数据加权值时,输出身心状态信息为异常;
当身心状态加权值小于平台数据加权值时,对比身心状态加权值和个人数据加权值:
当身心状态加权值大于个人数据加权值时,输出身心状态信息为异常。
本发明优选地,所述基于驾驶行为的司机身心状态判断方法还包括:
S400:当身心状态信息为异常时,执行异常处理策略;
所述异常处理策略包括停止向对应车辆的司机端分派服务订单,以及向网约车平台或司机端推送告警信息。
具体地,当识别司机的身心状态异常时,服务端向网约车平台的管理系统进行告警,及时发现异常并作出处理,如与司机沟通。同时,还包括停止向对应车辆的司机端分派服务订单。以在出现异常行为时进行及时反馈、告警,避免现有技术中的无法及时制止因异常行为可能导致的严重后果的缺陷。
如图2所示,本发明还提供了一种基于驾驶行为的司机身心状态判断装置,以实现上述的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,所述司机身心状态判断装置包括获取模块、计算模块和比较模块。
所述获取模块,其用于获取服务订单的行驶数据;
所述计算模块,其用于计算行驶数据对应司机的身心状态加权值;
所述比较模块,其用于将身心状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息;所述标准加权值通过计算网约车平台对应历史服务订单的行驶数据得到。
优选地,所述所述比较模块将身心状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息,具体包括:
所述标准加权值包括平台数据加权值和个人标准加权值,对比身心状态加权值和平台数据加权值:
当身心状态加权值大于平台数据加权值时,输出身心状态信息为异常;
当身心状态加权值小于平台数据加权值时,对比身心状态加权值和个人数据加权值:
当身心状态加权值大于个人数据加权值时,输出身心状态信息为异常。
优选地,所述计算模块计算行驶数据对应司机的身心状态加权值,具体包括:
对行驶数据进行时段清洗和区域清洗,得到清洗行驶数据;
提取清洗行驶数据的急刹次数、加速次数、急转向次数和偏航次数,计算对应司机的身心状态加权值。
优选地,基于驾驶行为的司机身心状态判断装置还包括执行模块;
所述执行模块用于当身心状态信息为异常时,执行异常处理策略;所述异常处理策略包括停止向对应车辆的司机端分派服务订单,以及向网约车平台或司机端推送告警信息。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,故凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,其特征在于,包括:
获取服务订单的行驶数据;
计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值;
将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息;所述标准加权值通过计算网约车平台对应历史服务订单的行驶数据得到。
2.根据权利要求1所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,其特征在于,所述将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息,具体包括:
所述标准加权值包括平台数据加权值和个人标准加权值,对比驾驶状态加权值和平台数据加权值:
当驾驶状态加权值大于平台数据加权值时,输出身心状态信息为异常;
当驾驶状态加权值小于平台数据加权值时,对比驾驶状态加权值和个人数据加权值:
当驾驶状态加权值大于个人数据加权值时,输出身心状态信息为异常。
3.根据权利要求2所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,其特征在于:
所述平台数据加权值通过计算网约车平台所有历史服务订单的行驶数据得到;所述个人标准加权值通过计算个人历史服务订单的行驶数据得到。
4.根据权利要求1所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,其特征在于,所述计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值,具体包括:
对行驶数据进行时段清洗和区域清洗,得到清洗行驶数据;
提取清洗行驶数据的急刹次数、加速次数、急转向次数和偏航次数,计算对应司机的驾驶状态加权值。
5.根据权利要求4所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,其特征在于:
所述行驶数据包括行驶轨迹,以及对应的道路信息、路况信息、天气信息和时间信息。
6.根据权利要求2或3所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断方法,其特征在于,还包括:
当身心状态信息为异常时,执行异常处理策略;
所述异常处理策略包括停止向对应车辆的司机端分派服务订单,以及向网约车平台或司机端推送告警信息。
7.一种基于驾驶行为的司机身心状态判断装置,其特征在于,包括获取模块、计算模块和比较模块;
所述获取模块,其用于获取服务订单的行驶数据;
所述计算模块,其用于计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值;
所述比较模块,其用于将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息;所述标准加权值通过计算网约车平台对应历史服务订单的行驶数据得到。
8.根据权利要求7所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断装置,其特征在于,所述所述比较模块将驾驶状态加权值与标准加权值相比较,确定司机的身心状态信息,具体包括:
所述标准加权值包括平台数据加权值和个人标准加权值,对比驾驶状态加权值和平台数据加权值:
当驾驶状态加权值大于平台数据加权值时,输出身心状态信息为异常;
当驾驶状态加权值小于平台数据加权值时,对比驾驶状态加权值和个人数据加权值:
当驾驶状态加权值大于个人数据加权值时,输出身心状态信息为异常。
9.根据权利要求7所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断装置,其特征在于,所述计算模块计算行驶数据对应司机的驾驶状态加权值,具体包括:
对行驶数据进行时段清洗和区域清洗,得到清洗行驶数据;
提取清洗行驶数据的急刹次数、加速次数、急转向次数和偏航次数,计算对应司机的驾驶状态加权值。
10.根据权利要求7或8所述的基于驾驶行为的司机身心状态判断装置,其特征在于,还包括执行模块;
所述执行模块用于当身心状态信息为异常时,执行异常处理策略;所述异常处理策略包括停止向对应车辆的司机端分派服务订单,以及向网约车平台或司机端推送告警信息。
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CN114999022A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-09-02 | 成都亿盟恒信科技有限公司 | 一种基于历史驾驶数据的驾驶习惯分析方法及系统 |
CN114999022B (zh) * | 2022-05-19 | 2024-05-17 | 成都亿盟恒信科技有限公司 | 一种基于历史驾驶数据的驾驶习惯分析系统 |
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