CN113232670B - 基于区块链的驾驶行为分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于区块链的驾驶行为分析方法，涉及区块链技术领域。本发明包括接收监控设备上传的车辆的驾驶行为信息数据，分析所述驾驶行为信息数据的数据类型，根据所述数据类型确定事件类型；于区块链中调取对应所述事件类型的标准数据，将所述标准数据和所述驾驶行为信息数据对比，确定所述驾驶行为信息数据是否存才异常数据；若存在所述异常数据，确定所述异常数据中具有异常事件个数；根据所述异常事件的个数确定驾驶指数。本发明通过对车辆的行驶数据以及驾驶员驾驶行为进行检测，并对检测的数据进行分析，根据驾驶中的异常事件形成一定驾驶公里数的驾驶指数，从而能够直观的反映驾驶人员的驾驶习惯，起到规训作用，提高驾驶的安全性。

Description

基于区块链的驾驶行为分析方法
技术领域
本发明属于区块链技术领域，特别是涉及基于区块链的驾驶行为分析方法。
背景技术
为保障道路交通安全，降低交通事故发生的概率，交通执法人员在路口设置关卡对车辆进行拦截，以检查车辆是否为违规驾驶，例如是否为酒后驾驶。由于需要交通执法人员针对每一通行车辆实施违规检查，效率较低。
申请公布号CN110533912A中公开了一种基于区块链的驾驶行为检测方法及装置，通过对车辆行驶数据特征的提取，对驾驶行为进行检测，根据监测结果通知驾驶人员或者通知执法人员对驾驶员进行查处，其针对的是违法或者违规事件对驾驶员进行通知的，提高违规检查的效率，仅仅起到监督警告或者查处的作用，然而在驾驶的过程中并非仅仅是违规违法行为才会对驾驶安全形造成影响，其另外的行车间距、分神、急加速、急减速等等都不在查处的范围内，却极大的影响了驾驶的安全性，并不能对驾驶员的驾驶习惯进行监督提醒，形成良好的规训，提高驾驶的安全性。
发明内容
本发明的目的在于提供基于区块链的驾驶行为分析方法，通过对车辆的行驶数据以及驾驶员驾驶行为进行检测，并对检测的数据进行分析，根据驾驶中的异常事件形成一定驾驶公里数的驾驶指数，从而能够直观的反映驾驶人员的驾驶习惯，起到规训作用，提高驾驶的安全性。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为基于区块链的驾驶行为分析方法，包括如下步骤：
接收监控设备上传的车辆的驾驶行为信息数据，分析所述驾驶行为信息数据的数据类型，根据所述数据类型确定事件类型；
其中，监控设备上传的数据在时间上是呈连续性的；
于区块链中调取对应所述事件类型的标准数据，将所述标准数据和所述驾驶行为信息数据对比，确定所述驾驶行为信息数据是否存才异常数据；
若存在所述异常数据，确定所述异常数据中具有异常事件个数；
根据所述异常事件的个数确定驾驶行为指数；
其中，驾驶指数为一段距离内的驾驶指数。
优选地，驾驶指数是通过
Figure BDA0003114561030000021
得出的；
L为路程长度；
t表示该该段路程中异常事件的个数。
优选地，所述驾驶指数包括纵向平稳指数、横向平稳指数、行为指数、疲劳指数、违规指数。
优选地，纵向平稳指数、横向平稳指数、行为指数、疲劳指数和违规指数中任意一指数的确定至少分析一种异常事件类型。
纵向平稳指数中的异常事件包括前碰撞预警事件、行人预警事件、车距过近预警事件、急减速事件、急加速事件、驾驶员紧急制动事件、AEB紧急制动事件、AEB启动制动事件。
横向平稳指数中的异常事件包括车道偏离预警事件、分神事件。
行为指数中的异常事件包括打电话事件、抽烟事件。
疲劳指数中的异常事件包括DMS疲劳驾驶事件、基于时长的疲劳驾驶事件。
违规指数中的异常事件包括超速事件。
优选地，若存在所述异常数据，向对应车辆的驾驶人员发送异常提醒。
本发明具有以下有益效果：
本发明对车辆的行驶数据以及驾驶员驾驶行为进行检测，对影响驾驶安全的行为或者车辆在行驶过程中出现的问题以及出现的违章违规进行分析，根据驾驶中的异常事件形成一定驾驶公里数的驾驶指数，从而能够直观的反映驾驶人员的驾驶习惯，起到规训作用，提高驾驶的安全性。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明的基于区块链的驾驶行为分析方法流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为基于区块链的驾驶行为分析方法。
其通过对车辆的行驶轨迹、行驶速度、行驶时的前后车距，启动、制动等进行监测，其中检测数据是依附于车牌号在相近的节点上发送至区块链的节点上。
包括如下步骤：
S001：接收监控设备上传的车辆的驾驶行为信息数据，分析所述驾驶行为信息数据的数据类型，根据所述数据类型确定事件类型，其中，监控设备上传的数据在时间上是呈连续性的；
驾驶行为信息数据指的是在车辆行驶过程中对车辆以及对驾驶员进行检测并采集的信息，包括车辆的速度信息、车辆的位置、加速、减速、是否发生碰撞、是否存在超速、行车间距是否过近、是否偏道、是否存在紧急制动等等，如驾驶员的状态信息，是否接打电话、抽烟、分神、疲劳驾驶等等能对驾驶产生干扰的人的状态以及行为信息。
其中驾驶行为信息数据，可进行分段上传，按照时间段进行上传，如在汽车启动后，每隔一分钟上传该车在一分钟内的驾驶行为信息，其中上传的信息为在一分钟之内所检测信息的总和，在节点接收到该信息是，处于节点内的服务器则对上传信息进行分析，首选确定信息的类型，如该部分数据为车辆的速度信息，又或者为驾驶员的视频信息，通过对视频信息内的画面进行图像识别，确定驾驶员是否存在有打电话或者抽烟的行为。
S002：于区块链中调取对应事件类型的标准数据，将标准数据和驾驶行为信息数据对比，确定驾驶行为信息数据是否存才异常数据。
其在S001中确定事件类型之后，将上传的数据和该事件类型的标准数据进行对比，其中，一驾驶行为信息数据被确定为记录车辆速度数据类型，根据车辆所在位置，其中从区块链中调取出车辆所在位置道路上的限速要求，将限速要求和车辆的当前速度进行对比，对车辆的挡圈上传的速度数据进行分析，从而判断出是否处于异常状态。
S003：若存在异常数据，确定异常数据中具有异常事件个数；
其中，一个异常事件的数据在时间上是呈连续性的，即在确定当前上传的驾驶行为信息数据存在驾驶异常后。
确定异常数据的起始时间点和终结时间点。
若起始时间点和终结时间点之间具有正常数据，判断正常数据该正常数据是否在时间呈连续的并超过10s中，若是，异常时间加1。
若一分钟内的车辆速度数据类型中的异常数据的起始时间和在数据的初始时间，异常数据的终结时间点和数据的终点相重合，则结合上一分钟或下一分钟的车辆速度数据类型中的异常数据进行结合分析，分析方式扔以正常数据或者异常数据在时间上的连续性进行分析。
其中，“一分钟的”仅仅为举例说明。
驾驶指数包括纵向平稳指数、横向平稳指数、行为指数、疲劳指数、违规指数；
其中，纵向平稳指数、横向平稳指数和违规指数主要是对车辆的形式信息进行采集的，行为指数和疲劳指数主要是对驾驶员的行为信息进行采集的，而后者驾驶员在异常状态下如疲劳驾驶、抽烟、打电话则容易使得驾驶员分神引发交通事故和出现如纵向平稳指数中的急减速、急减速、AEB紧急制动或者AEB启动制动等事件，进而可以通过对驾驶员的行为指数和疲劳指数为辅，纵向平稳指数、横向平稳指数和违规指数为主对车辆的形式进行分析。
行为指数、疲劳指数和违规指数直接反应驾驶员的驾驶状态、行为，车辆行驶行为和纵向平稳指数、横向平稳指数反应车辆行驶状态。
纵向平稳指数中的异常事件包括前碰撞预警事件、行人预警事件、车距过近预警事件、急减速事件、急加速事件、驾驶员紧急制动事件、AEB紧急制动事件、AEB启动制动事件。
横向平稳指数中的异常事件包括车道偏离预警事件、分神事件中一种事件个数进行确定。
行为指数中的异常事件包括打电话事件、抽烟事件中一种事件个数进行确定。
疲劳指数中的异常事件包括DMS疲劳驾驶事件、基于时长的疲劳驾驶事件中一种事件个数进行确定。
违规指数中的异常事件包括超速事件。
其中例如基于时长的疲劳驾驶事件可依照连续驾驶时长进行累计，连续驾驶超过4h，超过4h后每半小时算1次事件，当然更换驾驶员另外及时，上述中相应的数据监测方式均为现有技术，不在一一赘述。
违规指数的确定包括超速事件。
若存在异常数据，向对应车辆的驾驶人员发送异常提醒。
其中，驾驶指数为一段距离内的驾驶指数，
驾驶指数是通过
Figure BDA0003114561030000071
得出的；
其中K为系数；
L为路程长度；
t表示该该段路程中异常事件的个数。
其中以100公里纵向平稳指数计算方式。
前碰撞预警事件、行人预警事件、车距过近预警事件、急减速事件、急加速事件、驾驶员紧急制动事件、AEB紧急制动事件、AEB启动制动事件依次为a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8，另外的对上述时间的危险等级指定相应的系数，即t＝2a1+2a2+a3+0.5a4+0.3a5+3a6+2a7+a8，其中党K为40时：
确定时间的次数后将t带入
Figure BDA0003114561030000072
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元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。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (9)

1.基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
接收监控设备上传的车辆的驾驶行为信息数据，分析所述驾驶行为信息数据的数据类型，根据所述数据类型确定事件类型；
其中，监控设备上传的数据在时间上是呈连续性的；
于区块链中调取对应所述事件类型的标准数据，将所述标准数据和所述驾驶行为信息数据对比，确定所述驾驶行为信息数据是否存在异常数据；
若存在所述异常数据，确定所述异常数据中具有异常事件的个数，根据所述异常事件的个数确定驾驶指数；
其中，驾驶指数为一段距离内的驾驶行为指数，
通过
Figure FDA0003581733320000011
得出的；
K为系数；
L为路程长度；
t表示该段路程中异常事件的个数。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述驾驶指数包括纵向平稳指数、横向平稳指数、行为指数、疲劳指数、违规指数。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述纵向平稳指数、横向平稳指数、行为指数、疲劳指数和违规指数中任意一指数的确定至少分析一种异常事件类型。
4.根据权利要求2所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，纵向平稳指数中的异常事件包括前碰撞预警事件、行人预警事件、车距过近预警事件、急减速事件、急加速事件、驾驶员紧急制动事件、AEB紧急制动事件、AEB启动制动事件。
5.根据权利要求2所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，横向平稳指数中的异常事件包括车道偏离预警事件、分神事件。
6.根据权利要求2所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，行为指数中的异常事件包括打电话事件、抽烟事件。
7.根据权利要求2所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，疲劳指数中的异常事件包括DMS疲劳驾驶事件、基于时长的疲劳驾驶事件。
8.根据权利要求2所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，违规指数中的异常事件包括超速事件。
9.根据权利要求1所述的基于区块链的驾驶行为分析方法，其特征在于，若存在所述异常数据，向对应车辆的驾驶人员发送异常提醒。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113971880A (zh) * 2021-09-29 2022-01-25 上海联茵信息技术有限公司 基于区块链的汽车智能监测系统及方法
CN115131894A (zh) * 2022-06-28 2022-09-30 武汉科技大学 一种基于区块链技术的机动车远程监控系统

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104732785A (zh) * 2015-01-09 2015-06-24 杭州好好开车科技有限公司 一种驾驶行为分析和提醒的方法及系统
CN105679020B (zh) * 2016-01-29 2017-12-05 深圳市美好幸福生活安全系统有限公司 一种驾驶行为分析装置和方法
CN106803008A (zh) * 2017-02-15 2017-06-06 武汉极目智能技术有限公司 一种基于adas系统的实时驾驶行为评分方法与系统
CN111526311B (zh) * 2019-01-17 2023-02-28 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 驾驶用户行为的判断方法、系统、计算机设备及存储介质
CN110533912B (zh) * 2019-09-16 2022-05-20 腾讯科技（深圳）有限公司 基于区块链的驾驶行为检测方法及装置
CN111680561B (zh) * 2020-05-09 2023-04-14 大连理工大学 一种驾驶行为习惯分析系统
AU2020103488A4 (en) * 2020-11-17 2021-01-28 Chang'an University Method and device for evaluating driving behaviour of truck based on gps trajectory data

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