CN113291313B - 驾驶行为预警方法、装置及作业机械 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种驾驶行为预警方法、装置及作业机械，该方法包括：根据驾驶员在统计周期内的车辆行驶数据以及各违规驾驶行为的评价权重，确定在统计周期内的违规驾驶累加值；根据违规驾驶累加值与总驾驶时长，确定该驾驶员在统计周期内的行为评分；在满足预设条件的情况下，更新评价权重，并基于更新后的评价权重，重新统计该驾驶员在下一统计周期内的行为评分，在任一行为评分大于预设阈值的情况下生成预警信息。本发明根据各驾驶员的车辆行驶数据，及时调整驾驶过程中所出现的各违规驾驶行为的评价权重，从而实现根据各驾驶员的行为习惯，聚焦其高发违规驾驶行为，能更准确的对其驾驶行为进行评分，并能够有效地指导各驾驶员规范其驾驶行为。

Description

驾驶行为预警方法、装置及作业机械

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种驾驶行为预警方法、装置及作业机械。

背景技术

驾驶员不良驾驶行为不仅易造成交通事故，同时也易对所驾驶的车辆造成损伤，增加了售后维护成本及潜在事故的风险。通过对驾驶员的驾驶行为进行评价能有效的提醒及改善驾驶员的驾驶行为。

现有方法对驾驶员的驾驶行为通常采用预设的固定权重系数来进行评价，采用这种评价方法存在以下缺陷：

由于每个驾驶员的行为习惯有很大的不同，会导致每个驾驶员出现不良驾驶行为的次数会不同，采用预设固定权重系数则会导致最终的评价的过程不能聚焦至驾驶员高发违规驾驶行为上，致使评价结果不准确，从而不能有效地指导驾驶员及时的纠正其不良驾驶习惯。

另外，由于驾驶员不同的驾驶行为会导致不同的后果，若采用预设固定权重系数，则没有依据后果来调整不同驾驶行为的权重系数，也会影响评价结果的准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种驾驶行为预警方法、装置及作业机械，用以解决现有技术中采用固定权重系数对所有驾驶员的驾驶行为进行统一评价，从而导致评价结果不可信的缺陷，实现对各驾驶员驾驶行为的精准评价，进而逐渐规范驾驶员的驾驶行为。

第一方面，本发明提供一种驾驶行为预警方法，包括：采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据；根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长；根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值；根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分；在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息

根据本发明提供一种的驾驶行为预警方法，所述在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，具体包括：在确定所述目标驾驶员在所述统计周期内，发生交通事故或车辆故障的情况下，对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新。

根据本发明提供一种的驾驶行为预警方法，所述对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新，具体包括：分别确定第一时长内的各违规驾驶行为，与导致所述交通事故或车辆故障发生的相关性；所述第一时长是指所述交通事故或车辆故障发生前的预设时长；针对所述第一时长内的所有违规驾驶行为，若任一违规驾驶行为所对应的相关性大于第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是高相关违规驾驶行为；若任一违规驾驶行为所对应的相关性小于或等于所述第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是低相关违规驾驶行为；将任一高相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第一评价权重；所述第一评价权重，为所述任一高相关违规驾驶行为的原评价权重与第一倍数的乘积；将任一低相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第二评价权重；所述第二评价权重，为所述任一低相关违规驾驶行为的原评价权重与第二倍数的乘积；所述第一倍数大于所述第二倍数。

根据本发明提供一种的驾驶行为预警方法，在将任一高相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第一评价权重之后，还包括：清空所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值和总驾驶时长；基于各违规驾驶行为更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分。

根据本发明提供一种的驾驶行为预警方法，在确定所述目标驾驶员在所述统计周期内，未发生交通事故或车辆故障的情况下，若所述违规驾驶累加值大于违规驾驶得分阈值，则获取各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中所占的权重比，以根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重；各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中所占的权重比，是指各违规驾驶行为的累加值与所述违规驾驶累加值之间的比值；所述各违规驾驶行为的累加值，是指各违规驾驶行为的评价权重与其在所述统计周期内出现的次数之间的乘积。

根据本发明提供一种的驾驶行为预警方法，所述获取各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中的权重比，以根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重，具体包括：若任一违规驾驶行为所对应的权重比大于第一阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第三评价权重；所述第三评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第三倍数的乘积；若任一违规驾驶行为所对应的权重比小于第二阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第四评价权重；所述第四评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第四倍数的乘积；若任一违规驾驶行为所对应的权重比大于或等于所述第二阈值，但小于等于所述第一阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第五评价权重；所述第五评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第五倍数的乘积。

根据本发明提供一种的驾驶行为预警方法，在根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重之后，还包括：将任一违规驾驶行为更新后的评价权重与所述任一违规驾驶行为的初始预设权重值进行比较；若所述更新后的评价权重小于所述初始预设权重值，则将所述更新后的评价权重重新设置为所述初始预设权重值；将任一违规驾驶行为更新后的评价权重与所述任一违规驾驶行为的最大权重阈值进行比较；若所述更新后的评价权重大于所述最大权重阈值，则提示由人工干预所述目标驾驶员在下一统计周期内的驾驶行为。

根据本发明提供一种的驾驶行为预警方法，还包括：获取在预设时间周期内，所述目标驾驶员在连续多个统计周期内的行为评分集合；根据所述行为评分集合中所有行为评分的变化趋势，评价所述目标驾驶员的驾驶行为调整信息。

第二方面，本发明提供一种驾驶行为预警装置，包括：数据采集模块，用于采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据；

驾驶行为分析模块，用于根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长；分值计算模块，用于根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值；行为评价模块，用于根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；权重更新模块，用于在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并供所述行为评价模块基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分；评分预警模块，用于在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述驾驶行为预警方法的步骤。

第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述驾驶行为预警方法的步骤。

第五方面，本发明提供一种作业机械，包括：如上述实施例中所提供的驾驶行为预警装置。

本发明提供的驾驶行为预警方法、装置及作业机械，根据各驾驶员的车辆行驶数据，及时调整驾驶过程中所出现的各违规驾驶行为的评价权重，从而实现根据各驾驶员的行为习惯，聚焦其高发违规驾驶行为，能更准确的对其驾驶行为进行评分，并根据评分生成对应的预警信息，能够有效地指导各驾驶员规范其驾驶行为。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本发明提供的驾驶行为预警方法的流程示意图；

图2是本发明提供的驾驶行为预警装置的结构示意图；

图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本发明实施例的描述中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“前”、“后”等指示的时间关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，因此不能理解为对本发明的限制。

另外，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。

由于现有针对驾驶员的驾驶行为的评价方法，均是采用固定权重系数对各违规驾驶行为的分值进行计算，然后累加各违规驾驶行为的分值，所获取的行为评分只对当前阶段的驾驶行为具有参考价值，且没有聚焦在各驾驶员所高发的违规驾驶行为上，评价结果的精度较差。

有鉴于此，本发明提供一种新的驾驶行为预警方法，以更为有效地监督各驾驶员的驾驶行为，并对违规驾驶进行量化统计。

下面结合图1-图3描述本发明所提供的驾驶行为预警方法、装置及作业机械。

图1是本发明提供的驾驶行为预警方法的流程示意图，如图1所示，包括但不限于以下步骤：

步骤101：采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据。其中，车辆行驶数据可以是通过从车辆总线上所采集的驾驶员驾驶车辆过程中的各类数据，包括但不限：车辆行驶速度、加速度、减速度、油门开合度等数据。可选地，可以预先在服务器端，注册并统计每个驾驶员的相关信息，目标驾驶员是已注册的所有驾驶员中的中的任意一位。

在目标驾驶员开始驾驶任意一辆车辆之前，预先向服务器端提交登录申请，在登录申请获准之后，则开始采集该目标驾驶员在驾驶车辆过程中的车辆行驶数据。从开始采集目标驾驶员的车辆行驶数据的时刻，至开始对目标驾驶员的驾驶行为进行评分的时刻之间的时间段称为一个统计周期。

步骤102：根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长。

本发明提供的驾驶行为预警方法，针对每个不同的目标驾驶员，主要是通过对该目标驾驶员在每个统计周期内的车辆行驶数据进行分析，以确定在该统计周期内是否发生不安全的驾驶行为，即判断是否发生违规驾驶行为，若出现违规驾驶行为，则分别确定各违规驾驶行为信息。其中，所述违规驾驶行为信息主要包括违章驾驶行为的类型，以及不同类型的违章驾驶行为所发生的次数。

表1车辆行驶数据与各违规驾驶行为的对照表

例如，可以将急加速、急减速、急转弯、超速、猛踩油门、未打转向灯、未系安全带、超转行驶、冷车行驶、过长怠速、空挡滑行以及高档起步等十二种不安全的驾驶行为作为违规驾驶行为，以通过所采集的车辆行驶数据，分析各违规驾驶行为在这一统计周期内所出现的次数。

表1是本发明提供的车辆行驶数据与各违规驾驶行为的对照表，如表1所示，在确定目标驾驶员在统计周期内是否急加速这一违规驾驶行为，可以根据车辆行驶数据中的加速度以及油门开度来判断。如果在某一时刻加速度大于某一阈值且油门的开度大于另一阈值的情况下，则可以判断在该任一时刻发生了急加速违规驾驶行为。最后，获取在整个统计周期内发生急加速这一违规驾驶行为出现的次数n₁。

再例如，在判断急减速这一违规驾驶行为是否发生时，若在某一时刻加速度小于某一阈值且油门的开度小于另一阈值的情况下，则可以判断在该任一时刻发生了急减速违规驾驶行为。最后，获取在整个统计周期内发生急减速这一违规驾驶行为出现的次数n₂。

同理，可以按照表1所示的关系，分别确定其它各违规驾驶行为出现的次数，在此不作一一赘述。

其中，总驾驶时长是指目标驾驶员在一统计周期内驾驶车俩的总时长。

步骤103：根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值。

表2各违规驾驶行为的评价权重列表

表2是本发明提供的一种违规驾驶行为的评价权重列表，如表2所示，在本发明提供的驾驶行为预警方法中，针对每个目标驾驶员，在任一统计周期内，在获取各违规驾驶行为出现的次数之后，根据每个违规驾驶行为的评价权重，则可以通过将各违规驾驶行为的评价值进行累加，获取到所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值。

例如，在统计周期内各违规驾驶行为的次数分别为：急加速2次、急减速1次、急转弯2次、超速0次、猛踩油门3次、未打转向灯1次、未系安全带0次、超转行驶1次、冷车行驶3次、过长怠速3次、空挡滑行0次以及高档起步1次，则违规驾驶累加值的计算过程为：2*2+2*1+2*2+2*2+4*0+1*3+1*1+5*0+2*1+1*3+1*3+1*0+1*1＝27；所获取的该目标驾驶员在这一统计周期内的违规驾驶累加值为27。

步骤104：根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分。

设该目标驾驶员在这一统计周期内的总驾车时长是90个小时，则目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分的计算方法可以是：27除以90等于0.3。

本发明提供的驾驶行为预警方法，利用违规驾驶累加值除以总驾驶时长，可计算出每个驾驶员的行为评分的值，该值可作为驾驶员安全驾驶考核的一个评价标准，可有效地确保其安全的生产。

步骤105：在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分。

本发明以现有技术所采取的驾驶行为预警方法不同之处，主要表现在：

本发明利用目标驾驶员在当前统计周期内所发生的各违规驾驶行为，对各违规驾驶行为的评价权重进行更新，主要是依据当前统计周期内违规驾驶行为所发生的次数，获取违规驾驶累加值，进而对各违规驾驶行为的评价权重进行更新，并采用更新后的评价权重，在下一个统计周期内，重新执行步骤101至步骤104，并迭代执行。

需要说明的是，上述满足预设条件，可以是达到预设时长，例如：在每个月对各违规驾驶行为的评价权重进行依次更新；也可以是，确定目标驾驶员在统计周期内发生了交通事故或者车辆故障；也可以是，在违规驾驶累加值达到了违规驾驶得分阈值等，对此本发明不作具体地限定。

步骤106：在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息。

在获取到目标驾驶员在各个统计周期内的行为评分后，则可以通过一个预设阈值，来评价目标驾驶员在各个统计周期内的驾驶行为是否规范。当目标驾驶员在某个统计周期内行为评分大于预设阈值的情况下，就认为其在该统计周期内的驾驶行为是不规范的，此时生成一个预警信息。相应地，若行为评分小于或等于预设阈值，则认为其驾驶行为是规范的。

其中，预警信息可以采用声音播报的形式展示，例如：在驾驶员每次启动车辆的时候播报一次。

预设阈值的设定可以设定为所有驾驶员在预设统计周期内(如一个季度)的所有行为评分的平均值，对此本发明不作具体的限定。

本发明提供的驾驶行为预警方法，根据各驾驶员的车辆行驶数据，及时调整驾驶过程中所出现的各违规驾驶行为的评价权重，从而实现根据各驾驶员的行为习惯，聚焦其高发违规驾驶行为，能更准确的对其驾驶行为进行评分，并根据评分生成对应的预警信息，能够有效地指导各驾驶员规范其驾驶行为。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，所述在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，具体包括：在确定所述目标驾驶员在所述统计周期内，发生交通事故或车辆故障的情况下，对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新。

由于现有的驾驶行为预警方法，对驾驶员的不良驾驶行为通常采用固定各违规驾驶行为的权重来进行评价。但由于各驾驶员的驾驶行为习惯有很大的不同，各违规驾驶行为出现的次数也不同，采用固定权重进行驾驶行为预警，每个阶段系数值都是一样的，导致评价结果偏差较大。

本发明提供的驾驶行为预警方法，依据当前统计周期内目标驾驶员的各违规驾驶行为发生的次数，同时通过获取目标驾驶员在当前统计周期内所发生的交通事故或车辆故障，以将各违规驾驶行为与交通事故或车辆故障进行关联，来综合调整下一个统计周期的各违规驾驶行为的评价权重。

例如：本发明提供的驾驶行为预警方法，在确定目标驾驶员在当前统计周期内，发生了追尾前车事故，则从目标驾驶员在当前统计周期内所发生的各违规驾驶行为中，选择出与追尾前车事故相关的违规驾驶行为，并对这些相关的违规驾驶行为所对应的权重进行更新。具体来说，是增加这些相关的违规驾驶行为所对应的权重。

本发明提供的驾驶行为预警方法，结合各违规驾驶行为所导致的后果，对各违规驾驶行为的评价权重进行及时的调整更新，能够进一步增加行为评分的准确性，进而更加有效地指导每个驾驶员有针对性的改进其不良驾驶行为，从而提高其后期的行车安全性。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，所述对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新，具体包括：

分别确定第一时长内的各违规驾驶行为，与导致所述交通事故或车辆故障发生的相关性；所述第一时长是指所述交通事故或车辆故障发生前的预设时长；

针对所述第一时长内的所有违规驾驶行为，若任一违规驾驶行为所对应的相关性大于第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是高相关违规驾驶行为；若任一违规驾驶行为所对应的相关性小于或等于所述第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是低相关违规驾驶行为；

将任一高相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第一评价权重；所述第一评价权重，为所述任一高相关违规驾驶行为的原评价权重与第一倍数的乘积；

将任一低相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第二评价权重；所述第二评价权重，为所述任一低相关违规驾驶行为的原评价权重与第二倍数的乘积；

所述第一倍数大于所述第二倍数。

本发明提供了一种对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新的实施方式。

作为一种可选实施例，本发明通过将目标驾驶员在当前统计周期内所发生的所有交通事故或车辆故障录入至服务器端，以由服务器端对每次导致交通事故或车辆故障发生的事故原因与在当前统计周期内所发生的各违规驾驶行为进行关联。

例如，可以统计每次发生交通事故或车辆故障之前5分钟内的所有违规驾驶行为，并将所有违规驾驶行为与该交通事故或车辆故障发生的原因进行相关性分析。

例如，根据预设评分的标准，对每个违规驾驶行为与该交通事故或车辆故障发生的相关性进行打分，作为每个违规驾驶行为的相关性分析结果。

然后，根据相关性分析结果，将所有违规驾驶行为分为高相关违规驾驶行为和低相关违规驾驶行为(也可以包括不相关违规驾驶行为，对此本发明不作具体说明)，即根据各违规驾驶行为所对应的相关性分析结果与预设的第一相关性阈值进行比较，并根据比较结果对各违规驾驶行为进行相关性分类。

最后，根据各违规驾驶行为所属的相关性分类的不同，采用不同的倍数对其进行更新。

假如：在当前统计周期内发生了追尾前车事故，经过分析，主要是因为车速过快且未保留合适的安全距离，导致这一事故的发生。

将这一事故录入至服务器端，并将事故发生的原因关联至超速这一违规驾驶行为。

同时，还获取在发生追尾前车事故之前5分钟内的所有其它违规驾驶行为。

假设还发生了急加速以及猛踩油门等违规驾驶行为，则将急加速以及猛踩油门等违规驾驶行为设置为低关联违规驾驶行为。

此时，需要根据追尾前车事故的发生，对相关的违规驾驶行为所对应的评价权重进行更新。

表3更新后违规驾驶行为的评价权重列表

例如：将超速违规驾驶行为的评价权重由原评价权重4调整至第一评价权重8(即将第一倍数设置为2)。

相应地，假设第二倍数为1.25，则将急加速的评价权重由原评价权重2调整至2.5；将猛踩油门的评价权重由原评价权重1调整至1.25。

需要说明的是，由于造成交通事故或车辆故障发生的高相关违规驾驶行为后果比低相关违规驾驶行为严重，是导致事故发生的主因，故在本发明中设置第一倍数大于第二倍数。

再例如，假如发生了后车追尾的事故，经分析主要责任是后车，而目标驾驶员的责任是转弯未打转向灯，将将该事故录入至服务器端时，将事故的原因关联到转弯未打转向灯。由于主要责任不在目标驾驶员，此时也可以将转弯未打转向灯违规驾驶行为设定为低相关违规驾驶行为。相应地，则将转弯未打转向灯所对应的评价权重调整为1*1.25＝1.25。调整后的违规驾驶行为的评价权重如表3所示，在更新了相关违规驾驶行为的评价权重之后，继续执行步骤101至105，对目标驾驶员的驾驶行为进行分析，本实施例将不作赘述。

本发明提供的驾驶行为预警方法，根据不同驾驶员的不同违规驾驶行为会导致不同后果，对与后果相关的违规驾驶行为的评价权重进行不同程度的更新，能够在下一统计周期内更为准确的对每个驾驶员的驾驶行为进行评价，从而有针对性的为每个驾驶员的行为调整提供依据。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，在将任一高相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第一评价权重之后，还包括：清空所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值和总驾驶时长；基于各违规驾驶行为更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分。

在本发明中设定一旦目标驾驶员出现了违规驾驶行为，且由违规驾驶行为直接导致交通事故或车辆故障发生的情况下，立即对与这一事故发生相关的各违规驾驶行为的评价权重进行一次更新，即将交通事故或车辆故障发生的时刻作为这当前统计周期的截止时刻。

其中，判断是否是由目标驾驶员的违规驾驶行为直接导致交通事故或车辆故障发生的判断原则可以是，若与交通事故或车辆故障发生相关的所有违规驾驶行为中包含有高相关违规驾驶行为，则认为是由目标驾驶员的违规驾驶行为直接导致交通事故或车辆故障发生，此时清空目标驾驶员在当前统计周期内的违规驾驶累加值和总驾驶时长，并基于上述实施例中所述的方法对相关的各违规驾驶行为的评价权重进行一次更新，以根据更新后的评价权重，重新开展下一统计周期的评价。

需要说明的是，若与交通事故或车辆故障发生相关的所有违规驾驶行为中仅包含有低相关违规驾驶行为，则不认为当前交通事故或车辆故障的发生是由目标驾驶员的违规驾驶行为直接造成的，则仅根据上述实施例中所述的方法对相关的各违规驾驶行为的评价权重进行一次更新，并将更新值保存至服务器端，并继续进行当前统计周期的数据读取以及评价。

本发明提供的驾驶行为预警方法，通过区分驾驶员的违规驾驶行为与导致交通事故或车辆故障发生的相关性，有针对性的进行不同的评价方式，在确定驾驶员的违规驾驶行为直接导致交通事故或车辆故障发生之后，迅速对相关的违规驾驶行为的评价权重进行更新，并利用更新后的评价权重，重新对该驾驶员在下一个统计周期的驾驶行为进行评价。

综上所述，本发明提供的驾驶行为预警方法，能够根据每个不同的驾驶员的违规驾驶行为的后果，调整不同违规驾驶行为所对应的评价权重，并着重聚焦于各驾驶员导致事故发生的违规驾驶行为上，使得对每个驾驶员的行为评分更为准确，可以更为有效地指导各驾驶员针对性的改进其驾驶行为。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，在确定所述目标驾驶员在所述统计周期内，未发生交通事故或车辆故障的情况下，若所述违规驾驶累加值大于违规驾驶得分阈值，则获取各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中所占的权重比，以根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重。

其中，各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中所占的权重比，是指各违规驾驶行为的累加值与所述违规驾驶累加值之间的比值；各违规驾驶行为的累加值，是指各违规驾驶行为的评价权重与其在所述统计周期内出现的次数之间的乘积。

需要说明的是，本发明设定了在两种情况自动触发对目标驾驶员在当前统计周期的驾驶性进行一次评价(评价后清除当前统计周期内的违规驾驶累加值和总驾驶时长)，并重新开始下一统计周期的评价工作：

其一是，在当前统计周期内发生了交通事故或车辆故障，且与交通事故或车辆故障相关的违规驾驶行为中存在高相关违规驾驶行为。

其二是，目标驾驶员在当前统计周期内的违规驾驶累加值大于违规驾驶得分阈值，此时相当于在统计违规驾驶累加值大于违规驾驶得分阈值的过程中，并未发生任何交通事故或车辆故障，或者与交通事故或车辆故障相关的违规驾驶行为中并不存在高相关违规驾驶行为。

可选地，本发明在确定目标驾驶员的违规驾驶累加值大于违规驾驶得分阈值之后，还包括：获取目标驾驶员在当前统计周期内所发生的所有各违规驾驶行为，并确定各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中所占的权重比。

表4各违规驾驶行为的权重比列表

违规驾驶行为	出现次数	累加值	权重比
				超速	6	24	0.6
转弯未打转向灯	10	10	0.25
				急加速	2	4	0.1
超转行驶	1	2	0.05
						40

表4是本发明提供的各违规驾驶行为的权重比列表，如表4所示，假设目标驾驶员在当前统计周期内共发生了超速、转弯未打转向灯、急加速以及超转行驶等四种违规驾驶行为，且各自出现的次数为：6次、10次、2次以及1次，结合其各自的评价权重(假设分别为4、1、2、2)，则可以计算出各违规驾驶行为的累加值分别为：24、10、4、2，故违规驾驶累加值为40。

将各违规驾驶行为的累加值除以违规驾驶累加值，则可以计算出各违规驾驶行为在当前统计周期内的权重比，分别为：0.6、0.25、0.1以及0.05。

进一步地，本发明提供的驾驶行为预警方法，可以根据各违规驾驶行为的权重比的大小适当的调整各章驾驶行为的评价权重，一般来说，增加权重比大的违规驾驶行为的评价权重，缩小权重比小的违规驾驶行为的评价权重，这样能够使得对每个驾驶员的行为评分更为准确，可以更为有效地指导各驾驶员针对性的改进其驾驶行为。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，所述获取各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中的权重比，以根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重，具体包括：

若任一违规驾驶行为所对应的权重比大于第一阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第三评价权重；所述第三评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第三倍数的乘积；

若任一违规驾驶行为所对应的权重比小于第二阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第四评价权重。

所述第四评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第四倍数的乘积；

若任一违规驾驶行为所对应的权重比大于或等于所述第二阈值，但小于等于所述第一阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第五评价权重。

所述第五评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第五倍数的乘积。

可选地，设第一阈值为0.5、第二阈值为0.2、第三倍数为1.25、第四倍数为0.75、第五倍数为1，则：

对于权重比大于0.5的违规驾驶行为，则将该违规驾驶行为的第三评价权重更新为k_i*1.25。

其中，k_i为第i个权重比大于0.5的违规驾驶行为的原评价权重。

对于权重比小于0.2的违规驾驶行为，则将该违规驾驶行为的第四评价权重更新为k_i*0.75。

其中，k_i为第i个权重比小于0.2的违规驾驶行为的原评价权重。

对于权重比小于或等于0.5，且大于或等于于0.2的违规驾驶行为，其第五评价权重等于其原评价权重。

本发明提供了一种各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中的权重比以调整各违规驾驶行为的评价权重的具体实施方式，能够使得对每个驾驶员的行为评分更为准确，可以更为有效地指导各驾驶员针对性的改进其驾驶行为。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，在根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重之后，还包括：

将任一违规驾驶行为更新后的评价权重与所述任一违规驾驶行为的初始预设权重值进行比较；

若所述更新后的评价权重小于所述初始预设权重值，则将所述更新后的评价权重重新设置为所述初始预设权重值；

将任一违规驾驶行为更新后的评价权重与所述任一违规驾驶行为的最大权重阈值进行比较。

若所述更新后的评价权重大于所述最大权重阈值，则提示由人工干预所述目标驾驶员在下一统计周期内的驾驶行为。

假设表1所示的各违规驾驶行为的评价权重列表，为违规驾驶行为的初始预设权重值列表，表5是本发明提供的各违规驾驶行为的最大权重阈值列表。

表5各违规驾驶行为的最大权重阈值列表

结合表1和表5所示，针对任一违规驾驶行为更新后的评价权重(以下简称更新权重)，以急加速违规驾驶行为为例，假设其更新权重为18小于其最大权重阈值但大于其初始预设权重值，则将急加速违规驾驶行为的更新权重确定为18。

另外，假设在当前统计周期内，急加速违规驾驶行为的更新权重为1.5，由于其更新权重小于其初始预设权重值，则将急加速违规驾驶行为的更新权重确定为初始预设权重值2。

进一步地，假设在当前统计周期内，急加速违规驾驶行为的更新权重为26，大于其最大权重阈值，则认为目标驾驶员的驾驶习惯中涉及急加速一项的违规驾驶行为严重超标，此时，提示人工对其驾驶行为进行干预，例如：是否需要对目标驾驶员进行培训后再上岗，以避免由于该目标驾驶员的急加速导致事故的发生概率。

本发明提供的驾驶行为预警方法，通过上述预设规则，对每个驾驶员在当前统计周期内的更新权重进行适当的调整，尤其是在涉及某违规驾驶行为的更新权重大于最大权重阈值的情况下，及时通过人工干预的方式对该驾驶员的驾驶行为进行干预，能有效地减小事故的发生概率。

基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，本发明提供的驾驶行为预警方法，还包括：获取在预设时间周期内，所述目标驾驶员在连续多个统计周期内的行为评分集合；

根据所述行为评分集合中所有行为评分的变化趋势，评价所述目标驾驶员的驾驶行为调整信息。

在现有的驾驶行为预警方法中，对驾驶员不良驾驶行为预警只针对当前阶段具有参考价值，没有将连续多个时间段驾驶行为预警放在一起进行比较和分析，以判断驾驶员是否有提升自己的驾驶行为，故评价结果只对当前阶段具有参考价值，不能有效地评价驾驶员是否依据上一个阶段的驾驶行为结果，有效地去改善自己的驾驶行为。

本发明提供的驾驶行为预警方法，通过统计预设时间周期内，目标驾驶员在多个连续统计周期内的行为评分，构建行为评分集合，则可以根据行为评分的变化趋势，若行为评分随着时间的推移逐步下降，则该驾驶员的行为越来越规范，否则说明目标驾驶员没有根据驾驶行为评分调整自己的行为。

在确定目标驾驶员没有根据驾驶行为评分调整自己的行为，则可以提示人工干预，例如：是否需要对司机进行培训后再上岗等。

表6行为评分集合列表

违规驾驶累加值	20	41	40	40	42
						时长(h)	20	35	45	50	55
行为评分	1	1.435	0.89	0.8	0.76

作为另一可选实施例，表6是本发明提供的一种行为评分集合列表，如表6所示，评分集合中共统计了目标驾驶员在5个统计周期内的行为评分，分别为：1、1.435、0.89、0.8以及0.76，由此可以看出目标驾驶员在5个统计周期内的行为评分逐步减小，故说明了其根据行为评分调整了自己的驾驶行为，且驾驶行为越来越规范。

本发明提供的驾驶行为预警方法，具有将连续多个统计周期内的违规驾驶累加值及时长作为参数，评价驾驶员的驾驶行为是否提升的功能，能有效地监督各驾驶员的驾驶行为，并对其违规驾驶行为进行量化统计，评价手段更为客观。

图2是本发明提供的驾驶行为预警装置的结构示意图，如图2所示，主要包括：数据采集模块21、驾驶行为分析模块22、分值计算模块23、行为评价模块24、权重更新模块25和评分预警模块26，其中：

数据采集模块21主要用于采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据。

驾驶行为分析模块22主要用于根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长。

分值计算模块23主要用于根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值。

行为评价模块24主要用于根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；

权重更新模块25主要用于在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并供所述行为评价模块基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分。

评分预警模块26主要用于在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息。

需要说明的是，本发明实施例提供的驾驶行为预警装置，在具体运行时，可以执行上述任一实施例所述的驾驶行为预警方法，对此本实施例不作赘述。

可选地，本发明提供的驾驶行为预警装置，还包括：登录控制模块、网路模块、事故录入模块和云端服务模块。

其中，登录控制模块主要用于匹配驾驶员信息，向服务端进行登录，服务器端预先存储有各驾驶员的身份信息。

网络模块主要用于将驾驶行为分析模块21所确定各违规驾驶行为信息以及总驾驶时长上报至云端服务模块。

事故录入模块主要用于录入发生的交通事故，车辆故障及潜在风险等信息，并建立与各目标驾驶员所发生的违规驾驶行为的关联关系。

可以将分值计算模块23、行为评价模块24、以及权重更新模块25、事故录入模块等预先装置至云端服务模块，以用于执行以下操作：

收集有驾驶行为分析模块21所上报的数据，并计算在每个统计周期内的违规驾驶累加值，当目标驾驶员的违规驾驶累加值到达违规驾驶得分阈值，或者是录入信息里存在交通事故或者车辆故障时，重新计算目标驾驶员的各违规驾驶行为的评价权重。

本发明提供的驾驶行为预警装置，根据各驾驶员的车辆行驶数据，及时调整驾驶过程中所出现的各违规驾驶行为的评价权重，从而实现根据各驾驶员的行为习惯，聚焦其高发违规驾驶行为，能更准确的对其驾驶行为进行评分，并根据评分生成对应的预警信息，能够有效地指导各驾驶员规范其驾驶行为。

需要说明的，本发明还提供一种作业机械，至少包括上述实施例中所提供的任一驾驶行为预警装置。其中，所述驾驶行为预警装置可以执行上述任一实施例所提供的驾驶行为预警方法，在此不作一一赘述。

图3是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行驾驶行为预警方法，该方法包括：采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据；根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长；根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值；根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分；在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息。

此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过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)执行本发明各个实施例所述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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的驾驶行为预警方法，该方法包括：采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据；根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长；根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值；根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分；在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的驾驶行为预警方法，该方法包括：采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据；根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长；根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值；根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分；在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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ROM/RAM、磁碟、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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种驾驶行为预警方法，其特征在于，包括：

采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据；

根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长；

根据各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值；

根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；

在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分；

在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息；

所述在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，具体包括：

在确定所述目标驾驶员在所述统计周期内，发生交通事故或车辆故障的情况下，对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新；

所述对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新，具体包括：

分别确定第一时长内的各违规驾驶行为，与导致所述交通事故或车辆故障发生的相关性；所述第一时长是指所述交通事故或车辆故障发生前的预设时长；

针对所述第一时长内的所有违规驾驶行为，若任一违规驾驶行为所对应的相关性大于第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是高相关违规驾驶行为；若任一违规驾驶行为所对应的相关性小于或等于所述第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是低相关违规驾驶行为；

将任一高相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第一评价权重；所述第一评价权重，为所述任一高相关违规驾驶行为的原评价权重与第一倍数的乘积；

将任一低相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第二评价权重；所述第二评价权重，为所述任一低相关违规驾驶行为的原评价权重与第二倍数的乘积；

所述第一倍数大于所述第二倍数。

2.根据权利要求1所述的驾驶行为预警方法，其特征在于，在将任一高相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第一评价权重之后，还包括：

清空所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值和总驾驶时长；

基于各违规驾驶行为更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分。

3.根据权利要求1所述的驾驶行为预警方法，其特征在于，在确定所述目标驾驶员在所述统计周期内，未发生交通事故或车辆故障的情况下，若所述违规驾驶累加值大于违规驾驶得分阈值，则获取各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中所占的权重比，以根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重；

各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中所占的权重比，是指各违规驾驶行为的累加值与所述违规驾驶累加值之间的比值；

所述各违规驾驶行为的累加值，是指各违规驾驶行为的评价权重与其在所述统计周期内出现的次数之间的乘积。

4.根据权利要求3所述的驾驶行为预警方法，其特征在于，所述获取各违规驾驶行为在所有违规驾驶行为中的权重比，以根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重，具体包括：

若任一违规驾驶行为所对应的权重比大于第一阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第三评价权重；所述第三评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第三倍数的乘积；

若任一违规驾驶行为所对应的权重比小于第二阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第四评价权重；所述第四评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第四倍数的乘积；

若任一违规驾驶行为所对应的权重比大于或等于所述第二阈值，但小于等于所述第一阈值，则将所述任一违规驾驶行为的评价权重，更新为第五评价权重；所述第五评价权重为所述任一违规驾驶行为的原评价权重与第五倍数的乘积。

5.根据权利要求3所述的驾驶行为预警方法，其特征在于，在根据所述权重比更新各违规驾驶行为的评价权重之后，还包括：

将任一违规驾驶行为更新后的评价权重与所述任一违规驾驶行为的初始预设权重值进行比较；

若所述更新后的评价权重小于所述初始预设权重值，则将所述更新后的评价权重重新设置为所述初始预设权重值；

将任一违规驾驶行为更新后的评价权重与所述任一违规驾驶行为的最大权重阈值进行比较；

若所述更新后的评价权重大于所述最大权重阈值，则提示由人工干预所述目标驾驶员在下一统计周期内的驾驶行为。

6.根据权利要求1所述的驾驶行为预警方法，其特征在于，还包括：

获取在预设时间周期内，所述目标驾驶员在连续多个统计周期内的行为评分集合；

根据所述行为评分集合中所有行为评分的变化趋势，评价所述目标驾驶员的驾驶行为调整信息。

7.一种驾驶行为预警装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集目标驾驶员在一统计周期内驾驶车辆过程中的车辆行驶数据；

驾驶行为分析模块，用于根据所述车辆行驶数据，确定各违规驾驶行为信息，以及总驾驶时长；

分值计算模块，用于各违规驾驶行为的评价权重，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的违规驾驶累加值；

行为评价模块，用于根据所述违规驾驶累加值与所述总驾驶时长，确定所述目标驾驶员在所述统计周期内的行为评分；

权重更新模块，用于在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，并供所述行为评价模块基于更新后的评价权重，重新统计所述目标驾驶员在下一统计周期内的行为评分；

所述在满足预设条件的情况下，更新所述评价权重，具体包括：在确定所述目标驾驶员在所述统计周期内，发生交通事故或车辆故障的情况下，对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新；

所述对导致所述交通事故或车辆故障发生的违规驾驶行为的评价权重进行更新，具体包括：分别确定第一时长内的各违规驾驶行为，与导致所述交通事故或车辆故障发生的相关性；所述第一时长是指所述交通事故或车辆故障发生前的预设时长；针对所述第一时长内的所有违规驾驶行为，若任一违规驾驶行为所对应的相关性大于第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是高相关违规驾驶行为；若任一违规驾驶行为所对应的相关性小于或等于所述第一相关性阈值，则确定所述任一违规驾驶行为是低相关违规驾驶行为；将任一高相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第一评价权重；所述第一评价权重，为所述任一高相关违规驾驶行为的原评价权重与第一倍数的乘积；将任一低相关违规驾驶行为的评价权重，更新为第二评价权重；所述第二评价权重，为所述任一低相关违规驾驶行为的原评价权重与第二倍数的乘积；所述第一倍数大于所述第二倍数；

评分预警模块，用于在任一所述行为评分大于预设阈值的情况下，生成预警信息。

8.一种作业机械，其特征在于，包括：如权利要求7所述的驾驶行为预警装置。

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