CN113673826A - 基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法及系统 - Google Patents

基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法及系统，涉及汽车驾驶技术领域，该方法包括：步骤S1：收集历史事故当中的行车数据作为样本，对样本进行归一化处理；步骤S2：将处理后的样本结果进行分类，划归到多种不同环境的不同类型的交通事故下；步骤S3：通过获取的样本集对自组织竞争网络的权值进行训练，得到用于评估行车风险的网络权值；步骤S4：评估单个车辆的行车风险，实时获取车辆的行车信息；步骤S5：根据车辆所处的环境，进行行车风险系数的计算；步骤S6：每间隔一段时间后，建立新的网络模型。本发明能够为驾驶人提供警示，提高驾驶人在行车时的注意力，从而降低行车事故的发生概率，提高整个交通系统的安全性。

Description

基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法及系统
技术领域
本发明涉及汽车驾驶技术领域，具体地，涉及一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法及系统。
背景技术
近年来机器学习技术发展迅速。神将网络是机器学习的重要部分，相对与传统的控制技术，其不需要着重于被控对象的数学模型。自组织竞争网络是一种模仿人体神经元兴奋时对周围神经元产生抑制作用这一现象构建的递归神经网络。它能够对样本进行聚类，从而揭示样本中个体间隐含的内在联系。
行车风险的评估对减少交通事故，提高车辆驾驶的安全性具有重要意义。现有的行车风险评估方法主要从车辆行驶状态和行驶环境考虑，从物理学的角度构建数学模型，很少深入的考虑到驾驶人的个体因素对行车风险的影响。这一方面也是因为驾驶人的行为多变，且受生理因素、心理因素、不当行为、驾驶技能等多方面影响，难以量化。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法及系统，以填补现有技术在评估驾驶人对行车风险的影响这一方面的空缺。
根据本发明提供的一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法及系统，所述方案如下：
第一方面，提供了一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法，所述方法包括：
收集历史事故当中的行车数据作为样本，并记录样本，对样本进行归一化处理；
将处理后的样本结果进行分类，并划归到多种不同环境的不同类型的交通事故下，每种交通事故类型下的样本构成矩阵Q；
针对不同环境下的不同交通事故类型构建自组织竞争网络，通过获取的样本集对自组织竞争网络的权值进行训练，得到用于评估行车风险的网络权值；
评估单个车辆的行车风险，实时获取车辆的行车信息组成向量q，并作归一化处理，得q′；
根据车辆所处的环境，运用该环境下几种常见交通事故训练出的网络权值来进行行车风险系数的计算；
每间隔一段时间后，使用新的交通事故数据，舍弃陈旧的数据，建立新的网络模型。
优选的，所述样本包括：历史事故中当事车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、事故发生时间、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
优选的，所述对样本进行归一化处理包括：
车辆的速度q1按照事故时的车辆速度以km/h为单位进行取值；
驾驶人的连续驾驶时间q2按照驾驶人从车辆起步到事故发生时的总时长以h为单位进行取值；
事故发生时间q3；
驾驶人驾龄q4以年为单位取值；
驾驶人年龄q5以年为单位取值；
驾驶人的性别q6取值：男性为1，女性为-1；
驾驶人交通违规记录q7的取值：近三年平均每年的违规扣分；
对样本进行归一化处理
Figure BDA0003171597210000021
i＝1，…，7。
优选的，所述实时获取车辆的行车信息包括：车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、行车时刻、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
优选的，所述行驶的单个车辆的风险分析：
Figure BDA0003171597210000022
其中，f为行车风险系数，wi(i＝1，…，5)分别代表直行事故、追尾事故、超车事故、左转弯事故、右转弯事故自组织竞争网络下的网络权值，si为wi的行数，sum()表示向量所有大于0的元素之和；Y在驾驶人出现不当驾驶行为1，否则为0，max()表示取两者中的最大者。
第二方面，提供了一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估系统，所述系统包括：
模块M1：收集历史事故当中的行车数据作为样本，并记录样本，对样本进行归一化处理；
模块M2：将处理后的样本结果进行分类，并划归到多种不同环境的不同类型的交通事故下，每种交通事故类型下的样本构成矩阵Q；
模块M3：针对不同环境下的不同交通事故类型构建自组织竞争网络，通过获取的样本集对自组织竞争网络的权值进行训练，得到用于评估行车风险的网络权值；
模块M4：评估单个车辆的行车风险，实时获取车辆的行车信息组成向量q，并作归一化处理，得q′；
模块M5：根据车辆所处的环境，运用该环境下几种常见交通事故训练出的网络权值来进行行车风险系数的计算；
模块M6：每间隔一段时间后，使用新的交通事故数据，舍弃陈旧的数据，建立新的网络模型。
优选的，所述模块M1中样本包括：历史事故中当事车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、事故发生时间、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
优选的，所述模块M1中对样本进行归一化处理包括：
车辆的速度q1按照事故时的车辆速度以km/h为单位进行取值；
驾驶人的连续驾驶时间q2按照驾驶人从车辆起步到事故发生时的总时长以h为单位进行取值；
事故发生时间q3；
驾驶人驾龄q4以年为单位取值；
驾驶人年龄q5以年为单位取值；
驾驶人的性别q6取值：男性为1，女性为-1；
驾驶人交通违规记录q7的取值：近三年平均每年的违规扣分；
对样本进行归一化处理
Figure BDA0003171597210000031
i＝1，…，7。
优选的，所述模块M4中实时获取车辆的行车信息包括：车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、行车时刻、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
优选的，所述模块M5包括：行驶的单个车辆的风险分析：
Figure BDA0003171597210000041
其中，f为行车风险系数，wi(i＝1，…，5)分别代表直行事故、追尾事故、超车事故、左转弯事故、右转弯事故自组织竞争网络下的网络权值，si为wi的行数，sum()表示向量所有大于0的元素之和；Y在驾驶人出现不当驾驶行为1，否则为0，max()表示取两者中的最大者。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、通过自组织竞争网络分析历史交通事故中驾驶人的个体因素潜在的规律和正在行驶的车辆的驾驶人的个体因素，做出对正在行驶的车辆的实时行车风险评估；
2、行车风险评估的结果表示产生风险的系数，其数值大小反应了行车风险的大小；该系数是从驾驶人个体因素的方面进行分析的，所以该系数对驾驶过程中驾驶人具有指导意义，可以为驾驶人提供警示，提高驾驶人在行车时的注意力，从而降低行车事故的发生概率，提高整个交通系统的安全性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明提供的驾驶人个体因素与行车风险的关系图；
图2为本发明提供的行车风险评估流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供了一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法，参照图1所示，该图显示了驾驶人个体因素与行车风险之间的关系，通过对二者关系进行分析，做到对行车风险进行评估。
整个风险评估主要分为三个部分：建立自组织竞争神经网络、计算行车风险系数、建立新的网络模型。
建立自组织竞争神经网络：
通过相关部门获取历史事故中当事车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、事故发生时间、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别、驾驶人的交通违规记录这些行车数据。事故发生时间、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别、驾驶人的交通违规记录都是可以直接获取的。当事车辆发生事故时的速度和驾驶人的连续驾驶时间需要根据行车记录仪和道路监控进行推算。
按照如下规则对收集到的每个交通事故的行车数据进行处理：车辆的速度q1按照事故时的车辆速度以km/h为单位进行取值；驾驶人的连续驾驶时间q2按照驾驶人从车辆起步到事故发生时的总时长以h为单位进行取值；事故发生时间q3取值方式：如2：30取2.5或者13：15取13.25；驾驶人驾龄q4以年为单位取值；驾驶人年龄q5以年为单位取值；驾驶人的性别q6取值：男性为1，女性为-1；驾驶人交通违规记录q7的取值方式：近三年平均每年的违规扣分；对样本进行归一化处理
Figure BDA0003171597210000051
i＝1，…，7。
在计算行车风险系数时，需要考虑车辆所处的环境，例如城市、山区公路或干线公路等，每种环境下的计算方法只涉及该环境下的几种常见交通事故类型。因此需要对样本全体进行两次分类：
第一，先按照交通事故发生的环境进行分类，如城市、山区公路或干线公路；
第二，在每个环境下按照不同的常见交通事故类型进行分类，如城市：直行事故、追尾事故、超车事故、左转弯事故、右转弯事故；山区公路：窄道事故、弯道事故、坡道事故；干线公路：会车事故、超车事故、停车事故。这样以来每个交通环境下的每个常见交通事故都对应了一个7行n列的矩阵Q＝[q'1,q'2,…,q'n]，n代表样本个数。
针对每种环境下的每种常见交通事故建立一个自组织竞争网络。网络的神经元个数s的选择需要根据样本集的规模和之后进行行车风险系数实时计算的速度进行综合分析。一个自组织竞争网络，有两组权值，一组是隐含层的权值Ws×7，是之后的行车风险计算需要用到的权值，另一组是竞争层权值W's×s，需要预先设计，体现了不同神经元之间的抑制作用，其是一个关于主对角线对称的矩阵，除主对角线元素为正值且相等，其余元素为负值，并且元素行数与列数相差越大，元素绝对值越小。
对网络权值进行训练，训练规则，以城市中的直行事故为例：
初始化权值
Figure BDA0003171597210000052
w1i(i＝1,2,…,s1)为7维列向量，s1为网络神经元个数；
向网络输入q'1，得出胜出的节点i；
Δw1i＝η(q'1-w1i)，η为学习效率，其取值范围0.01～0.3；
w1i＝w1i+Δw1i，向网络输入q'2，重复上述过程，直到将Q中的样本全部输入一遍，记为完成一次训练；
重新输入q'1，重复上述过程，直到达到最大训练次数。
完成训练工作后得到相应的用于计算行车风险系数的权值。
计算行车风险系数：
以行驶在城市中的单个车辆为例，计算公式为：
Figure BDA0003171597210000061
其中，f为行车风险系数，wi(i＝1，…，5)分别代表直行事故、追尾事故、超车事故、左转弯事故、右转弯事故自组织竞争网络下的网络权值，si为wi的行数，sum()表示向量所有大于0的元素之和；Y在驾驶人出现不当驾驶行为1，否则为0，不当驾驶行为如未系安全带、单手握方向盘、酒驾等；max()表示取两者中的最大者。当车辆在行驶于山区公路时Wi(i＝1，2，3)分别代表窄道事故、弯道事故、坡道事故。当车辆在行驶于干线公路时Wi(i＝1，2，3)分别代表会车事故、超车事故、停车事故。车风险系数需要实时计算并反应给驾驶人，可以通手机，车载计算机等进行计算和显示。
建立新的网络模型：
每隔一个时间段，例如月、季度或年，使用新的交通事故数据，同时舍弃较为陈旧的数据，重新进行自组织竞争网络的建立和权值的训练，并用于行车风险评估。
本发明实施例提供了一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法，通过自组织竞争网络分析历史交通事故中驾驶人的个体因素潜在的规律和正在行驶的车辆的驾驶人的个体因素，做出对正在行驶的车辆的实时行车风险评估；行车风险评估的结果表示产生风险的系数，其数值大小反应了行车风险的大小，可以为驾驶人提供警示，提高驾驶人在行车时的注意力，从而降低行车事故的发生概率，提高整个交通系统的安全性。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1：收集历史事故当中的行车数据作为样本，并记录样本，对样本进行归一化处理；
步骤S2：将处理后的样本结果进行分类，并划归到多种不同环境的不同类型的交通事故下，每种交通事故类型下的样本构成矩阵Q；
步骤S3：针对不同环境下的不同交通事故类型构建自组织竞争网络，通过获取的样本集对自组织竞争网络的权值进行训练，得到用于评估行车风险的网络权值；
步骤S4：评估单个车辆的行车风险，实时获取车辆的行车信息组成向量q，并作归一化处理，得q′；
步骤S5：根据车辆所处的环境，运用该环境下几种常见交通事故训练出的网络权值来进行行车风险系数的计算；
步骤S6：每间隔一段时间后，使用新的交通事故数据，舍弃陈旧的数据，建立新的网络模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中样本包括：历史事故中当事车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、事故发生时间、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中对样本进行归一化处理包括：
车辆的速度q1按照事故时的车辆速度以km/h为单位进行取值；
驾驶人的连续驾驶时间q2按照驾驶人从车辆起步到事故发生时的总时长以h为单位进行取值；
事故发生时间q3；
驾驶人驾龄q4以年为单位取值；
驾驶人年龄q5以年为单位取值；
驾驶人的性别q6取值：男性为1，女性为-1；
驾驶人交通违规记录q7的取值：近三年平均每年的违规扣分；
对样本进行归一化处理
Figure FDA0003171597200000011
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中实时获取车辆的行车信息包括：车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、行车时刻、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5包括：行驶的单个车辆的风险分析：
Figure FDA0003171597200000021
其中，f为行车风险系数，wi(i＝1，…，5)分别代表直行事故、追尾事故、超车事故、左转弯事故、右转弯事故自组织竞争网络下的网络权值，si为wi的行数，sum()表示向量所有大于0的元素之和；Y在驾驶人出现不当驾驶行为1，否则为0，max()表示取两者中的最大者。
6.一种基于驾驶人个体因素的行车风险评估系统，其特征在于，所述系统包括：
模块M1：收集历史事故当中的行车数据作为样本，并记录样本，对样本进行归一化处理；
模块M2：将处理后的样本结果进行分类，并划归到多种不同环境的不同类型的交通事故下，每种交通事故类型下的样本构成矩阵Q；
模块M3：针对不同环境下的不同交通事故类型构建自组织竞争网络，通过获取的样本集对自组织竞争网络的权值进行训练，得到用于评估行车风险的网络权值；
模块M4：评估单个车辆的行车风险，实时获取车辆的行车信息组成向量q，并作归一化处理，得q′；
模块M5：根据车辆所处的环境，运用该环境下几种常见交通事故训练出的网络权值来进行行车风险系数的计算；
模块M6：每间隔一段时间后，使用新的交通事故数据，舍弃陈旧的数据，建立新的网络模型。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模块M1中样本包括：历史事故中当事车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、事故发生时间、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述模块M1中对样本进行归一化处理包括：
车辆的速度q1按照事故时的车辆速度以km/h为单位进行取值；
驾驶人的连续驾驶时间q2按照驾驶人从车辆起步到事故发生时的总时长以h为单位进行取值；
事故发生时间q3；
驾驶人驾龄q4以年为单位取值；
驾驶人年龄q5以年为单位取值；
驾驶人的性别q6取值：男性为1，女性为-1；
驾驶人交通违规记录q7的取值：近三年平均每年的违规扣分；
对样本进行归一化处理
Figure FDA0003171597200000031
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模块M4中实时获取车辆的行车信息包括：车辆的速度、驾驶人的连续驾驶时间、行车时刻、驾驶人的驾龄、驾驶人的年龄、驾驶人的性别和驾驶人的交通违规记录。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模块M5包括：行驶的单个车辆的风险分析：
Figure FDA0003171597200000032
其中，f为行车风险系数，wi(i＝1，...，5)分别代表直行事故、追尾事故、超车事故、左转弯事故、右转弯事故自组织竞争网络下的网络权值，si为wi的行数，sum()表示向量所有大于0的元素之和；Y在驾驶人出现不当驾驶行为1，否则为0，max()表示取两者中的最大者。
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