CN114368388B - 一种驾驶行为分析方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种驾驶行为分析方法、装置、设备以及存储介质，属于车联网技术领域。该方法包括：根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，所述危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；所述车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；若是，则根据危险工况、以及所述危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。通过上述技术方案，可以简单客观的判断车辆处于危险工况，从而保证行车安全，为驾驶行为分析提供了一种新思路。
Description
技术领域
本发明实施例涉及车联网技术领域，尤其涉及一种驾驶行为分析方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，汽车数量也随之增加，道路交通事故也频繁发生。如何准确的判断驾驶员的危险驾驶操作，对于行车安全尤为重要。
发明内容
本发明提供一种驾驶行为分析方法、装置、设备以及存储介质，以保证行车安全。
第一方面，本发明实施例提供了一种驾驶行为分析方法，该方法包括：
根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，所述危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；所述车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；
若是，则根据危险工况、以及所述危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
第二方面，本发明实施例还提供了一种驾驶行为分析装置，该装置包括：
危险工况确定模块，用于根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，所述危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；所述车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；
分析结果确定模块，用于若是，则根据危险工况、以及所述危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所提供的驾驶行为分析方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所提供的驾驶行为分析方法。
本发明实施例的技术方案，通过根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。上述技术方案，可以简单客观的判断车辆处于危险工况，从而保证行车安全，为驾驶行为分析提供了一种新思路。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种驾驶行为分析方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种驾驶行为分析方法的流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种驾驶行为分析方法的流程图；
图4是本发明实施例四提供的一种驾驶行为分析装置的结构示意图；
图5是本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种驾驶行为分析方法的流程图，本实施例可适用于对驾驶员的驾驶行为分析情况，尤其适用于驾驶员从车辆打火到车辆熄火的行驶过程中驾驶行为分析的情况，该方法可以由驾驶行为分析装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，并可集成于承载驾驶行为分析功能的电子设备中，如大数据平台。
如图1所示，本实施例的驾驶行为分析方法具体可以包括：
S110、根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况。
本实施例中，危险工况是指车辆在行驶过程中可能出现的危险的情况，可以包括急换道工况和/或频繁换道工况；其中，急换道工况是指车辆在行驶过程中突然且急速换道的情况；频繁换道工况在是车辆在行驶过程中短时内频繁换道的情况。
本实施例中，车辆行驶信息包括车速和横摆角速度，可选的，可以从车辆总线上获取车速信号和横摆角速度信号，进而获取车辆的车速和横摆角速度。
本实施例中，车辆在行驶过中实时向大数据平台上报车辆行驶信息，相应的，大数据平台可以将车辆行驶信息中的车速和横摆角速度，输入至危险工况确定模型中，经过模型分析处理，确定车辆是否处于危险工况。
S120、若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
本实施例中，驾驶行为分析结果是指驾驶员在驾驶过程中的危险驾驶操作。
本实施例中，若确定车辆处于危险工况，则获取危险工况的发生时间和发生地点，进而可以基于行为分析模型，根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
具体的，可以将危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点输入至行为分析模型中，模型生成驾驶行为分析结果，例如可以生成“用户在xxx时间xxx地点发生了急换道危险操作”等。
本发明实施例的技术方案，通过根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。上述技术方案，可以简单客观的判断车辆处于危险工况，从而保证行车安全，为驾驶行为分析提供了一种新思路。
在上述技术方案的基础上，作为本发明的一种可选实施方式，还可以将驾驶行为分析结果发送给车辆所属用户终端。其中，用户终端可以是车载终端，还可以是用户的移动终端如手机等。
具体的，可以将驾驶行为分析结果通过APP或者短信等形式发送至车辆所属用户终端，以提示用户在何时何地发生了某种危险操作，以便用户下次注意行车安全。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种驾驶行为分析方法的流程图，在上述实施例的基础上，对“根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况”进一步优化，提供一种可选实施方案。
如图2所示，本实施例的驾驶行为分析方法具体可以包括：
S210、根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况。
可选的，可以根据车速和短时平均能量，确定车辆是否触发常规换道工况；若是，则在根据横摆角速度识别到常规换道工况为急换道工况的情况下，确定车辆处于急换道工况。其中，常规换道工况是指车辆变换行驶车道的过程。
示例性的，可以将车速和短时平均能量输入至常规换道确定模型中，经过模型处理，确定车辆是否触发常规换道工况。进一步的，还可以根据横摆角速度和平均能量时长，确定短时平均能量；若车速大于速度阈值，且短时平均能量大于能量阈值，则确定车辆触发常规换道工况。其中，速度阈值和能量阈值可以由本领域技术人员根据实际情况设定，例如速度阈值可以是10km/h，能量阈值可以是0.5(°/s)2。例如，可以通过如下公式确定短时平均能量：
其中，E表示短时平均能量，ω表示横摆角速度，k表示平均能量时长，k＝T/dt，其中，T为平均过程时长，例如可以是T＝2s，dt为采样时间间隔。
可选的，还可以在设定时间段内，若根据车辆行驶信息确定常规换道工况的触发次数大于次数阈值，则确定车辆处于频繁换道工况。具体的，可以通过上述方法根据车辆行驶信息确定常规换道工况，进而在设定时间段内，统计常规换道工况的触发次数，若触发次数大于次数阈值，则确定车辆处于频繁换道工况。其中，次数阈值可以由本领域技术人员根据实际情况设定。
S220、若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
本发明实施例的技术方案，通过根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。上述技术方案，可以简单客观的判断车辆处于危险工况，从而保证行车安全，为驾驶行为分析提供了一种新思路。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种驾驶行为分析方法的流程图，在上述实施例的基础上，进一步优化，提供一种可选实施方案。
如图3所示，本实施例的驾驶行为分析方法具体可以包括：
S310、根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况。
S320、若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
S330、根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，确定危险路段。
本实施例中，大数据平台可以收集各车辆触发危险工况的发生时间和发生地点，进而对危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，进行自学习，根据地图信息，对危险工况的发生地点进行计算，得到危险路段。
可选的，大数据平台还可以将各种危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，输入至神经网络模型中，得到危险路段。
本发明实施例的技术方案，通过根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果；进而根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，确定危险路段。上述技术方案，可以简单客观的判断车辆处于危险工况，同时提高了危险路段的确定的准确率，进一步保证行车安全，为驾驶行为分析提供了一种新思路。
在上述实施例的基础上，若识别到任一车辆行驶至危险路段，若识别到任一车辆行驶至危险路段其中，警示信息可以包括路段为多发危险工况路段等信息。具体的，通过定位系统，若识别到存在任一车辆行驶至危险路段，则向该车辆所述用户终端发送警示信息。
可选的，还可以若识别到任一车辆行驶至危险路段，并结合当前时间该路段的道路情况，决定是否向该车辆所属用户终端发送警示信息。例如，在上下班高峰时段，若识别到任一车辆行驶至危险路段，若识别到任一车辆行驶至危险路段。
可以理解的是，通过大数据平台进行分析处理，确定危险路段，进而对用户进行警示，从而进一步保证了用户行车安全。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的一种驾驶行为分析装置的结构示意图，本实施例可适用于对驾驶员的驾驶行为分析情况，尤其适用于驾驶员从车辆打火到车辆熄火的行驶过程中驾驶行为分析的情况，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，并可集成于承载驾驶行为分析功能的电子设备中，如大数据平台。
如图4所示，本实施例的驾驶行为分析装置具体可以包括:
危险工况确定模块410，用于根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；
分析结果确定模块420，用于若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
本发明实施例的技术方案，通过根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。上述技术方案，可以简单客观的判断车辆处于危险工况，从而保证行车安全，为驾驶行为分析提供了一种新思路。
进一步地，危险工况确定模块410包括：
常规换道工况确定单元，用于根据车速和短时平均能量，确定车辆是否触发常规换道工况；
急换道工况确定单元，用于若是，则在根据横摆角速度识别到常规换道工况为急换道工况的情况下，确定车辆处于急换道工况。
进一步地，常规换道工况确定单元用于：
根据横摆角速度和平均能量时长，确定短时平均能量；
若车速大于速度阈值，且短时平均能量大于能量阈值，则确定车辆触发常规换道工况。
进一步地，危险工况确定模块410包括：
频繁换道工况确定单元，用于在设定时间段内，若根据车辆行驶信息确定常规换道工况的触发次数大于次数阈值，则确定车辆处于频繁换道工况。
进一步地，该装置还包括分析结果发送模块，该模块用于：
将驾驶行为分析结果发送给车辆所属用户终端。
进一步地，该该装置还包括危险路段确定模块，该模块用于：
根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，确定危险路段。
进一步地，该装置还包括警示信息发送模块，该模块用于：
若识别到任一车辆行驶至危险路段，则向该车辆所属用户终端发送警示信息。
上述驾驶行为分析装置可执行本发明任意实施例所提供的驾驶行为分析方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5是本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图，图5示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性设备的框图。图5显示的设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器(高速缓存32)。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明实施例各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明实施例所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的驾驶行为分析方法。
实施例六
本发明实施例六还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时用于执行本发明实施例所提供的驾驶行为分析方法，该方法包括：
根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；
若是，则根据危险工况、以及危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (7)
1.一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：
根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，所述危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；所述车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；所述根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况，包括：根据所述横摆角速度和平均能量时长，确定短时平均能量；若所述车速大于速度阈值，且所述短时平均能量大于能量阈值，则确定车辆触发常规换道工况；若确定车辆触发常规换道工况，则在根据横摆角速度识别到所述常规换道工况为急换道工况的情况下，确定车辆处于急换道工况；和/或，在设定时间段内，若根据车辆行驶信息确定常规换道工况的触发次数大于次数阈值，则确定车辆处于频繁换道工况；其中，所述短时平均能量通过如下方式确定：
其中，E表示短时平均能量，ω表示横摆角速度，k表示平均能量时长，k＝T/dt，其中，T为平均过程时长，dt为采样时间间隔；
若是，则根据危险工况、以及所述危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将所述驾驶行为分析结果发送给车辆所属用户终端。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述危险工况、以及所述危险工况的发生时间和发生地点，确定危险路段。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
若识别到任一车辆行驶至所述危险路段，则向该车辆所属用户终端发送警示信息。
5.一种驾驶行为分析装置，其特征在于，包括：
危险工况确定模块，用于根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况；其中，所述危险工况包括急换道工况和/或频繁换道工况；所述车辆行驶信息包括车速和横摆角速度；所述根据车辆行驶信息，确定车辆是否处于危险工况，包括：根据所述横摆角速度和平均能量时长，确定短时平均能量；若所述车速大于速度阈值，且所述短时平均能量大于能量阈值，则确定车辆触发常规换道工况；若确定车辆触发常规换道工况，则在根据横摆角速度识别到所述常规换道工况为急换道工况的情况下，确定车辆处于急换道工况；和/或，在设定时间段内，若根据车辆行驶信息确定常规换道工况的触发次数大于次数阈值，则确定车辆处于频繁换道工况；其中，所述短时平均能量通过如下方式确定：
其中，E表示短时平均能量，ω表示横摆角速度，k表示平均能量时长，k＝T/dt，其中，T为平均过程时长，dt为采样时间间隔；
分析结果确定模块，用于若是，则根据危险工况、以及所述危险工况的发生时间和发生地点，生成驾驶行为分析结果。
6.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一项所述的驾驶行为分析方法。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的驾驶行为分析方法。
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