CN115171243A - 一种车辆驾驶行为的分析管理、装置、终端和存储介质 - Google Patents

一种车辆驾驶行为的分析管理、装置、终端和存储介质 Download PDF

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CN115171243A
CN115171243A CN202210891968.2A CN202210891968A CN115171243A CN 115171243 A CN115171243 A CN 115171243A CN 202210891968 A CN202210891968 A CN 202210891968A CN 115171243 A CN115171243 A CN 115171243A
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intelligent terminal
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Abstract

本发明实施例公开了一种车辆驾驶行为的分析管理方法、装置、智能终端和存储介质。车辆驾驶行为的分析管理方法包括:通过车载装置获取车辆行驶数据,将车辆行驶数据发送至行车记录仪;获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包;当行车记录仪与智能终端连接时,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,驱动智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应;在智能终端上根据对应后的目标视频数据和车辆数据包显示对应后的行车视频和车辆行驶数据。本发明能够使得用户可以获取实时的驾驶情况。

Description

一种车辆驾驶行为的分析管理、装置、终端和存储介质
技术领域
本发明涉及神经网络技术领域,尤其涉及一种车辆驾驶行为的分析管理、装置、终端和存储介质。
背景技术
随着机动车数量的日益增加,行车安全问题已经成为每个人日常生活都需要重视的问题。行车记录仪可以在开车时对车辆所经道路周边进行影像记录,以便于发生安全事故或者其它需要情况后取证,但是仅凭借影像记录并不能全面地反馈用户的实时驾驶情况。
发明内容
基于此,有必要针对上述问题,提出了一种车辆驾驶行为的分析管理、装置、智能终端和存储介质,能够实时反馈用户的驾驶情况,有效提升行车安全。
一种车辆驾驶行为的分析管理,所述车辆驾驶行为的分析管理方法包括:
通过车载装置获取车辆行驶数据,将所述车辆行驶数据发送至行车记录仪,所述车辆行驶数据包括测量车速、发动机转速、方向盘转向角度、油门状态信息、刹车状态信息、车辆位置信息、灯光状态信息中的至少一项,所述油门状态信息包括油门启动次数和油门启动深度,所述刹车状态信息包括刹车启动次数和刹车启动深度,所述车辆位置信息包括车辆经纬度信息和车辆定位移动车速,所述灯光信息包括双闪灯信息、转向灯信息、远光灯信息、近光灯信息和刹车灯信息中的至少一项;
获取通过所述行车记录仪采集的行车视频,将所述车辆位置信息叠加至所述行车视频数据中,生成目标视频数据,将所述车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,所述分段规则包括按照预设时间间隔、行车次数、预设数据量大小中的至少一项进行分段;
当所述行车记录仪与智能终端连接时,将所述目标视频数据和所述车辆数据包发送至所述智能终端,驱动所述智能终端将所述目标视频数据和所述车辆数据包按照获取时间进行对应;
在所述智能终端上根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包显示对应后的所述行车视频和所述车辆行驶数据。
一种行车状况监控装置,所述行车状况监控装置包括:
数据模块,用于通过车载装置获取车辆行驶数据,将所述车辆行驶数据发送至行车记录仪,所述车辆行驶数据包括测量车速、发动机转速、方向盘转向角度、油门状态信息、刹车状态信息、车辆位置信息、灯光状态信息中的至少一项,所述油门状态信息包括油门启动次数和油门启动深度,所述刹车状态信息包括刹车启动次数和刹车启动深度,所述车辆位置信息包括车辆经纬度信息和车辆定位移动车速,所述灯光信息包括双闪灯信息、转向灯信息、远光灯信息、近光灯信息和刹车灯信息中的至少一项;
视频模块,用于获取通过所述行车记录仪采集的行车视频,将所述车辆位置信息叠加至所述行车视频数据中,生成目标视频数据,将所述车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,所述分段规则包括按照预设时间间隔、行车次数、预设数据量大小中的至少一项进行分段;
对应模块,用于当所述行车记录仪与智能终端连接时,将所述目标视频数据和所述车辆数据包发送至所述智能终端,使得所述智能终端将所述目标视频数据和所述车辆数据包按照获取时间进行对应;
显示模块,用于在所述智能终端上根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包显示所述行车视频和所述车辆行驶数据。
一种智能终端,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如上所述方法的步骤。
一种存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如上所述方法的步骤。
采用本发明实施例,具有如下有益效果:
获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应,从而智能终端将行车视频和车辆行驶数据按照获取时间进行对应并合成,显示对应后的行车视频、车辆行驶数据,从而用户能够更加清楚且实时获取驾驶的实际情况,对于驾驶情况做出更加准确的判断。此外,由智能终端对行车视频和车辆行驶数据进行对应和合成,能够利用智能终端的强大的运算能力实现复杂运算,无需行车记录仪提升硬件和成本,且智能终端处理效率高,用户可以获取实时的驾驶情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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。
其中:
图1是本发明提供的一个实施例中车辆驾驶行为的分析管理方法的应用环境图;
图2是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第一实施例的流程示意图;
图3是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第二实施例的流程示意图
图4是本发明提供的智能终端的显示画面的示意图;
图5是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第三实施例的流程示意图;
图6是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第四实施例的流程示意图;
图7是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第五实施例的流程示意图;
图8是本发明提供的行车状况监控装置的一实施例的结构示意图;
图9是本发明提供的一个实施例中计算机设备的结构框图。
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他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为一个实施例中车辆驾驶行为的分析管理方法的应用环境图。参照图1,该车辆驾驶行为的分析管理应用于行车状况监控系统。该行车状况监控系统包括车载装置11、行车记录仪12和智能终端13。行车记录仪12和智能终端13通过网络连接,车载装置11和行车记录仪12通过con总线进行通信,实现实时通讯。车载装置11可以设置于行车记录12内部,或者独立于行车记录仪12存在。车载装置11和行车记录仪12能够通过与车辆的供电电路连接维持长通电状态,在车辆熄火后,车载装置11和行车记录仪12的用于计时的时间模块会继续运行,以确保时间轴的准确度和可靠度,同时也能降低功耗。车载装置11具体可以是集合有多种传感器的信息采集装置,智能终端13具体可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。
请参阅图2,图2是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第一实施例的流程示意图。本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理包括如下步骤:
S101:通过车载装置获取车辆行驶数据,将车辆行驶数据发送至行车记录仪。
在一个具体的实施场景中,通过车载装置获取车辆行驶数据,车辆行驶数据包括测量车速(通过速度传感器测量得出)、加速度、发动机转速、方向盘转向角度、油门状态信息(包括油门启动次数,以及每次油门被踩下的深度)、刹车状态信息(包括刹车启动次数,以及每次刹车被踩下的深度)、灯光信息(包括双闪灯信息、转向灯信息、远光灯信息、近光灯信息和刹车灯信息中的至少一项)、雨刮器状态、车辆位置信息(包括车辆经纬度信息和通过车辆经纬度信息计算出的车辆定位移动车速)中的至少一项。车载装置与车辆的发动机、方向盘、雨刮器、转向灯、油门等各个零部件连接(包括有线连接和无线连接),从而获取车辆行驶数据。车载装置还可以包括速度传感器、加速度传感器和GPS模块,从而获取车辆行驶数据。车载装置自身携带有用于计时的时间模块,在获取到上述的车辆行驶数据的同时,记录获取这些车辆行驶数据的时间。车载装置可以是间隔预设周期获取车辆行驶数据,或者是实时获取车辆行驶数据。为了节省资源,车载装置仅在检测到车辆处于行驶状态时才获取车辆行驶数据。在本实施场景中,根据测量车速和车辆定位移动车速获取目标车辆车速以用于后续应用,可以是求均值,或者选择其中一者,还可以是根据预设算法获取,在此不做限定。
S102:获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包。
在一个具体的实施场景中,行车记录仪在车辆行驶时拍摄行车视频,行车记录仪中也具有用于计时的时间模块,在行车视频中包括拍摄时的时间。行车记录仪在接收到车辆行驶数据后,将车辆位置信息叠加至行车视频中,记录每一帧或每若干帧的视频的图像信息对应的车辆位置信息。智能终端在接收到行车视频和车辆行驶数据时,将行车视频和车辆行驶数据按照获取时间进行对应。例如,可以以车载装置的车载时间轴为基准时间轴将行车视频和车辆行驶数据进行对应。也可以以行车记录仪的记录仪时间轴为基准时间轴将行车视频和车辆行驶数据进行对应。从而使得车辆位置信息和行车视频匹配,生成的目标视频数据更加可靠和准确。
将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,分段规则包括按照预设时间间隔、行车次数、预设数据量大小中的至少一项进行分段。例如,分段规则可以根据目标视频数据的分段规则一致,例如每30s对目标视频数据进行保存,同时将该段时间内的车辆行驶数据的其余数据进行压缩,生成与目标视频数据对应的车辆数据包。可以将目标视频数据和车辆数据包对应存储于行车记录仪中。
S103:当行车记录仪与智能终端连接时,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应。
在一个具体的实施场景中,车载装置与车辆上安装的行车记录仪有线或者无线连接。从而当行车记录仪与智能终端连接时,行车记录能够将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端中。智能终端可以由坐在车辆中的驾驶员或者乘客持有,也可以由未乘车的其他用户持有。行车记录仪可以是一个或者多个,智能终端可以是一个或者多个,根据实际使用需求设置。智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应。
在一个实施场景中,当接收到行车视频、车辆行驶数据后,需要将将车载时间轴和智能终端的终端时间轴中的一者作为基准时间轴对另一者进行校准,例如,选择车载时间轴作为基准时间轴。还可以是在发现终端时间轴和车载时间轴之间有时间差时,向用户提问,由用户确定两者中的哪一个作为基准时间轴。在显示行车视频和车辆行驶数据的同时显示基准时间轴,或者显示基准时间轴的时刻信息,以方便智能终端的用户更好地了解当前的驾驶情况。
在其他实施场景中,可能由于网络故障或者信号不佳等情况,行车记录仪与智能终端未能连接,将目标视频数据和车辆数据包存储于行车记录仪中。若行车记录仪具有联网的功能,即由于智能终端断网导致两者无法正常连接,则行车记录仪将目标视频数据和车辆数据包发送至云端。后续智能终端可以从云端或者从行车记录仪获取目标视频数据和车辆数据包。
S104:在智能终端上根据对应后的目标视频数据和车辆数据包显示对应后的行车视频和车辆行驶数据。
在一个具体的实施场景中,智能终端根据对应后的目标视频数据和车辆数据包显示行车视频和车辆行驶数据。可以在智能终端的显示屏幕的中上区域显示行车视频,在行车视频的下方显示与行车视频相同时间的车辆行驶数据。行车视频和车辆行驶数据可以实时更新,从而智能终端的用户能够实时获取行车的具体状态,并能够结合行车视频和车辆行驶数据获取驾驶员当前的驾驶情况。当车辆上安装了多个行车记录仪时,可以同时显示多个行车记录仪拍摄的行车视频,也可以选择一个行车记录仪拍摄的行车视频进行显示。
进一步的,根据对应后的行车视频和车辆行驶数据判断驾驶员当前的驾驶情况是否符合安全驾驶的驾驶需求,例如,当前的行车视频显示目前路况较为拥堵,而车辆行驶数据显示驾驶员频繁进行加油门和刹车操作,则将会导致乘客的乘坐体验十分不好,且容易发生与其他车辆的碰撞。当智能终端判断当前驾驶员的驾驶情况不符合驾驶需求,则发出提示信息,以使得智能终端的用户可以了解到当前驾驶情况不安全,从而提示驾驶员改善驾驶情况。
在另一实施场景中,智能终端根据车辆行驶数据获取驾驶员的驾驶习惯信息,将不良驾驶习惯(例如,超速行驶、猛踩刹车)出现的时刻对应的车辆行驶数据和行车视频作为不良行驶习惯数据和不良行驶习惯视频,根据不良行驶习惯数据和不良行驶习惯视频生成行驶情况报告。将行驶情况报告反馈给用户,从而驾驶员能够根据行驶情况报告在后续驾驶中进行改进。
通过上述描述可知,在本实施例中获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应,从而智能终端将行车视频和车辆行驶数据按照获取时间进行对应并合成,显示对应后的行车视频、车辆行驶数据,从而用户能够更加清楚且实时获取驾驶的实际情况,对于驾驶情况做出更加准确的判断。此外,由智能终端对行车视频和车辆行驶数据进行对应和合成,能够利用智能终端的强大的运算能力实现复杂运算,无需行车记录仪提升硬件和成本,且智能终端处理效率高,用户可以获取实时的驾驶情况。
请参阅图3,图3是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第二实施例的流程示意图。本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理包括如下步骤:
S201:通过车载装置获取车辆行驶数据,将车辆行驶数据发送至行车记录仪。
S202:将获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包。
S203:当行车记录仪与智能终端连接时,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应。
在一个具体的实施场景中,步骤S201-S203与本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理的第一实施例中的步骤S101-S103基本一致,此处不再进行赘述。
S204:驱动智能终端根据对应后的行车视频和车辆行驶数据生成车辆行驶效果图,在智能终端上同时显示行车视频、车辆行驶数据和车辆行驶效果图。
在一个具体的实施场景中,智能终端根据对应后的行车视频和车辆行驶数据生成具有3D效果的车辆行驶效果图,用户可以通过车辆行驶效果图以第三视角查看车辆的行驶状态。例如车辆的车轮转向、车辆的车灯点亮或熄灭、车辆停车或加速等具体的情况。在智能终端上同时显示行车视频、车辆行驶数据和车辆行驶效果图,这样用户能够更加全面的获取实时驾驶情况的信息,并能使得驾驶员及时进行调整。请结合参阅图4,图4是本发明提供的智能终端的显示画面的示意图。
通过上述描述可知,在本实施例中智能终端根据对应后的行车视频和车辆行驶数据生成具有3D效果的车辆行驶效果图,用户可以通过车辆行驶效果图以第三视角查看车辆的行驶状态,能够更加全面的获取实时驾驶情况的信息。
请参阅图5,图5是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第三实施例的流程示意图。本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理包括如下步骤:
S301:通过车载装置获取车辆行驶数据,将车辆行驶数据发送至行车记录仪。
S302:将获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包。
S303:当行车记录仪与智能终端连接时,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应。
在一个具体的实施场景中,步骤S301-S303与本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理的第一实施例中的步骤S101-S103基本一致,此处不再进行赘述。
S304:通过智能终端或行车记录仪将目标视频数据和车辆数据包发送至云端。
在一个具体的实施场景中,智能终端和行车记录仪均可以与云端设备连接,通过智能终端或行车记录仪将目标视频数据和车辆数据包发送至云端,可以是尚未进行对应操作的目标视频数据和车辆数据包,也可以是对应后的目标视频数据和车辆数据包。
在本实施例中,云端仅用于存目标视频数据和车辆数据包,不对行车视频和车辆行驶数据进行运算和处理,能够有效防止用户不能快速获取实时的驾驶情况。
在一个实施场景中,智能终端除了从行车记录仪获取目标视频数据和车辆数据包,也可以向云端发送下载请求,云端响应于该下载请求,将云端中的与下载请求匹配的行车视频与车载视频对应的车辆行驶数据发送至智能终端。例如下载请求包括指定时间,则将在该时间拍摄的行车视频和在该时间采集的车辆行驶数据发送至智能终端。智能终端在接收到行车视频和车辆行驶数据后,能够根据行车视频和车辆行驶数据还原具有3D效果的车辆行驶效果图,或者将行车视频和车辆行驶数据按照获取时间进行对应,并显示对应后的行车视频和车辆行驶数据。从而用户能够还原指定时间的驾驶情况。
通过上述描述可知,在本实施例中通过智能终端将行车视频和车辆行驶数据发送至云端,云端做存储用途,用户可以获取自己需求的行车视频与行车视频对应的车辆行驶数据,并通过智能终端根据行车视频和车辆行驶数据还原当时的驾驶情况,有助于用户对于之前驾驶情况的复盘,方便用户使用。
请参阅图6,图6是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第四实施例的流程示意图。本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理包括如下步骤:
S401:通过车载装置获取车辆行驶数据,将车辆行驶数据发送至行车记录仪。
S402:将获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包。
S403:当行车记录仪与智能终端连接时,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应。
在一个具体的实施场景中,步骤S401-S403与本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理的第一实施例中的步骤S101-S103基本一致,此处不再进行赘述。
S404:当根据行车视频和车辆行驶数据判定车辆发生车祸时,智能终端获取当前的发生时刻,保存与发生时刻相邻的时刻的目标视频数据和车辆数据包,根据时刻的目标视频数据和车辆数据包生成责任判定数据。
在一个具体的实施场景中,智能终端根据目标视频数据和车辆数据包判断车辆发生是否发生车祸,例如根据车辆行驶数据中的加速度传感器检测到车辆的加速度突变,或者车辆的车速发生突变,以及通过车身的传感器检测到车辆发生剧烈振动等,可以判定为车辆发生车祸。或者可以结合行车视频判断是否发生车祸。当判定当前发生车祸时,智能终端获取当前发生时刻,保存与发生时刻相邻的时刻的目标视频数据和车辆数据包,根据时刻的行车视频和车辆行驶数据生成责任判定数据。
由于目标视频数据和车辆数据包是按照预设规则(例如间隔预设时长)进行分段打包后后发送至智能终端,因此,可能车祸发生时接收到的行车视频并非完整的车祸视频,需要获取与发生时刻相邻的时刻的行车视频,例如发生时刻前后各10分钟的目标视频数据和车辆数据包。目标视频数据和车辆数据包能够还原真实的车辆行驶数据,包括速度、加速度、刹车和油门的情况、在车祸发生时的行驶路径等,基于车辆行驶数据和行车视频能够生成责任判定数据,责任判定数据可以是用于判定车祸责任的具体数据,以供交警或保险人员判断事故责任。例如,由车辆行驶数据可以看出当时车速较慢,且用户已经踩了刹车,由行车视频可以看出是对向来车没有减速才导致辆车相撞。进一步地,责任判定数据还可以是还原车祸发生时的3D的模拟行车状态,从而能以旁观者视角对车祸责任做出客观评定。
通过上述描述可知,在本实施例中,当智能终端根据行车视频和车辆行驶数据判定车辆发生车祸时,保存与车祸的发生时刻相邻的时刻的目标视频数据和车辆数据包,根据时刻的目标视频数据和车辆数据包生成责任判定数据,能够真实还原车祸发生时的驾驶情况,且将行车视频和车辆行驶数据保存在智能终端中,能够随时展示给交警或者其他第三方人员,方便快捷的确认车祸责任。
请参阅图7,图7是本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理方法的第五实施例的流程示意图。本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理包括如下步骤:
S501:通过车载装置获取车辆行驶数据,将车辆行驶数据发送至行车记录仪。
S502:将获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包。
S503:当行车记录仪与智能终端连接时,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应。
在一个具体的实施场景中,步骤S501-S503与本发明提供的车辆驾驶行为的分析管理的第一实施例中的步骤S101-S103基本一致,此处不再进行赘述。
S504:驱动智能终端基于目标视频数据和车辆数据包生成车辆运动轨迹,在显示车辆运动轨迹时显示根据车辆行驶数据生成的驾驶行为信息。
在一个具体的实施场景中,智能终端基于目标视频数据和车辆数据包生成车辆运动轨迹,可以是以动态的形式显示车辆在地图上的运动轨迹,在显示运动轨迹时,可以根据车辆的实际车速进行动态显示。在显示车辆运动轨迹时,显示根据车辆行驶数据生成的驾驶行为信息。例如车辆在运动轨迹上显示为转弯时,显示驾驶行为信息为方向盘左转A度,打左转向灯,车速XXkm/h,等等。从而用户可以在智能终端看到完整的车辆行驶过程中的行驶状态和驾驶情况。方便用户对全程的驾驶情况进行分析。
通过上述描述可知,在本实施例中驱动智能终端基于行车视频和车辆行驶数据生成车辆运动轨迹,显示车辆运动轨迹时显示根据车辆行驶数据生成的驾驶行为信息,可以完整显示的车辆行驶过程中的行驶状态和驾驶情况,方便用户进行分析和分享。
请参阅图8,图8是本发明提供的行车状况监控装置的一实施例的结构示意图。行车状况监控装置20包括:数据模块21、视频模块22、对应模块23和显示模块24。
数据模块21用于通过车载装置获取车辆行驶数据,将车辆行驶数据发送至行车记录仪,车辆行驶数据包括测量车速、发动机转速、方向盘转向角度、油门状态信息、刹车状态信息、车辆位置信息、灯光状态信息中的至少一项,油门状态信息包括油门启动次数和油门启动深度,刹车状态信息包括刹车启动次数和刹车启动深度,车辆位置信息包括车辆经纬度信息和车辆定位移动车速,灯光信息包括双闪灯信息、转向灯信息、远光灯信息、近光灯信息和刹车灯信息。视频模块22用于获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,分段规则包括按照预设时间间隔、行车次数、预设数据量大小中的至少一项进行分段。对应模块23用于当行车记录仪与智能终端连接时,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应。显示模块24用于在智能终端上根据对应后的目标视频数据和车辆数据包显示行车视频和车辆行驶数据。
对应模块23用于驱动智能终端根据对应后的目标视频数据和车辆数据包生成车辆行驶效果图。显示模块24用于在智能终端上同时显示行车视频、车辆行驶数据和车辆行驶效果图。
对应模块23用于当行车记录仪与智能终端未能连接时,将目标视频数据和车辆数据包存储于行车记录仪中;或将目标视频数据和车辆数据包发送至云端。
对应模块23用于通过智能终端或行车记录仪将目标视频数据和车辆数据包发送至云端;基于智能终端的下载请求将云端中的与下载请求匹配的目标视频数据和车辆数据包对应的车辆行驶数据发送至智能终端。
视频模块22用于以车载装置的车载时间轴为基准将目标视频数据和车辆数据包进行对应;显示模块23用于将车载时间轴和智能终端的终端时间轴中的一者作为基准时间轴对另一者进行校准;在显示行车视频和车辆行驶数据时显示基准时间轴。
显示模块23用于当智能终端根据行车视频和车辆行驶数据判定车辆发生车祸时,智能终端获取当前的发生时刻,保存与发生时刻相邻的时刻的目标视频数据和车辆数据包,根据时刻的目标视频数据和车辆数据包生成责任判定数据。
显示模块23用于基于目标视频数据和车辆数据包获取用户的行驶情况报告,行驶情况报告包括用户的不良行驶习惯数据,以及与不良行驶习惯数据对应的不良行驶习惯视频。
显示模块23用于驱动智能终端基于目标视频数据和车辆数据包生成车辆运动轨迹,显示车辆运动轨迹时显示根据车辆行驶数据生成的驾驶行为信息。
通过上述描述可知,在本实施例中获取通过行车记录仪采集的行车视频,将车辆位置信息叠加至行车视频数据中,生成目标视频数据,将车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,将目标视频数据和车辆数据包发送至智能终端,使得智能终端将目标视频数据和车辆数据包按照获取时间进行对应,从而智能终端将行车视频和车辆行驶数据按照获取时间进行对应并合成,显示对应后的行车视频、车辆行驶数据,从而用户能够更加清楚且实时获取驾驶的实际情况,对于驾驶情况做出更加准确的判断。此外,由智能终端对行车视频和车辆行驶数据进行对应和合成,能够利用智能终端的强大的运算能力实现复杂运算,无需行车记录仪提升硬件和成本,且智能终端处理效率高,用户可以获取实时的驾驶情况。
图9示出了本发明提供的一个实施例中智能终端的内部结构图。该智能终端具体可以是终端,也可以是服务器。如图9所示,该智能终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该智能终端的非易失性存储介质存储有操作系统,还可存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器实现年龄识别方法。该内存储器中也可储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行年龄识别方法。本领域技术人员可以理解,图7中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的智能终端的限定,具体的智能终端可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提出了一种智能终端,包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行如图2-图6任一幅所示的步骤。
在一个实施例中,提出了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行如图2-图6任一幅所示的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种车辆驾驶行为的分析管理方法,其特征在于,所述车辆驾驶行为的分析管理包括:
通过车载装置获取车辆行驶数据,将所述车辆行驶数据发送至行车记录仪,所述车辆行驶数据包括测量车速、发动机转速、方向盘转向角度、油门状态信息、刹车状态信息、车辆位置信息、灯光状态信息中的至少一项,所述油门状态信息包括油门启动次数和油门启动深度,所述刹车状态信息包括刹车启动次数和刹车启动深度,所述车辆位置信息包括车辆经纬度信息和车辆定位移动车速,所述灯光信息包括双闪灯信息、转向灯信息、远光灯信息、近光灯信息和刹车灯信息中的至少一项;
获取通过所述行车记录仪采集的行车视频,将所述车辆位置信息叠加至所述行车视频数据中,生成目标视频数据,将所述车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,所述分段规则包括按照预设时间间隔、行车次数、预设数据量大小中的至少一项进行分段;
当所述行车记录仪与智能终端连接时,将所述目标视频数据和所述车辆数据包发送至所述智能终端,驱动所述智能终端将所述目标视频数据和所述车辆数据包按照获取时间进行对应;
在所述智能终端上根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包显示对应后的所述行车视频和所述车辆行驶数据。
2.根据权利要求1所述的车辆驾驶行为的分析管理方法,其特征在于,所述驱动智能终端将所述目标视频数据和所述车辆数据包按照获取时间进行对应的步骤之后,包括:
驱动所述智能终端根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包生成车辆行驶效果图;
所述在所述智能终端上根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包显示所述行车视频和所述车辆行驶数据的步骤,包括:
在所述智能终端上同时显示所述行车视频、所述车辆行驶数据和所述车辆行驶效果图。
3.根据权利要求1所述的车辆驾驶行为的分析管理方法,其特征在于,所述获取通过所述行车记录仪采集的行车视频,将所述车辆位置信息叠加至所述行车视频数据中,生成目标视频数据;将所述车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包的步骤之后,包括:
当所述行车记录仪与智能终端未能连接时,将所述目标视频数据和所述车辆数据包存储于所述行车记录仪中;或
将所述目标视频数据和所述车辆数据包发送至云端;
所述将所述目标视频数据和所述车辆数据包发送至所述智能终端的步骤之后,包括:
通过所述智能终端或所述行车记录仪将所述目标视频数据和所述车辆数据包发送至云端;
基于所述智能终端的下载请求将所述云端中的与所述下载请求匹配的所述目标视频数据和所述车辆数据包对应的所述车辆行驶数据发送至所述智能终端。
4.根据权利要求1所述的车辆驾驶行为的分析管理方法,其特征在于,所述智能终端将所述目标视频数据和所述车辆数据包按照获取时间进行对应的步骤,包括:
以所述车载装置的车载时间轴为基准将所述目标视频数据和所述车辆数据包进行对应;
所述在所述智能终端上根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包显示所述行车视频和所述车辆行驶数据的步骤,包括:
将所述车载时间轴和所述智能终端的终端时间轴中的一者作为基准时间轴对另一者进行校准;
在显示所述行车视频和所述车辆行驶数据时显示所述基准时间轴。
5.根据权利要求1所述的车辆驾驶行为的分析管理方法,其特征在于,所述将所述行车记录仪拍摄的行车视频发送至所述智能终端的步骤之后,包括:
当智能终端根据所述行车视频和所述车辆行驶数据判定所述车辆发生车祸时,智能终端获取当前的发生时刻,保存与所述发生时刻相邻的时刻的所述目标视频数据和所述车辆数据包,根据所述时刻的所述目标视频数据和所述车辆数据包生成责任判定数据。
6.根据权利要求1所述的车辆驾驶行为的分析管理方法,其特征在于,所述在所述智能终端上根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包显示所述行车视频和所述车辆行驶数据的步骤之后,包括:
基于所述目标视频数据和所述车辆数据包获取用户的行驶情况报告,所述行驶情况报告包括用户的不良行驶习惯数据,以及与所述不良行驶习惯数据对应的不良行驶习惯视频。
7.根据权利要求1所述的车辆驾驶行为的分析管理方法,其特征在于,所述将所述行车记录仪拍摄的行车视频发送至所述智能终端的步骤之后,包括:
驱动所述智能终端基于所述目标视频数据和所述车辆数据包生成车辆运动轨迹,显示所述车辆运动轨迹时显示根据所述车辆行驶数据生成的驾驶行为信息。
8.一种行车状况监控装置,其特征在于,所述行车状况监控装置包括:
数据模块,用于通过车载装置获取车辆行驶数据,将所述车辆行驶数据发送至行车记录仪,所述车辆行驶数据包括测量车速、发动机转速、方向盘转向角度、油门状态信息、刹车状态信息、车辆位置信息、灯光状态信息中的至少一项,所述油门状态信息包括油门启动次数和油门启动深度,所述刹车状态信息包括刹车启动次数和刹车启动深度,所述车辆位置信息包括车辆经纬度信息和车辆定位移动车速,所述灯光信息包括双闪灯信息、转向灯信息、远光灯信息、近光灯信息和刹车灯信息中的至少一项;
视频模块,用于获取通过所述行车记录仪采集的行车视频,将所述车辆位置信息叠加至所述行车视频数据中,生成目标视频数据,将所述车辆行驶数据的其余数据按照预设分段规则进行分段压缩,生成车辆数据包,所述分段规则包括按照预设时间间隔、行车次数、预设数据量大小中的至少一项进行分段;
对应模块,用于当所述行车记录仪与智能终端连接时,将所述目标视频数据和所述车辆数据包发送至所述智能终端,使得所述智能终端将所述目标视频数据和所述车辆数据包按照获取时间进行对应;
显示模块,用于在所述智能终端上根据对应后的所述目标视频数据和所述车辆数据包显示所述行车视频和所述车辆行驶数据。
9.一种智能终端,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质,其特征在于,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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