CN118072539A - 一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法及系统，属于车联网技术领域。所述方法包括：采集车辆行驶数据和车辆本身数据，并上传至后台服务器；利用所述后台服务器对所述车辆行驶信息和车辆本身数据进行综合计算，分析出目标车辆的实时行驶轨迹；基于所述目标车辆的实时行驶轨迹结合交通信息分析所述目标车辆是否存在危险驾驶行为；根据驾驶行为分析结果，对符合危险驾驶特征的车辆下发消息提醒驾驶员，评估是否需要交管部门介入，并将对应的数据消息同步至第三方平台。本发明通过细化分析车辆行驶信息识别出潜在的危险驾驶行为，为车辆驾驶员提供了直观的消息提醒，降低了潜在的风险，减少交通事故的发生，提高道路安全。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法及系统，属于车联网技术领域。
背景技术
随着城市建设和科学技术的发展，城市交叉路口已经安装部署了诸如摄像头、毫米波雷达、激光雷达等一系列监控设备，这些设备拥有监控通过路口车辆的能力，但是不同的设备采集到的数据侧重点也各不相同，无法依靠单独的设备实现驾驶行为的分析。
汽车上的惯性测量单元、车载传感器、智能后视镜等车载设备拥有车辆数据收集、传输能力，在联合调试后可以实现车辆数据上报到后台服务器、接收后台服务器下发消息的功能。
随着我国车联网产业进入快车道，技术创新日益活跃逐步发展了高精度地图技术、高精度定位技术、信息抓拍、分米级车辆位置、信号灯状态等多种精准、高效、实时的元数据收集，为路口精细化治理提供了数据基础。
在城市交通中，由于驾驶员的不良驾驶习惯，交通事故频繁发生。为了减少事故发生的可能性，交通管理部门采取了一系列措施，如在事故多发地段设置提醒标志，设置道路交通标识牌等。然而，这些提醒措施的内容并不具有普适性，无法针对每一辆独立的车辆提供具体的提醒。
发明内容
为了降低车辆在行驶过程中的存在的风险，对车辆驾驶员提供更加直观的提示，本发明提供了一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法及系统，所述技术方案如下：
本发明的第一个目的在于提供一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法，包括：
采集车辆行驶数据和车辆本身数据，并上传至后台服务器；
利用所述后台服务器对所述车辆行驶信息和车辆本身数据进行综合计算，分析出目标车辆的实时行驶轨迹；
基于所述目标车辆的实时行驶轨迹结合交通信息分析所述目标车辆是否存在危险驾驶行为；
根据驾驶行为分析结果，对符合危险驾驶特征的车辆下发消息提醒驾驶员；
根据驾驶行为分析结果评估是否需要交管部门介入，并将对应的数据消息同步至第三方平台。
可选的，综合使用摄像头、毫米波雷达、激光雷达，配合高精度地图和高精度定位，来完成路口车辆行驶数据的采集。
可选的，通过所述车载设备采集所述车辆本身数据，所述车辆本身数据包括：车辆速度、加速度、经纬度、航向角、转向灯、刹车。
可选的，将摄像头、毫米波雷达、激光雷达采集到的数据按照Protobuf结构化数据存储格式进行转化，然后将数据上传至后台服务器。
可选的，所述目标车辆的实时行驶轨迹根据车辆上报的经纬度信息进行计算。
可选的，所述交通信息包括：高精地图、电子标牌、交管事故多发路口信息。
本发明的第二个目的在于提供一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估系统，包括：
行驶数据采集单元，用于采集车辆行驶数据；
车辆数据采集单元，用于采集车辆本身数据；
通信单元，用于将采集的数据传输至后台服务器；
后台服务器，用于根据所述车辆行驶数据、车辆本身数据分析目标车辆的行驶轨迹，并结合高精地图、电子标牌、交管事故多发路口信息分析驾驶行为，若存在危险驾驶行为，下发提醒消息给驾驶员，将危险驾驶行为数据同步到交管平台。
可选的，所述行驶数据采集单元包括：摄像头、毫米波雷达，激光雷达。
可选的，所述车辆数据采集单元包括：OBU、智能后视镜。
本发明有益效果是：
本发明通过细化分析车辆行驶信息识别出潜在的危险驾驶行为，如超速、频繁变道、急刹车等，为车辆驾驶员提供了直观的消息提醒，从而帮助驾驶员意识到自己的不良驾驶习惯，并及时进行调整，提高道路安全，降低了潜在的风险。
根据驾驶员的驾驶行为分析，可以预测出潜在的交通事故风险，如驾驶车辆整体与前车保持距离过近、不注意盲点等，从而提前发出警示，引导驾驶员采取相应的防范措施，减少交通事故的发生。
向交管平台提供驾驶行为维度的预警信息，便于对路况更准确的了解和后期优化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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。
图1是本发明的驾驶行为数据流转图。
图2是本发明的驾驶行为分析方法流程框图。
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，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
以下是一些常见的危险驾驶行为：
1.超速驾驶：超过道路规定的速度限制，增加了事故发生的风险，并减少了驾驶员对潜在危险的反应时间。
2.酒驾或毒驾：驾驶时饮酒或受毒品影响，影响判断力、反应能力和协调性，增加了交通事故的风险。
3.分心驾驶：例如使用手机、调节音乐、与乘客交谈或关注其他事物，分散了驾驶员的注意力，导致对路况和道路标志的忽视，增加了事故的可能性。
4.不使用安全带：不系安全带或不要求乘客系安全带，增加了在事故中受伤或死亡的风险。
5.违反交通信号和标志：闯红灯、不按交通标志指示行驶、违规变道等行为，增加了与其他车辆和行人发生碰撞的风险。
6.不保持安全距离：跟车过近，无法及时刹车或避让，容易发生追尾事故。
7.疲劳驾驶：疲劳、缺乏睡眠或长时间连续驾驶，导致反应能力下降，容易发生事故。
8.急加速和急刹车：频繁的急加速和急刹车不仅增加了燃油消耗和尾气排放，还会影响车辆控制和其他车辆的安全。
9.不使用转向灯：不提前使用转向灯进行转弯或变道，增加了其他车辆发生碰撞的风险。
10.不遵守车道规则：频繁变道、不按规定车道行驶或越线行驶，增加了与其他车辆发生碰撞的可能性。
这些危险驾驶行为都会增加交通事故的风险，驾驶员应该时刻注意并遵守交通规则，保证自己和他人的安全。
实施例一：
本实施例提供一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法，包括：
采集车辆行驶数据和车辆本身数据，并上传至后台服务器；
利用后台服务器对车辆行驶信息和车辆本身数据进行综合计算，分析出目标车辆的实时行驶轨迹；
基于目标车辆的实时行驶轨迹结合交通信息分析目标车辆是否存在危险驾驶行为；
根据驾驶行为分析结果，对符合危险驾驶特征的车辆下发消息提醒驾驶员；
根据驾驶行为分析结果评估是否需要交管部门介入，并将对应的数据消息同步至第三方平台。
实施例二：
本实施例提供一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法，参见图1，所述方法包括：通过路口的摄像头、雷达等采集设备获取目标车辆的行驶信息，经过计算分析出车辆驾驶行为并做出评估，具体包括以下内容：
行驶信息采集，综合使用摄像头、毫米波雷达，激光雷达，配合高精度地图和高精度定位，来完成路口车辆行驶信息的采集。
车辆数据上报，通过OBU、智能后视镜等车载设备获取车辆速度、加速度、经纬度、航向角、转向灯、刹车等信息，并将数据传输到后台服务器。
路侧数据上报，将摄像头、毫米波雷达，激光雷达采集到的数据按照Protobuf结构化数据存储格式进行转化，然后将数据上传至后台服务器。
Protobuf结构化数据存储格式，是一个灵活的、高效的用于序列化数据的协议，数据经过转化后与原始字符串相比，这提高了传输速度，因为它占用的空间和带宽更少，且降低设备的CPU使用率；
后台服务器，部署数据存储、数据解析、数据计算代码逻辑，统一进行数据的计算。
目标车辆计算，后台服务器通过接收到的数据信息，综合分析出目标车辆实时行驶轨迹。
驾驶行为分析，后台服务器结合高精地图、电子标牌、交管事故多发路口等信息分析目标车辆是否存在危险行为。
下发提醒消息，根据上述驾驶行为分析结果，判断是否需要向驾驶员下发提醒消息，对符合行为特征的车辆，下发消息提醒驾驶员规避潜在危险，注意交通安全。
驾驶评估共享，根据上述驾驶行为分析结果，评估驾驶行为是否违反法律法规，是否需要交管部门介入，并针对不同的驾驶行为场景自动触发消息共享机制，将对应数据消息同步到交管平台等第三方平台。
针对驾驶行为的分析方法如下：
超速驾驶：获取目标车辆所在道路的安全行驶速度范围，获取目标车辆的行驶速度，超过道路规定的速度限制时，标记目标车辆超速行驶，下发提醒消息给车辆驾驶员，提示降低车速。
酒驾或毒驾：监测目标车辆是否存在多种违反交通规则的情况，识别为驾驶员判断力出现问题，下发提醒消息，提示驾驶员注意安全行驶。同时向第三方平台发送疑似酒驾预警。
分心驾驶：解析摄像头上报信息，识别出诸如使用手机、行车吸烟、与乘客交谈或关注其他事物的情况，分散了驾驶员的注意力，下发提醒消息给车辆驾驶员，提示遵守交通规则注意交通安全。
不使用安全带：解析摄像头上报信息，识别出不系安全带的情况时，下发提醒消息，提示驾驶员及车内乘客系好安全带。
违反交通信号和标志：综合路侧上报红绿灯信息、车辆经过路口信息，判断车辆是否闯红灯、不按交通标志指示行驶、违规变道等行为，下发提醒消息给车辆驾驶员，提示遵守交通规则注意交通安全。
不保持安全距离：根据路侧上报车辆信息判断目标车辆与前车跟车过近，有可能无法及时刹车或避让，容易发生追尾事故，下发提醒消息给车辆驾驶员，注意保持安全距离。
疲劳驾驶：监测目标车辆是否存在轧线行驶、龟速行驶、与前车过近灯危险驾驶状况中的多个，则判断驾驶员有可能在疲劳驾驶，下发提醒消息给车辆驾驶员，提示遵守交通规则，注意休息。
急加速和急刹车：解析车辆上报车辆信息，在短时间内发生两次及两次以上急加速和急刹车情况时，下发提醒消息给车辆驾驶员减速慢行注意交通安全。
不使用转向灯：解析车辆上报车辆信息、路侧上报监测车辆信息，识别车辆未提前使用转向灯进行转弯或变道，下发提醒消息给车辆驾驶员，提示遵守交通规则。
不遵守车道规则：解析车辆上报车辆信息、路侧上报监测车辆信息，识别车辆频繁变道、不按规定车道行驶或越线行驶，下发提醒消息给车辆驾驶员，提示遵守交通规则不开“斗气车”。
本发明实施例中的部分步骤，可以利用软件实现，相应的软件程序可以存储在可读取的存储介质中，如光盘或硬盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法，其特征在于，所述方法包括：
采集车辆行驶数据和车辆本身数据，并上传至后台服务器；
利用所述后台服务器对所述车辆行驶信息和车辆本身数据进行综合计算，分析出目标车辆的实时行驶轨迹；
基于所述目标车辆的实时行驶轨迹结合交通信息分析所述目标车辆是否存在危险驾驶行为；
根据驾驶行为分析结果，对符合危险驾驶特征的车辆下发消息提醒驾驶员；
根据驾驶行为分析结果评估是否需要交管部门介入，并将对应的数据消息同步至第三方平台。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，综合使用摄像头、毫米波雷达、激光雷达，配合高精度地图和高精度定位，来完成路口车辆行驶数据的采集。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述车载设备采集所述车辆本身数据，所述车辆本身数据包括：车辆速度、加速度、经纬度、航向角、转向灯、刹车。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将摄像头、毫米波雷达、激光雷达采集到的数据按照Protobuf结构化数据存储格式进行转化，然后将数据上传至后台服务器。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标车辆的实时行驶轨迹根据车辆上报的经纬度信息进行计算。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通信息包括：高精地图、电子标牌、交管事故多发路口信息。
7.一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估系统，其特征在于，所述系统包括：
行驶数据采集单元，用于采集车辆行驶数据；
车辆数据采集单元，用于采集车辆本身数据；
通信单元，用于将采集的数据传输至后台服务器；
后台服务器，用于根据所述车辆行驶数据、车辆本身数据分析目标车辆的行驶轨迹，并结合高精地图、电子标牌、交管事故多发路口信息分析驾驶行为，若存在危险驾驶行为，下发提醒消息给驾驶员，将危险驾驶行为数据同步到交管平台。
8.根据权利要求7所述的基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估系统，其特征在于，所述行驶数据采集单元包括：摄像头、毫米波雷达，激光雷达。
9.根据权利要求7所述的基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估系统，其特征在于，所述车辆数据采集单元包括：OBU、智能后视镜。
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| CN202311806556.5A CN118072539A (zh) | 2023-12-26 | 2023-12-26 | 一种基于车联网的车辆驾驶行为分析与评估方法及系统 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN118378149A (zh) * | 2024-06-21 | 2024-07-23 | 长春大学 | 智能车联网信息安全风险分析系统及方法 |
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- 2023-12-26 CN CN202311806556.5A patent/CN118072539A/zh active Pending
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