JP2020513617A - 運転行為の確定方法、装置、機器及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

運転行為の確定方法、装置、機器及び記憶媒体を開示する。該方法は、道路画像及び前後方車両の車両画像を含む走行映像を取得すること（ステップ２０１）と、車両の走行状態を示すための車両走行情報を取得すること（ステップ２０２）と、同一時刻における走行映像と車両走行情報に基づき、事故リスクがある運転行為である危険運転行為の有無を確定すること（ステップ２０３）と、を含む。車両走行状態のみに基づき危険運転行為の有無を判断することに比べて、該方法は、より直感的な走行映像と組み合わせて判断することで、危険運転行為の判断根拠がさらに全面的になり、判断結果の正確性を向上させる。

Description

本発明の実施例は２０１７年０３月０６日に中国国家知識産権局に提出した出願番号が２０１７１０１２７８１０．７、発明名称が「運転行為の確定方法及び装置」の中国特許出願の優先権を主張し、その全内容が援用により本発明の実施例に組み込まれている。

本発明の実施例は車のインターネットの分野に関し、特に運転行為の確定方法、装置、機器及び記憶媒体に関する。

人々の保険に対する意識が高まるにつれて、事故発生時の経済的損失を減らすために、自動車を購入した後に自動車保険を購入する人が増えつつある。

利用ベース自動車保険（ＵＢＩ：Ｕｓａｇｅ Ｂａｓｅｄ Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ）は、運転行為に基づく保険として、車両保険産業に幅広く適用されており、車の所有者はＵＢＩを選択した後、車両内に車載故障診断システム（ＯＢＤ：Ｏｎ−Ｂｏａｒｄ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ）装置を搭載する必要がある。運転中、ＯＢＤ装置は内蔵した加速度センサとジャイロスコープによって対応するセンサデータを収集し、センサデータに基づき車両の現在の走行状態を確定し、それにより自動車保険企業はＯＢＤ装置に確定された走行状態に基づき車の所有者の運転スタイルを判断し、最終的に該運転スタイルに応じて保険計画を策定する。例えば、運転中に頻繁に緊急制動又は急カーブする車の所有者に対して、自動車保険企業はこのような車の所有者の運転スタイルが比較的急進的であると判断し、このような車の所有者の支払保険料の額を増やす。

しかしながら、車両の走行状態のみに基づき車の所有者の運転行為を確定することは一面的であり、危険運転行為の誤判断を招きやすく、例えば、車の所有者が渋滞区域で緊急制動を行っても危険運転行為と誤判断され、それによって自動車保険企業により策定される保険戦略の正確性に影響を与える。

本発明の実施例は、運転行為の確定方法、装置、機器及び記憶媒体を提供し車両の走行状態のみに基づき車の所有者の運転行為を確定することは一面的であり、危険運転行為の誤判断を招きやすく、更に自動車保険企業により策定される保険戦略の正確性を損なうという、関連技術における課題を解決することができる。前記技術案は以下の通りである。

本発明の実施例の第１態様によれば、運転行為の確定方法を提供し、
道路画像及び前後方車両の車両画像を含む走行映像を取得するステップと、
車両の走行状態を示すための車両走行情報を取得するステップと、
走行映像と車両走行情報に基づき、事故リスクがある運転行為である危険運転行為の有無を確定するステップと、を含む。

本発明の実施例の第２態様によれば、運転行為の確定装置を提供し、
道路画像及び前後方車両の車両画像を含む走行映像を取得するように構成される第１取得モジュールと、
車両の走行状態を示すための車両走行情報を取得するように構成される第２取得モジュールと、
走行映像と車両走行情報に基づき、事故リスクがある運転行為である危険運転行為の有無を確定するように構成される第１確定モジュールと、を備える。

本発明の実施例の第３態様によれば、運転行為の確定機器を提供し、プロセッサ及びメモリを備え、メモリに少なくとも１つの命令が記憶され、少なくとも１つの命令がプロセッサにロードして実行されることで、第１態様に記載の運転行為の確定方法を実現する。

本発明の実施例の第４態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体を提供し、該記憶媒体に少なくとも１つの命令が記憶され、少なくとも１つの命令が前記プロセッサにロードして実行されることで、第１態様に記載の運転行為の確定方法を実現する。

本発明の実施例に係る技術案の有益な効果は少なくとも以下の通りである。
道路画像及び車両画像を含む走行映像、及び車両走行状態を示す車両走行情報を取得することで、該走行映像と車両走行情報に基づき、車両の危険運転行為の統合判断を実現し、車両走行状態のみに基づき危険運転行為の有無を判断することに比べて、より直感的な走行映像と組み合わせて判断することで、危険運転行為の判断根拠がさらに全面的になり、判断結果の正確性を向上させ、更に判断結果に基づき策定される保険戦略の正確性を向上させる。

図１は本発明の一実施例に係る実施環境の模式図である。 図２は本発明の一実施例に係る運転行為の確定方法のフローチャートである。 図３Ａは本発明の別の実施例に係る運転行為の確定方法のフローチャートである。 図３Ｂは一実施例に係る走行映像の模式図である。 図３Ｃは本発明のさらに別の実施例に係る運転行為の確定方法のフローチャートである。 図３Ｄは図３Ｃに示される運転行為の確定方法において車線情報確定過程の実施模式図である。 図３Ｅは図３Ｃに示される運転行為の確定方法において車間距離情報確定過程の実施模式図である。 図４は本発明の一実施例に係る運転行為の確定装置の構成ブロック図である。 図５は本発明の一実施例に係る運転行為の確定機器の構成模式図である。

本発明の実施例の技術案をより明確に説明するために、以下、実施例の説明に必要な図面を簡単に説明し、明らかなように、後述する図面は単に本発明のいくつかの実施例であり、当業者は進歩性のある努力をせずに、これらの図面に基づきほかの図面を想到し得る。

本発明の実施例の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下、図面を参照して本発明の実施形態を更に詳細に説明する。

図１に示すように、本発明の一実施例に係る実施環境の模式図であり、該実施環境は、走行記録装置１１０、モバイル端末１２０及びサーバ１３０を備える。

走行記録装置１１０は車両内に設置され、走行映像を記録するための電子機器である。該走行記録装置１１０はドライブレコーダー、又はカメラを配置した車載ナビゲーション装置であり、好ましくは、走行記録装置１１０は車両の前方に設置され、運転中の車両の前方の走行映像を記録し、又は、走行記録装置１１０は車両の前方と後方に同時に設置され、走行中の車両の前方及び後方の走行映像を記録する。

走行記録装置１１０とモバイル端末１２０との間に有線又は無線接続が作成されている。好ましくは、走行記録装置１１０はデータ線を介してモバイル端末１２０と有線接続を作成し、且つデータ線によってデータ交換を行い、又は、走行記録装置１１０はブルートゥース(登録商標)又は赤外線を介してモバイル端末１２０と無線接続を作成し、且つ該無線接続によってデータ交換を行う。

モバイル端末１２０はインターネットアクセス機能を備える電子機器であり、該電子機器はスマートフォン、タブレットＰＣ又はウェアラブルスマートデバイス等である。可能な実施形態では、走行記録装置１１０がインターネットアクセス機能を備えない場合、モバイル端末１２０は走行記録装置１１０との接続によって走行記録装置１１０の送信するデータを取得し、取得したデータをインターネットによって報告する。

好ましくは、モバイル端末１２０又は走行記録装置１１０はさらに車両内に取り付けられるＯＢＤ装置に接続され、車両走行中にＯＢＤ装置により収集された車両走行情報を取得する。該車両走行情報は車両の走行状態を示し、車両の現在の速度、現在の加速度及びステアリング情報のうちの少なくとも１種を含む。

本発明の実施例では、走行記録装置１１０又はモバイル端末１２０は人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）アルゴリズムが設定されており、該ＡＩアルゴリズムによって、走行記録装置１１０又はモバイル端末１２０は走行映像に含まれる道路画像及び車両画像を識別し、識別した道路画像及び車両画像に基づき走行車線、前車（又は後車）との距離、前車（又は後車）との相対速度等の情報を分析し、更に、該ＡＩアルゴリズムによって、走行記録装置１１０又はモバイル端末１２０は識別した危険運転行為を定量的処理し、それにより危険運転行為に対応する運転行為データを得る。

モバイル端末１２０とサーバ１３０は有線ネットワーク又はワイヤレスネットワークによって接続される。

サーバ１３０は車両に対応する運転行為データを管理するためのサーバであり、該運転行為データは走行記録装置１１０又はモバイル端末１２０によって報告される（車両走行中にリアルタイムに報告される又は所定時間間隔おきに報告される）。該サーバ１３０は複数のサーバからなるサーバクラスタ又はクラウドコンピューティングセンターである。

可能な実施形態では、走行記録装置１１０がインターネットアクセス機能を備えない場合、サーバ１３０はモバイル端末１２が送信する更新データ（走行記録装置１１０によって収集された走行映像及び車両走行情報を分析して得られる）を受信し、該更新データに基づき、記憶された運転行為データを更新する。

別の可能な実施形態では、走行記録装置１１０がインターネットアクセス機能を備え、且つサーバ１３０と無線接続を作成する場合、サーバ１３０は走行記録装置１１０によってインターネットを介してアップロードされる更新データ（リアルタイム運転行為に基づき算出される）を受信し、該更新データに基づき、記憶された運転行為データを更新する。

好ましくは、上記ワイヤレスネットワーク又は有線ネットワークは標準通信技術及び／又はプロトコルを使用する。ネットワークは通常、インターネットであるが、任意のネットワークであってもよく、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、モバイル、有線又はワイヤレスネットワーク、専用ネットワーク又は仮想専用ネットワークの任意の組合せを含むが、それらに限定されない。いくつかの実施例では、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ：Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋ−ｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ：Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）等の技術及び／又はフォーマットを用いてネットワーク交換済みのデータを示す。また、例えば、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ：Ｓｅｃｕｒｅ Ｓｏｃｋｅｔ Ｌａｙｅｒ）、トランスポートレイヤセキュリティ（ＴＬＳ：Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｌａｙｅｒ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）、仮想専用ネットワーク（ＶＰＮ：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）等の通常の暗号化技術によってすべての又はいくつかのリンクを暗号化してもよい。別の実施例では、カスタム及び／又は専用データ通信技術を用いて上記データ通信技術を置換又は補充する。

本発明の各実施例に係る運転行為の確定方法は、走行記録装置１１０のみにより実行されよく、モバイル端末１２０のみにより実行されよく、走行記録装置１１０とモバイル端末１２０により共同に実行されてもよく、サーバ１３０により実行されてもよい。

好ましくは、運転行為の確定方法がサーバ１３０により実行される場合、走行記録装置１１０又はモバイル端末１２０は収集した走行映像及び車両走行情報をサーバ１３０にアップロードし、サーバ１３０は走行映像及び車両走行情報に対応するタイムスタンプに基づき、各時刻における車両の危険運転行為の有無を確定する。

説明の便宜上、以下の各実施例は運転行為の確定方法がモバイル端末１２０により実行されることを例に説明するが、これに限定されない。

関連技術では、運転行為の判断はＯＢＤ装置により収集されたセンサデータに依存し、且つ該センサデータによって車両の緊急制動、緊急発進、急カーブ等の走行状態をしか確定できない。しかし、センサデータのみを運転行為の判断根拠とすると、ＯＢＤ装置が落下し又は車両が自然に振動する等の場合に、ＯＢＤ装置により収集されたセンサデータは車両の現在の走行状態を正確に反映できず、更に運転行為判断の正確性に影響を与える。また、ほかの車両の走行状態を考慮せず、緊急制動、緊急発進、急カーブのような車両自体の走行状態のみに基づき事故リスクを評価することは一面的で且つストレートではないため、確定される運転行為の参考性及び正確性が低い。

本発明の各実施例では、ＡＩアルゴリズムを介して、走行中の走行映像（外部状況）及び車両走行情報（車両自体の走行状態）に基づき車両の危険運転行為の有無を確定し、それにより危険運転行為の判断根拠がさらに豊かになり、判断される危険運転行為の正確性を向上させ、また、走行映像と組み合わせることで、車線逸脱、車間距離が小さすぎること及び緊急制動等の事故危険性が大きい危険運転行為を識別でき、それにより確定される危険運転行為の参考性を向上させ、且つ危険運転行為がさらに全面的かつ正確になり、自動車保険企業が該危険運転行為に基づき車の所有者により正確な保険戦略を策定することに寄与する。

図２に示すように、本発明の一実施例に係る運転行為の確定方法のフローチャートであり、本実施例は該運転行為の確定方法が図１に示されるモバイル端末１２０に用いられることを例に説明し、該方法は、ステップ２０１〜２０３を含む。

ステップ２０１において、道路画像及び前後方車両の車両画像を含む走行映像を取得する。

該走行映像は走行記録装置が車両走行状態で、画像収集ユニットにより撮影されるビデオ映像である。且つ、走行記録装置が通常車両の前方及び／又は後方に設置されるため、該走行映像は前方及び／又は後方道路の道路画像及び前後方車両の車両画像を含む。

好ましくは、該走行映像は走行記録装置によって車両走行中にモバイル端末に伝送されるリアルタイム走行映像であり、又は、該走行映像は走行記録装置によって所定時間間隔（例えば５分間）おきにモバイル端末に伝送されるキャッシュ走行映像である。

ステップ２０２において、車両の走行状態を示すための車両走行情報を取得する。

好ましくは、走行映像を取得するとともに、モバイル端末は車両のリアルタイムな車両走行情報を取得する。該車両走行情報は車両の現在の車速とステアリング情報を含む。好ましくは、該車両走行情報は、現在の加速度、走行方向など車両走行状態を示すためのほかの情報をさらに含み、本発明の実施例ではそれを限定しない。

可能な実施形態では、車両走行情報中の現在の車速、現在の加速度及び走行方向は走行記録装置、ＯＢＤ装置又はモバイル端末が内蔵センサ（加速度センサ又はジャイロスコープ等を含む）によって収集され、車両走行情報に含まれるステアリング情報はＯＢＤ装置によって自動車から取得され、好ましくは、該ステアリング情報は方向指示器のオン状況を示す。

ステップ２０３において、同一時刻における走行映像と車両走行情報に基づき、事故リスクがある運転行為である危険運転行為の有無を確定する。

走行映像と車両走行情報を取得すると、モバイル端末は同一時刻における走行映像と車両走行情報を分析し、それにより車両の危険運転行為の有無を確定する。好ましくは、該危険運転行為は、車線逸脱、車間距離が小さすぎる（前方車両又は後方車両との間隔が小さすぎる）こと及び緊急制動のうちの少なくとも１種を含む。なお、モバイル端末はさらに走行映像と車両走行情報に基づき、直接事故を引き起こすほかの危険運転行為を確定してもよく、本発明の実施例ではそれを限定しない。

好ましくは、モバイル端末は取得した走行映像に画像識別を行い、車線情報と車間距離情報を確定し、車両走行情報で指示されるステアリング情報と組み合わせて、車両が車線から逸脱する危険運転行為の有無を確定し、又は、モバイル端末は取得した走行映像に画像識別を行い、車間距離情報と相対速度情報を確定し、車両走行情報中の現在の速度と組み合わせて、車両の車間距離が小さすぎる危険運転行為の有無を確定し、又は、モバイル端末は取得した走行映像に画像識別を行い、車間距離情報を確定し、車両走行情報中の現在の加速度と組み合わせて、車両が緊急制動する危険運転行為の有無を確定する。

好ましくは、確定した危険運転行為を、モバイル端末がサーバに報告し、サーバが車両と危険運転行為とを関連付けて格納し、それにより後続では危険行為のタイプ、発生頻度及び危険等級に基づき、車両に対応する運転行為モデル（運転行為と事故危険性との関係を指示する）を構築する。

なお、走行記録装置は高い画像分析及びデータ処理能力を備える場合、上記ステップは走行記録装置によって実行されてもよく、本発明の実施例ではそれを限定しない。

以上のように、本実施例では、道路画像及び車両画像を含む走行映像、及び車両走行状態を示す車両走行情報を取得することで、該走行映像と車両走行情報に基づき、車両の危険運転行為の統合判断を実現し、車両走行状態のみに基づき危険運転行為の有無を判断することに比べて、より直感的な走行映像と組み合わせて判断することで、危険運転行為の判断根拠がさらに全面的になり、判断結果の正確性を向上させ、更に判断結果に基づき策定される保険戦略の正確性を向上させる。

後続では危険運転行為に基づき対応する保険戦略を簡単に策定できるために、モバイル端末は確定された危険運転行為を定量的処理する必要がある。可能な実施形態では、モバイル端末は車両に危険運転行為が存在すると確定すると、更に危険運転行為のタイプ、危険等級及び発生頻度に基づき危険運転行為を定量的計算し、算出された定量的データをサーバに報告し、サーバは該定量的データに基づき車両の運転行為データを更新し、それにより該運転行為データに基づき保険戦略を策定する。以下、例示的な実施例を用いて説明する。

図３Ａに示すように、本発明の別の実施例に係る運転行為の確定方法のフローチャートであり、本実施例は該運転行為の確定方法が図１に示されるモバイル端末１２０に用いられることを例に説明し、該方法はステップ３０１〜３０７を含む。

ステップ３０１において、道路画像及び前後方車両の車両画像を含む走行映像を取得する。

本ステップの実施形態は上記ステップ２０１と類似するため、本実施例では重複説明を省略する。

例として、走行状態では、モバイル端末が取得した走行記録装置によって収集された走行映像は図３Ｂに示され、該走行映像は道路画像３１及び前方車両の車両画像３２を含む。

ステップ３０２において、走行映像を識別し、車線情報、車間距離情報及び相対速度情報のうちの少なくとも１種を含む走行映像識別結果を得る。

走行映像を取得すると、モバイル端末は画像分析技術によって該走行映像に分析識別を行い、車線情報、車間距離情報及び相対速度情報のうちの少なくとも１種の情報を含む走行映像識別結果を得る。車線情報は車両が位置する車線、車間距離情報は前方車両及び／又は後方車両との距離、相対速度情報は前方車両及び／又は後方車両との相対速度を示す。

可能な実施形態では、図３Ｃに示すように、本ステップは、ステップ３０２Ａ〜３０２Ｃを含む。

ステップ３０２Ａにおいて、道路画像に含まれる車線境界線を識別し、車線境界線に基づき車線情報を確定する。

車両の現在の車線を確定するために、モバイル端末は走行映像中の道路画像に含まれる車線境界線（路面標示とも呼び、白色破線、白色実線、黄色破線、黄色実線、二重白色破線、二重白色実線、二重黄色実線、黄色破線と黄色実線の組合せ等を含む）を識別し、それにより識別された車線境界線に基づき車線情報を確定する。

可能な実施形態では、図３Ｄに示すように、モバイル端末は走行映像の下半部に位置する略台形領域３３（又は略三角形領域）を識別し、更に該当台形領域３３に含まれる車線境界線３４を識別し、それにより該車線境界線３４に基づき車線情報を確定する。好ましくは、略台形領域に２本の車線境界線が含まれると識別する場合、車両が中央車線に位置すると確定し、略台形領域の左側のみに車線境界線が含まれると識別すると、車両が右側車線に位置すると確定し、略台形領域の右側のみに車線境界線が含まれると識別すると、車両が左側車線に位置すると確定する。例えば、図３Ｄに示すように、モバイル端末は車両が現在中央車線に位置すると確定する。

別の可能な実施形態では、モバイル端末は画像識別技術によって道路画像に含まれる車線境界線を識別し、識別した車線境界線に車線境界線番号を分配する。道路画像の中部に位置する車線境界線が第１車線境界線である場合、車両が現在第１車線（最左側車線）に位置すると確定し、道路画像の中部に位置する車線境界線が第ｎと第ｎ＋１車線境界線である場合、車両が現在第ｎ＋１車線に位置すると確定し、道路画像の中部に位置する車線境界線が第ｎ車線境界線である場合、車両が現在第ｎ車線（最右側車線）に位置すると確定する。

なお、モバイル端末はほかの画像分析技術によって車線情報を確定してもよく、本発明の実施例ではそれを限定しない。

ステップ３０２Ｂにおいて、車両画像の走行映像における画像位置を識別し、画像位置、及び走行映像中の異なる画像位置と実際距離とのマッピング関係を示すための所定距離スケールに基づき、車間距離情報を確定する。

前方車両（又は後方車両）との距離が近すぎるか否かを確定するために、モバイル端末は走行映像を取得した後、走行映像中の車両画像の画面における画像位置を確定し、それにより該画像位置に基づき前方車両（又は後方車両）との実際距離を確定する。

可能な実施形態では、モバイル端末は画像位置と実際距離とのマッピング関係を示す所定距離スケールが予め格納され、例として、図３Ｅに示すように、走行映像は所定距離スケール３５に対応する。好ましくは、モバイル端末は走行映像に含まれる画像に輪郭識別を行い、それにより前方車両の車両画像を識別し、更に、モバイル装置は車両画像の画像下エッジの走行映像における画像位置を確定し、該画像位置と所定距離スケールに基づき前車との距離を確定する。例えば、図３Ｅに示すように、モバイル端末は前方車両との車間距離を５０ｍと確定する。

ステップ３０２Ｃにおいて、車両画像の走行映像における画像位置を識別し、画像位置の変化状況に基づき相対速度情報を確定する。

好ましくは、該相対速度情報は前方車両又は後方車両に対する速度大きさ関係を示し、例えば、該相対速度情報は車両の現在の車速が前方車両の現在の車速よりも大きいことを示す。

前方車両（又は後方車両）との相対速度を確定するために、走行映像中の各画像フレームについて、モバイル端末は車両画像の走行映像における画像位置を識別し（具体的な方式は上記ステップ３０２Ｂと類似する）、隣接する画像フレームにおける画像位置の変化状況に基づき相対速度情報を確定する。

好ましくは、前方車両との相対速度を確定する際に、車両画像の画像位置が画面の下方にシフトすると検出する場合（車間距離が小さくなる）、モバイル端末は前方車両の速度が車両の現在の速度未満であると確定し、車両画像の画像位置が画面の上方にシフトすると検出する場合（車間距離が大きくなる）、モバイル端末は前方車両の速度が車両の現在の速度よりも大きいと確定する。

好ましくは、後方車両との相対速度を確定する際に、車両画像の画像位置が画面の下方にソフトすると検出する場合（車間距離が大きくなる）、モバイル端末は後方車両の速度が車両の現在の速度未満であると確定し、車両画像の画像位置が画面の上方にシフトすると検出する場合（車間距離が小さくなる）、モバイル端末は後方車両の速度が車両の現在の速度よりも大きいと確定する。

ほかの可能な実施形態では、モバイル端末はさらに画像位置の変化状況に基づき車間距離変化量を算出し、それにより車両の現在の速度と車間距離変化量に基づき前方（又は後方）車両の速度を算出し、最終的にそれらの相対速度を算出するようにしてもよく、本実施例ではそれを限定しない。

なお、走行記録装置が画像分析識別機能を備える場合、上記ステップ３０１及び３０２は走行記録装置によって実行されてもよく、モバイル端末１２０は走行記録装置が提供する走行映像識別結果を取得すればよく、本発明の実施例ではそれを限定しない。

ステップ３０３において、車両の走行状態を示すための車両走行情報を取得する。

本ステップの実施形態は上記ステップ２０２と類似するため、本実施例では重複説明を省略する。

ステップ３０４において、走行映像識別結果と車両走行情報に基づき、危険運転行為の有無を確定する。

好ましくは、モバイル端末は車両走行情報及び上記ステップ３０２で得た走行映像識別結果を組み合わせて、車両の危険運転行為の有無を確定する。可能な実施形態では、図３Ｃに示すように、走行映像識別結果が車線情報と車間距離情報を含み、且つ車両走行情報がステアリング情報を含む場合、モバイル端末は下記ステップ３０４Ａを実行し、走行映像識別結果が車間距離情報と相対速度情報を含み、且つ車両走行情報が現在の車速を含む場合、モバイル端末は下記ステップ３０４Ｂを実行し、走行映像識別結果が車間距離情報を含み、且つ車両走行情報が現在の加速度を含む場合、モバイル端末は下記ステップ３０４Ｃを実行する。

ステップ３０４Ａにおいて、車線情報が変化し、且つ車間距離情報として前方車両との距離が第１閾値未満であるであることを示し、且つステアリング情報として方向指示器をオンにしていないことを示す場合、車線から逸脱する運転行為である第１危険運転行為が存在すると確定する。

正常走行中、前方車両の速度が遅くて車線変更又はカーブを必要とする場合、車線変更の安全を確保するために、運転者は車両の方向指示器をオンにし、前車と所定距離を維持しながら車線変更を行う必要がある。従って、可能な実施形態では、モバイル端末は上記ステップ３０２Ａで得た車線情報が変化したか否かを検出し、車線情報が変化したと検出する場合、モバイル端末は上記ステップ３０２Ｂで得た車間距離情報に基づき、前方車両との距離が第１閾値未満であるか否かを検出し、ステアリング情報に基づき車両が方向指示器をオンにしているか否かを検出し、前方車両との距離が第１閾値未満で、且つ方向指示器をオンにしていないと検出する場合、車両に危険運転行為が存在すると確定する。該第１閾値は現在の車速と正相関関係を示す。例えば、該第１閾値は現在の車速に対応する安全制動距離である。

例えば、車両が中央車線から右側車線に変更し、且つ前方車両との距離が第１閾値未満で、且つ右折方向指示器をオンにしていないと検出する場合、モバイル端末は車両が車線から逸脱すると確定する。

上記ステップ３０４Ａによって、モバイル端末は車両の車線変更状況を識別できる場合、前方車両との距離に基づき、更に車線変更行為に事故危険性があるか否かを確定し、センサデータのみに基づき運転行為を識別することに比べて、本実施例に識別可能な危険運転行為がさらに豊かになり、且つ識別された危険運転行為と事故発生確率との適合性がさらに高くなる。

ステップ３０４Ｂにおいて、現在の車速に対応する安全制動距離を確定し、車間距離情報として前方車両との距離が安全制動距離未満であることを示し、且つ相対速度情報として現在の車速が前方車両の車速よりも大きいことを示す場合、第２危険運転行為が存在すると確定する。

走行状態では、車両と前車との距離が小さく、又は車両が前車に迅速に接近する場合、衝突事故の発生確率は非常に高い。従って、モバイル端末は上記ステップ３０２Ｂによって前車との車間距離を確定した後、更に該車間距離が現在の車速に対応する安全制動距離未満であるか否かを検出し、車間距離が現在の車速に対応する安全制動距離未満で、且つ相対速度情報として現在の車速が前方車両の車速よりも大きいことを示す場合、車間距離が小さすぎる危険運転行為が存在すると確定する。好ましくは、モバイル端末は異なる路面状況における車速と安全制動距離との対応関係が予め格納され、例えば、該対応関係は表１に示される。

表１に示される対応関係に従って車速に対応する安全制動距離を検索する以外、モバイル端末はさらに現在の車速と安全制動距離との比例関係によって安全制動距離をリアルタイムに算出してもよく、現在の車速と安全制動距離とは正比例関係を示し、本発明の実施例ではそれを限定しない。

好ましくは、車両に危険運転行為が存在すると確定する場合、モバイル端末は所定方式（例えば所定の通知音声を放送する）によって運転者に通知することによって、事故を回避する。

上記ステップ３０４Ｂによって、モバイル端末は車両が前方車両に近すぎる又は前方車両に迅速に接近する行為を識別し、更に該行為を危険運転行為として確定することができ、関連技術において現在の車速に基づき車速が速すぎるか否かを識別するしかできないことに比べて、本実施例では識別可能な危険運転行為がさらに豊かになり、且つ識別された危険運転行為と事故発生確率との適合性がさらに高くなる。

ステップ３０４Ｃにおいて、車間距離情報として前方車両との距離が第２閾値よりも大きいことを示し、且つ車間距離情報として後方車両との距離が第３閾値未満であることを示し、且つ現在の加速度が車両のブレーキ中を示す場合、緊急制動の運転行為である第３危険運転行為が存在すると確定する。

正常走行中（非渋滞線区）、車両の急ブレーキ（緊急制動とも呼ぶ）時に、後方車両との距離が小さすぎ、さらに直接事故を招きやすい。車両の急ブレーキによって車間距離が小さすぎる状況を識別するために、車両走行中、モバイル端末は前方車両との距離、後方車両との距離及び車両の現在の加速度を取得し、前方車両との距離が第２閾値よりも大きいと検出し、且つ車間距離情報として後方車両との距離が第３閾値未満で、且つ現在の加速度が車両のブレーキ中を示す場合、急ブレーキによって車両と後方車両との間隔が小さいと確定する。第２閾値と第３閾値は現在の車速と正相関関係を示す。

関連技術では直接緊急制動を危険運転行為として確定することと異なり、本実施例では、画像識別技術を危険運転行為判断に応用することで、渋滞線区における緊急制動を危険運転行為（渋滞線区における緊急制動時、前方車両との距離が第２閾値未満で、上記判断条件を満たさない）として誤判断することを回避でき、それにより危険運転行為の判断の正確性を向上させる。

ステップ３０５において、危険運転行為の危険等級を確定する。

好ましくは、危険運転行為が存在すると確定した後、モバイル端末は更に現在の道路の交通量、現在の車速及び車間距離情報等のデータに基づき、危険運転行為の危険等級を確定し、危険等級が高いほど、事故発生確率が高い。

異なるタイプの危険運転行為に対して、可能な実施形態では、図３Ｃに示すように、本ステップはステップ３０５Ａ〜３０５Ｂを含む。

ステップ３０５Ａにおいて、危険運転行為が第１危険運転行為である場合、現在の車速と交通量に基づき危険等級を確定する。

好ましくは、危険運転行為として車両が車線から逸脱することを示す場合、モバイル端末は車両の現在の車速を取得し、所定時間（例えば、１分間）における走行映像中の車両の数量に基づき交通量を算出し、それにより現在の車速と交通量に基づき該危険運転行為の危険等級を確定する。現在の車速は危険等級と正相関関係、交通量は危険等級と正相関関係を示す。

例えば、モバイル端末は表２に示される対応関係に基づき、危険運転行為の危険等級を確定する。

ステップ３０５Ｂにおいて、危険運転行為が第２危険運転行為又は第３危険運転行為である場合、現在の車速と現在の車間距離に基づき危険等級を確定する。

好ましくは、危険運転行為として前方車両との距離が小さすぎることを示す場合、モバイル端末は車両の現在の車速及び前方車両との現在の車間距離を取得し、それにより現在の車速と現在の車間距離に基づき危険等級を確定する。現在の車速は危険等級と正相関関係、現在の車間距離は危険等級と負相関関係を示す。

例えば、モバイル端末は表３に示される対応関係に基づき、危険運転行為の危険等級を確定する。

好ましくは、危険運転行為として緊急制動が存在することを示す場合、モバイル端末は車両の現在の車速及び後方車両との現在の車間距離を取得し、それにより現在の車速と現在の車間距離に基づき危険等級を確定する。現在の車速は危険等級と正相関関係、現在の車間距離は危険等級と負相関関係を示す。

ほかの可能な実施形態では、モバイル端末はさらに異なるタイプの危険運転行為に対応する危険等級計算式に基づき、危険運転行為に対応する危険等級を算出するようにしてもよく、本発明の実施例ではそれを限定しない。

ステップ３０６において、危険運転行為の発生頻度、危険等級及び危険運転行為に対応する重みに基づき、車両に対応する運転行為データを更新するための更新データを算出する。

異なるタイプの危険運転行為に対応する事故危険性が異なるため、モバイル端末は危険運転行為の発生頻度、危険等級及び危険運転行為に対応する重みを総合し、危険運転行為を定量的データ（すなわち、運転行為データを更新するための更新データ）に変換する必要がある。

可能な実施形態では、同一タイプの危険運転行為について、該危険運転行為に対応する定量的データ＝危険運転行為の発生頻度×危険等級×危険運転行為の重みである。例えば、確定された危険運転行為として前方車両との距離が小さすぎることを示し、且つ発生頻度が２回、危険等級が５級、重みが１．５である場合、該危険運転行為に対応する定量的データは２×５×１．５＝１５であり、確定された危険運転行為として車線逸脱を示し、且つ発生頻度が１回、危険等級が８級、重みが２である場合、該危険運転行為に対応する定量的データは１×８×２＝１６である。

なお、走行記録装置が高いデータ処理能力を有する場合、上記ステップ３０３〜３０６は走行記録装置によって実行されてもよく、本発明の実施例ではそれを限定しない。

ステップ３０７において、車両識別子及び更新データを含むデータ更新要求をサーバに送信し、サーバは更新データに基づき車両識別子で指示される車両の運転行為データを更新するように構成される。

好ましくは、モバイル端末はリアルタイムに算出した更新データをサーバに送信し、又は、所定時間間隔（例えば１０分間）おきに、該時間間隔内に累計された更新データをサーバに送信する。

それに対応して、サーバは更新データと車両識別子を含むデータ更新要求を受信した後、該更新データに基づき該車両識別子で指示される車両の運転行為データを更新する。

好ましくは、サーバに送信されるデータ更新要求がさらに更新データに対応する危険運転行為のタイプ、発生頻度、発生場所及び発生時刻等の情報を含み、それによりサーバは異なる情報次元の運転行為データに基づき対応する保険モデルを構築し、それにより後続では策定される保険戦略の正確性を更に向上させる。例えば、サーバは車両の地域分布に基づき、異なる地域に応じた保険モデルを構築し、それにより対応する保険モデルを用いて車両の保険戦略を策定する。

なお、走行記録装置がインターネットアクセス機能を備える場合、上記ステップ３０７は走行記録装置によって実行されてもよく、本発明の実施例ではそれを限定しない。

本実施例では、走行映像を識別し、車線情報、車間距離情報及び相対速度情報を確定し、上記情報に基づき危険運転行為判断を行うことで、危険運転行為の判断の正確性を向上させる。

本実施例では、走行映像と組み合わせて車両の車線逸脱、前方車両に近すぎること又は緊急制動等によって直接引き起こされる事故の危険運転行為を識別でき、識別された危険運転行為の参考性を更に向上させる。

本実施例では、モバイル端末は危険運転行為のタイプ、危険等級及び発生頻度に基づき危険運転行為を定量的計算し、算出した定量的データをサーバに報告し、サーバは該定量的データに基づき車両の運転行為データを更新し、該運転行為データに基づき保険戦略を策定し、策定される保険戦略の正確性向上に寄与する。

以下、本発明の装置の実施例を説明し、装置の実施例の詳細は上記一対一対応する方法の実施例を参照すればよい。

図４に示すように、本発明の一実施例に係る運転行為の確定装置の構成ブロック図である。該運転行為の確定装置はハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組合せによって図１中のモバイル端末１２０の全部又は一部を実現する。該運転行為の確定装置は、第１取得モジュール４１０、第２取得モジュール４２０及び第１確定モジュール４３０を備える。

第１取得モジュール４１０は、上記ステップ２０１又は３０１の機能を実現するように構成され、
第２取得モジュール４２０は、上記ステップ２０２又は３０３の機能を実現するように構成され、
第１確定モジュール４３０は、上記ステップ２０３の機能を実現するように構成される。
好ましくは、第１確定モジュール４３０は、識別ユニット及び第１確定ユニットを備え、
識別ユニットは、上記ステップ３０２の機能を実現するように構成され、
第１確定ユニットは、上記ステップ３０４の機能を実現するように構成される。

好ましくは、識別ユニットはさらに、上記ステップ３０２Ａ、３０２Ｂ又は３０２Ｃの機能を実現するように構成される。

好ましくは、車両走行情報は現在の車速とステアリング情報を含み、
第１確定ユニットはさらに、上記ステップ３０４Ａ、３０４Ｂ又は３０４Ｃの機能を実現するように構成される。

好ましくは、該装置は、第２確定モジュール、算出モジュール及び送信モジュールをさらに備え、
第２確定モジュールは、上記ステップ３０５の機能を実現するように構成され、
算出モジュールは、上記ステップ３０６の機能を実現するように構成され、
送信モジュールは、上記ステップ３０７の機能を実現するように構成される。

好ましくは、第２確定モジュールは、第２確定ユニット及び第３確定ユニットを備え、
第２確定ユニットは、上記ステップ３０５Ａの機能を実現するように構成され、
第３確定ユニットは、上記ステップ３０５Ｂの機能を実現するように構成される。

図５に示すように、本発明の一実施例に係る車両運転行為の確定機器の構成模式図である。該機器５００は図１中の走行記録装置１１０又はモバイル端末１２０である。具体的には、
機器５００はＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、無線周波数）回路５１０、１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体を含むメモリ５２０、入力ユニット５３０、表示ユニット５４０、センサ５５０、音声回路５６０、近距離無線通信モジュール５７０、１つ以上の処理コアを含むプロセッサ５８０、及び電源５９０等の部材を備えてもよい。当業者であれば、図５に示される端末構造は端末を限定するものではなく、図示より多い又は少ない部材を備えてもよく、いくつかの部材を組み合わせてもよく、異なる部材配置を採用してもよい。

ＲＦ回路５１０は情報送受信又は通話中、信号の受信と送信を行うように構成され、特に、基地局のダウンリンク情報を受信すると、１つ以上のプロセッサ５８０に送信して処理し、また、アップリングに関するデータを基地局に送信する。通常、ＲＦ回路５１０はアンテナ、少なくとも１つの増幅器、チューナー、１つ又は複数の発振器、加入者識別モジュール（ＳＩＭ）カード、トランシーバー、カプラー、ＬＮＡ（Ｌｏｗ Ｎｏｉｓｅ Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ、低ノイズ増幅器）、ダイプレクサ等を含むが、それらに限定されない。また、ＲＦ回路５１０はさらに無線通信によってネットワーク及びほかの装置と通信可能である。前記無線通信は任意の通信標準又はプロトコルを使用でき、ＧＳＭ(登録商標)（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、モバイル通信用グローバルシステム）、ＧＰＲＳ（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ、汎用パケット無線サービス）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ、符号分割多元接続）、ＷＣＤＭＡ(登録商標)（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ、広帯域符号分割多元接続）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、ロングタームエボリューション）、電子メール、ＳＭＳ（Ｓｈｏｒｔ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ショートメッセージサービス）等を含むが、それらに限定されない。

メモリ５２０はソフトウェアプログラム及びモジュールを記憶するように構成され、プロセッサ５８０はメモリ５２０に記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することで、各種の機能アプリケーション及びデータ処理を実行する。メモリ５２０は主にプロクラム記憶領域とデータ記憶領域を含み、プロクラム記憶領域はオペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラム（例えば、音声再生機能、画像再生機能等）等を記憶し、データ記憶領域は機器５００の使用に応じて作成されるデータ（例えば、音声データ、電話帳等）等を記憶する。また、メモリ５２０は高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、不揮発性メモリを含んでもよく、たとえば少なくとも１つのディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又はほかの揮発性固体記憶装置が挙げられる。それに対応して、メモリ５２０は、プロセッサ５８０と入力ユニット５３０によるメモリ５２０へのアクセスを提供するように、メモリコントローラをさらに備える。

入力ユニット５３０は入力された数字又は文字情報を受信し、ユーザー設定及び機能制御に関するキーボード、マウス、操作レバー、光学又はトラックボールの信号入力を生成するように構成される。具体的には、入力ユニット５３０は画像入力装置５３１及びほかの入力装置５３２を備える。画像入力装置５３１はカメラであってもよく、光走査装置であってもよい。画像入力装置５３１、入力ユニット５３０に加えて、ほかの入力装置５３２を備えてもよい。具体的には、ほかの入力装置５３２は物理キーボード、ファンクションキー（例えば音量制御キー、スイッチキー等）、トラックボール、マウス、操作レバー等のうちの１種又は複数種を含むが、それらに限定されない。

表示ユニット５４０はユーザーによって入力される情報又はユーザーに提供される情報及び機器５００の各種のグラフィカルユーザーインタフェースを表示するように構成され、これらのグラフィカルユーザーインタフェースは図形、テキスト、アイコン、ビデオ及びそれらの任意の組合せから構成される。表示ユニット５４０はディスプレイパネル５４１を含み、好ましくは、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ、有機発光ダイオード）等によってディスプレイパネル５４１を配置する。

機器５００は例えば光センサ、モーションセンサ及びほかのセンサのような少なくとも１種のセンサ５５０をさらに備えてもよい。具体的には、光センサは環境光センサ及び近接センサを含み、環境光センサは環境光の明るさに応じてディスプレイパネル５４１の輝度を調整し、近接センサは機器５００が耳に移動すると、ディスプレイパネル５４１及び／又はバックライトをオフにする。モーションセンサの１種として、重力加速度センサは各方向（一般には三軸）における加速度の大きさを検出し、静止時、重力の大きさ及び向きを検出し、携帯電話の姿勢識別の用途（例えば、横画面と縦画面の切り替え、関連ゲーム、磁力計の姿勢校正）、振動識別の関連機能（例えば歩数計、タップ）等に用いられ、機器５００はさらにジャイロスコープ、気圧計、湿度計、温度計、赤外線センサ等のほかのセンサを配置してもよく、ここで詳細説明を省略する。

音声回路５６０、スピーカ５６１、マイク５６２はユーザーと機器５００との間の音声インタフェースを提供する。音声回路５６０は受信した音声データを変換して形成される電気信号を、スピーカ５６１に伝送し、スピーカ５６１によって音声信号に変換して出力し、一方、マイク５６２は収集した音声信号を電気信号に変換し、音声回路５６０が受信した後に音声データに変換し、さらに音声データをプロセッサ５８０に出力して処理した後、ＲＦ回路５１０を介して、例えば別の電子機器に送信し、又はさらなる処理を行うように音声データをメモリ５２０に出力する。音声回路５６０は外部イヤホンと機器５００との通信を提供するように、イヤホンジャックをさらに備えてもよい。

機器５００は近距離無線通信モジュール５７０によって外部装置と近距離無線通信接続を作成し、該近距離無線通信接続によってデータ交換を行う。本実施例では、該近距離無線通信モジュール５７０は具体的にはブルートゥース(登録商標)モジュール及び／又はＷｉＦｉモジュールを備える。

プロセッサ５８０は機器５００の制御センターであり、各種のインタフェースと配線を用いて携帯電話の各部分を接続し、メモリ５２０内に記憶されたソフトウェアプログラム及び／又はモジュールを実行し、及びメモリ５２０内に記憶されたデータを呼び出すことで、機器５００の各種の機能と処理データを実行し、それにより携帯電話全体を監視する。好ましくは、プロセッサ５８０は１つ又は複数の処理コアを備え、好適には、プロセッサ５８０はアプリケーションプロセッサとモデムプロセッサを集積してもよく、アプリケーションプロセッサは主にオペレーティングシステム、ユーザーインタフェース及びアプリケーションプログラム等を処理し、モデムプロセッサは主に無線通信を処理する。なお、上記モデムプロセッサはプロセッサ５８０に集積されなくてもよい。

機器５００は、各部材に給電する電源５９０（例えば電池）をさらに備え、好適には、電源は電源管理システムによってプロセッサ５８０にロジック接続され、それにより電源管理システムによって充電、放電管理、及び電力消費量管理等の機能を実現する。電源５９０は１つ以上の直流又は交流電源、再充電システム、電源故障検出回路、電源変換器又はインバーター、電源状態インジケーター等の任意のユニットをさらに備えてもよい。

図示しないが、機器５００はブルートゥース(登録商標)モジュール等をさらに備えてもよく、ここで詳細説明を省略する。

本発明の実施例はコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供し、少なくとも１つの命令が記憶され、前記少なくとも１つの命令が前記プロセッサによりロードして実行されることで、上記各方法の実施例に係る運転行為の確定方法を実現する。

本発明の実施例はコンピュータプログラム製品をさらに提供し、少なくとも１つの命令が記憶され、前記少なくとも１つの命令が前記プロセッサによりロードして実行されることで、上記各方法の実施例に係る運転行為の確定方法を実現する。

上記本発明の実施例の番号は単に説明の目的であり、実施例の優劣を示すものではない。

以上、本発明の好適実施例を説明したが、本発明の実施例を限定するものではなく、本発明の実施例の精神及び原則を逸脱せずに行われる変更、同等置換、改良等はすべて本発明の実施例の保護範囲に属する。

４１０ 第１取得モジュール
４２０ 第２取得モジュール
４３０ 第１確定モジュール

Claims (18)

1. 運転行為の確定方法であって、
   道路画像及び前後方車両の車両画像を含む走行映像を取得するステップと、
   車両の走行状態を示すための車両走行情報を取得するステップと、
   同一時刻における前記走行映像と前記車両走行情報に基づき、事故リスクがある運転行為である危険運転行為の有無を確定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
2. 前記同一時刻における前記走行映像と前記車両走行情報に基づき、危険運転行為の有無を確定することは、
   前記走行映像を識別し、車線情報、車間距離情報及び相対速度情報のうちの少なくとも１種を含む走行映像識別結果を得るステップと、
   前記走行映像識別結果と前記車両走行情報に基づき、前記危険運転行為の有無を確定するステップと、を含み、
   前記車線情報は車両が位置する車線を示し、前記車間距離情報は前方車両及び／又は後方車両との距離を示し、前記相対速度情報は前方車両との相対速度、及び／又は、後方車両との相対速度を示すことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記走行映像を識別し、走行映像識別結果を得ることは、
   前記道路画像に含まれる車線境界線を識別するステップと、前記車線境界線に基づき前記車線情報を確定するステップ、
   及び／又は、
   前記車両画像の前記走行映像における画像位置を識別するステップと、前記画像位置、及び前記走行映像中の異なる画像位置と実際距離とのマッピング関係を示すための所定距離スケールに基づき、前記車間距離情報を確定するステップ、
   及び／又は、
   前記車両画像の前記走行映像における画像位置を識別するステップと、前記画像位置の変化状況に基づき前記相対速度情報を確定するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記走行映像識別結果は前記車線情報と前記車間距離情報を含み、前記車両走行情報はステアリング情報を含み、
   前記走行映像識別結果と前記車両走行情報に基づき、前記危険運転行為の有無を確定することは、
   前記車線情報が変化し、且つ前記車間距離情報として前方車両との距離が第１閾値未満であることを示し、且つ前記ステアリング情報として方向指示器をオンにしていないことを示す場合、車線から逸脱する運転行為である第１危険運転行為が存在すると確定するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 前記走行映像識別結果は前記車間距離情報と前記相対速度情報を含み、前記車両走行情報は現在の車速を含み、
   前記走行映像識別結果と前記車両走行情報に基づき、前記危険運転行為の有無を確定することは、
   前記現在の車速に対応する安全制動距離を確定するステップと、前記車間距離情報として前方車両との距離が前記安全制動距離未満であることを示し、且つ前記相対速度情報として現在の車速が前方車両の車速よりも大きいことを示す場合、車間距離が小さすぎる運転行為である第２危険運転行為が存在すると確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
6. 前記走行映像識別結果は前記車間距離情報を含み、前記車両走行情報は現在の加速度を含み、
   前記走行映像識別結果と前記車両走行情報に基づき、前記危険運転行為の有無を確定することは、
   前記車間距離情報として前方車両との距離が第２閾値よりも大きいことを示し、且つ前記車間距離情報として後方車両との距離が第３閾値未満であることを示し、且つ前記現在の加速度が車両のブレーキ中を示す場合、緊急制動の運転行為である第３危険運転行為が存在すると確定するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
7. 前記走行映像識別結果と前記車両走行情報に基づき、前記危険運転行為の有無を確定した後、
   前記危険運転行為の危険等級を確定するステップと、
   前記危険運転行為の発生頻度、前記危険等級及び前記危険運転行為に対応する重みに基づき、車両に対応する運転行為データを更新するための更新データを算出するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項４〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記危険運転行為の危険等級を確定することは、
   前記危険運転行為が前記第１危険運転行為である場合、現在の車速と交通量に基づき前記危険等級を確定するステップ、
   又は、
   前記危険運転行為が前記第２危険運転行為又は前記第３危険運転行為である場合、現在の車速と現在の車間距離に基づき前記危険等級を確定するステップを含み、
   前記現在の車速は前記危険等級と正相関関係、前記交通量は前記危険等級と正相関関係、前記現在の車間距離は前記危険等級と負相関関係を示すことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 運転行為の確定装置であって、
   道路画像及び前後方車両の車両画像を含む走行映像を取得するように構成される第１取得モジュールと、
   車両の走行状態を示すための車両走行情報を取得するように構成される第２取得モジュールと、
   同一時刻における前記走行映像と前記車両走行情報に基づき、事故リスクがある運転行為である危険運転行為の有無を確定するように構成される第１確定モジュールと、を備えることを特徴とする装置。
10. 前記第１確定モジュールは、
    前記走行映像を識別し、車線情報、車間距離情報及び相対速度情報のうちの少なくとも１種を含む走行映像識別結果を得るように構成される識別ユニットと、
    前記走行映像識別結果と前記車両走行情報に基づき、前記危険運転行為の有無を確定するように構成される第１確定ユニットと、を備え、
    前記車線情報は車両が位置する車線を示し、前記車間距離情報は前方車両及び／又は後方車両との距離を示し、前記相対速度情報は前方車両との相対速度、及び／又は、後方車両との相対速度を示すことを特徴とする請求項９に記載の装置。
11. 前記識別ユニットはさらに、
    前記道路画像に含まれる車線境界線を識別し、前記車線境界線に基づき前記車線情報を確定するように構成され、
    及び／又は、
    前記車両画像の前記走行映像における画像位置を識別し、前記画像位置、及び前記走行映像中の異なる画像位置と実際距離とのマッピング関係を示すための所定距離スケールに基づき、前記車間距離情報を確定するように構成され、
    及び／又は、
    前記車両画像の前記走行映像における画像位置を識別し、前記画像位置の変化状況に基づき前記相対速度情報を確定するように構成されることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
12. 前記走行映像識別結果は前記車線情報と前記車間距離情報を含み、前記車両走行情報はステアリング情報を含み、
    前記第１確定ユニットは、
    前記車線情報が変化し、且つ前記車間距離情報として前方車両との距離が第１閾値未満であることを示し、且つ前記ステアリング情報として方向指示器をオンにしていないことを示す場合、車線から逸脱する運転行為である第１危険運転行為が存在すると確定するように構成されることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
13. 前記走行映像識別結果は前記車間距離情報と前記相対速度情報を含み、前記車両走行情報は現在の車速を含み、
    前記第１確定ユニットは、
    前記現在の車速に対応する安全制動距離を確定し、前記車間距離情報として前方車両との距離が前記安全制動距離未満であることを示し、且つ前記相対速度情報として現在の車速が前方車両の車速よりも大きいことを示す場合、車間距離が小さすぎる運転行為である第２危険運転行為が存在すると確定するように構成されることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
14. 前記走行映像識別結果は前記車間距離情報を含み、前記車両走行情報は現在の加速度を含み、
    前記第１確定ユニットは、
    前記車間距離情報として前方車両との距離が第２閾値よりも大きいことを示し、且つ前記車間距離情報として後方車両との距離が第３閾値未満であることを示し、且つ前記現在の加速度が車両のブレーキ中を示す場合、緊急制動の運転行為である第３危険運転行為が存在すると確定するように構成されることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
15. 前記危険運転行為の危険等級を確定するように構成される第２確定モジュールと、
    前記危険運転行為の発生頻度、前記危険等級及び前記危険運転行為に対応する重みに基づき、車両に対応する運転行為データを更新するための更新データを算出するように構成される算出モジュールと、をさらに備えることを特徴とする請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の装置。
16. 前記第２確定モジュールは、
    前記危険運転行為が前記第１危険運転行為である場合、現在の車速と交通量に基づき前記危険等級を確定するように構成される第２確定ユニット、
    又は、
    前記危険運転行為が前記第２危険運転行為又は前記第３危険運転行為である場合、現在の車速と現在の車間距離に基づき前記危険等級を確定するように構成される第３確定ユニットを備え、
    前記現在の車速は前記危険等級と正相関関係、前記交通量は前記危険等級と正相関関係、前記現在の車間距離は前記危険等級と負相関関係を示すことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
17. プロセッサ及びメモリを備え、前記メモリに少なくとも１つの命令が記憶され、前記少なくとも１つの命令が前記プロセッサにロードして実行されることで、請求項１〜８のいずれか一項に記載の運転行為の確定方法を実現することを特徴とする運転行為の確定機器。
18. 少なくとも１つの命令が記憶され、前記少なくとも１つの命令がプロセッサにロードして実行されることで、請求項１〜８のいずれか一項に記載の運転行為の確定方法を実現することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

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