TW201832962A - 駕駛行為確定方法、裝置、設備及儲存介質 - Google Patents

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Abstract

本發明實施例公開了一種駕駛行為確定方法、裝置、設備及儲存介質，屬於車聯網領域。該方法包括：獲取行車影像，行車影像中包含道路圖像和前後方車輛的車輛圖像；獲取車輛行駛資訊，車輛行駛資訊用於表徵車輛所處的行駛狀態；根據同一時刻下的行車影像和車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為，危險駕駛行為指存在事故風險的駕駛行為。相較於僅根據車輛行駛狀態判斷是否存在危險駕駛行為，本發明實施例通過結合更為直觀的行車影像進行判斷，使得危險駕駛行為的判斷依據更為全面，提高了判斷結果的準確性。

Description

駕駛行為確定方法、裝置、設備及儲存介質
本發明實施例涉及車聯網領域，特別涉及一種駕駛行為確定方法、裝置、設備及儲存介質。本發明實施例要求於2017年03月06日提交中國國家智慧財產權局、申請號為201710127810.7、發明名稱為“駕駛行為確定方法及裝置”的中國專利申請的優先權，其全部內容通過引用結合在本發明實施例中。
隨著民眾保險意識的不斷提高，越來越多的車主在購買車輛後，都會選擇為車輛購買保險，以減小事故發生時的經濟損失。
基於使用的保險(Usage Based Insurance，UBI)作為一種基於駕駛行為的保險，被廣泛應用於車輛保險行業，車主選擇UBI後，需要在車輛中安裝車載診斷系統(On-Board Diagnostic，OBD)設備。在駕駛過程中，OBD設備通過內置的加速度感測器和陀螺儀採集相應的感測器資料，從而根據感測器資料確定車輛當前的行駛狀態，以便車輛保險公司基於OBD設備確定出的行駛狀態判斷車主的駕駛風格，並最終根據該駕駛風格制定相應的投保策略。比如，針對駕駛過程中經常緊急制動或急轉彎的車主，車輛保險公司判斷此類車主的駕駛風格較為激進，並提高此類車主 繳納的保險金金額。
然而，僅根據車輛的行駛狀態確定車主的駕駛行為較為片面，容易導致危險駕駛行為的誤判，比如，車主在道路擁擠路段進行緊急制動被誤認為危險駕駛行為，進而影響車輛保險公司制定的投保策略的準確性。
本發明實施例提供了一種駕駛行為確定方法、裝置、設備及儲存介質，可以解決相關技術中僅根據車輛的行駛狀態確定車主的駕駛行為較為片面，容易導致危險駕駛行為的誤判，進而影響車輛保險公司制定投保策略的準確性的問題。所述技術方案如下：根據本發明實施例的第一方面，提供了一種駕駛行為確定方法，該方法包括：獲取行車影像，行車影像中包含道路圖像和前後方車輛的車輛圖像；獲取車輛行駛資訊，車輛行駛資訊用於表徵車輛所處的行駛狀態；根據行車影像和車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為，危險駕駛行為指存在事故風險的駕駛行為。
根據本發明實施例的第二方面，提供了一種駕駛行為確定裝置，該裝置包括：第一獲取模組，用於獲取行車影像，行車影像中包含道路圖像和前後方車輛的車輛圖像； 第二獲取模組，用於獲取車輛行駛資訊，車輛行駛資訊用於表徵車輛所處的行駛狀態；第一確定模組，用於根據行車影像和車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為，危險駕駛行為指存在事故風險的駕駛行為。
根據本發明實施例的協力廠商面，提供了一種駕駛行為確定設備，該設備包括處理器和記憶體，記憶體中儲存有至少一條指令，至少一條指令由處理器載入並執行以實現如第一方面所述的駕駛行為確定方法。
根據本發明實施例的第四方面，提供了一種電腦可讀儲存介質，該儲存介質中儲存有至少一條指令，至少一條指令由所述處理器載入並執行以實現如第一方面所述的駕駛行為確定方法
本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：通過獲取包含道路圖像和車輛圖像的行車影像，以及表徵車輛行駛狀態的車輛行駛資訊，從而基於該行車影像和車輛行駛資訊，實現車輛危險駕駛行為的綜合判斷；相較於僅根據車輛行駛狀態判斷是否存在危險駕駛行為，通過結合更為直觀的行車影像進行判斷，使得危險駕駛行為的判斷依據更為全面，提高了判斷結果的準確性，進而提高基於判斷結果制定出的投保策略的準確性。
31‧‧‧道路圖像
32‧‧‧前方車輛的車輛圖像
33‧‧‧類梯形區域
34‧‧‧車道線
35‧‧‧尺規
110‧‧‧行車記錄設備
120‧‧‧移動終端
130‧‧‧伺服器
201~203‧‧‧步驟
301~307‧‧‧步驟
302A~302C‧‧‧步驟
304A~304C‧‧‧步驟
305A~305B‧‧‧步驟
410‧‧‧第一獲取模組
420‧‧‧第二獲取模組
430‧‧‧第一確定模組
500‧‧‧設備
510‧‧‧RF電路
520‧‧‧記憶體
530‧‧‧輸入單元
531‧‧‧圖像輸入裝置
532‧‧‧其他輸入裝置
540‧‧‧顯示單元
541‧‧‧顯示面板
550‧‧‧感測器
560‧‧‧音訊電路
561‧‧‧揚聲器
562‧‧‧傳聲器
570‧‧‧近場通信模組
580‧‧‧處理器
590‧‧‧電源
為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹： 圖1示出了本發明一個實施例提供實施環境的示意圖；圖2示出了本發明一個實施例提供的駕駛行為確定方法的流程圖；圖3A示出了本發明另一個實施例提供的駕駛行為確定方法的流程圖；圖3B是一個實施例提供的行車影像的示意圖；圖3C示出了本發明再一個實施例提供的駕駛行為確定方法的流程圖；圖3D是圖3C所示駕駛行為確定方法中確定車道資訊過程的實施示意圖；圖3E是圖3C所示駕駛行為確定方法中確定車距資訊過程的實施示意圖；圖4示出了本發明一個實施例提供的駕駛行為確定裝置的結構方框圖；圖5示出了本發明一個實施例提供的駕駛行為確定設備的結構示意圖。
請參照圖式，其中相同的元件符號代表相同的元件或是相似的元件，本發明的原理是以實施在適當的運算環境中來舉例說明。以下的說明是基於所例示的本發明具體實施例，其不應被視為限制本發明未在此詳述的其它具體實施例。
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施方式作進一步地詳細描述。
請參考圖1，其示出了本發明一個實施例提供實施環境的示意圖，該實施環境中包括：行車記錄設備110、移動終端120和伺服器130。
行車記錄設備110是設置在車輛中用於錄製行車影像的電子設備。其中，該行車記錄設備110為行車記錄儀或配備有攝像頭的車載導航 設備，可選的，行車記錄設備110設置在車輛前方，用於錄製行車過程中車輛前方的行車影像，或行車記錄設備110同時設置在車輛前方和後方，用於錄製行車過程中車輛前方以及後方的行車影像。
行車記錄設備110與移動終端120之間建立有線或無線連接。可選的，行車記錄設備110通過資料線與移動終端120建立有線連接，並通過資料線進行資料交互；或者，行車記錄設備110通過藍牙或紅外線與移動終端120建立無線連接，並通過該無線連接進行資料交互。
移動終端120是具有互聯網訪問功能的電子設備，該電子設備為智慧手機，平板電腦或可穿戴式智慧設備等等。在一種可能的實施方式中，當行車記錄設備110不具備互聯網訪問功能時，移動終端120即通過與行車記錄設備110之間的連接獲取行車記錄設備110發送的資料，並通過互聯網對獲取到的資料進行上報。
可選的，移動終端120或行車記錄設備110還與車輛中安裝的OBD設備相連，並獲取車輛行駛過程中OBD設備採集到的車輛行駛資訊。其中，該車輛行駛資訊用於表徵車輛的行駛狀態，包括車輛的當前速度、當前加速度和轉向資訊中的至少一種。
本發明實施例中，行車記錄設備110或移動終端120中設置有人工智慧(Artificial Intelligence，AI)演算法，通過該AI演算法，行車記錄設備110或移動終端120能夠識別行車影像中包含的道路圖像和車輛圖像，並根據識別出的道路圖像和車輛圖像分析行駛車道、與前車(或後車)距離、與前車(或後車)相對速度等信息；進一步的，通過該AI演算法，行車記錄設備110或移動終端120能夠對識別出的危險駕駛行為進行定量處 理，從而得到危險駕駛行為對應的駕駛行為資料。
移動終端120與伺服器130之間通過有線網路或無線網路相連。
伺服器130是用於管理車輛對應駕駛行為資料的伺服器，其中，該駕駛行為資料由行車記錄設備110或移動終端120上報(車輛行駛過程中即時上報或每隔預定時間間隔上報)。該伺服器130為若干台伺服器組成的伺服器集群或雲計算中心。
在一種可能的實施方式中，當行車記錄設備110不具備互聯網訪問功能時，伺服器130即接收移動終端12發送的更新資料(對行車記錄設備110採集到的行車影像以及車輛行駛資訊分析得到)，並根據該更新資料對儲存的駕駛行為資料進行更新。
在另一種可能的實施方式中，當行車記錄設備110具有互聯網訪問功能，並與伺服器130之間建立無線連接時，伺服器130即接收行車記錄設備110通過互聯網上傳的更新資料(根據即時駕駛行為計算得到)，並根據該更新資料對儲存的駕駛行為資料進行更新。
可選地，上述的無線網路或有線網路使用標準通信技術和/或協定。網路通常為網際網路、但也可以是任何網路，包括但不限於局域網(Local Area Network，LAN)、都會區網路(Metropolitan Area Network，MAN)、廣域網路(Wide Area Network，WAN)、移動、有線或者無線網路、私人網路絡或者虛擬私人網路絡的任何組合)。在一些實施例中，使用包括超文字標記語言(Hyper Text Mark-up Language，HTML)、可延伸標記語言(Extensible Markup Language，XML)等的技術和/或格式來代表通過網路交 換的資料。此外還可以使用諸如安全通訊端層(Secure Socket Layer，SSL)、傳輸層安全(Transport Layer Security，TLS)、虛擬私人網路絡(Virtual Private Network，VPN)、網際協議安全(Internet Protocol Security，IPsec)等常規加密技術來加密所有或者一些鏈路。在另一些實施例中，還可以使用定制和/或專用資料通信技術取代或者補充上述資料通信技術。
本發明各個實施例提供的駕駛行為確定方法可以由行車記錄設備110單獨執行、由移動終端120單獨執行、由行車記錄設備110和移動終端120協同執行或由伺服器130執行。
可選的，當駕駛行為確定方法由伺服器130執行時，行車記錄設備110或移動終端120將採集到的行車影像以及車輛行駛資訊上傳至伺服器130，由伺服器130根據行車影像以及車輛行駛資訊對應的時間戳記，確定車輛在各個時刻下是否存在危險駕駛行為。
為了方便描述，下述各個實施例以駕駛行為確定方法由移動終端120執行為例進行說明，但並不對此構成限定。
相關技術中，判斷駕駛行為依賴於OBD設備採集到的感測器資料，且通過該感測器資料僅能確定出車輛緊急制動、緊急啟動、急轉彎等行駛狀態。然而，僅以感測器資料作為駕駛行為的判斷依據，在OBD設備跌落或車輛自然抖動等情況下，OBD設備採集的感測器資料並不能準確反映車輛當前的行駛狀態，進而影響駕駛行為判斷的準確性。並且，不考慮其他車輛的行駛狀態，僅根據緊急制動、緊急啟動、急轉彎這類車輛自身行駛狀態衡量事故發生風險較為片面且不夠直接，導致通過確定出駕駛行為的參考價值及準確性較低。
而本發明各個實施例中，借助AI演算法，同時根據行駛過程中的行車影像(外部情況)以及車輛行駛資訊(車輛自身行駛狀態)確定車輛是否存在危險駕駛行為，使得危險駕駛行為的判斷依據更加豐富，提高了判斷出的危險駕駛行為的準確性；同時，結合行車影像能夠識別出偏離車道，車距過小以及緊急制動等事故風險較大的危險駕駛行為，使得確定出的危險駕駛行為的參考價值更高且更為全面準確，有利於車輛保險公司根據該危險駕駛行為為車主制定更加準確的投保策略。
請參考圖2，其示出了本發明一個實施例提供的駕駛行為確定方法的流程圖，本實施例以該駕駛行為確定方法用於圖1所示的移動終端120為例進行說明，該方法包括：
步驟201，獲取行車影像，行車影像中包含道路圖像和前後方車輛的車輛圖像。
其中，該行車影像是行車記錄設備在車輛行駛狀態下，通過圖像採集元件拍攝的視頻影像。且由於行車記錄設備通常設置在車輛前方和/或後方，因此，該行車影像中包含前方和/或後方道路的道路圖像以及前後方車輛的車輛圖像。
可選的，該行車影像為行車記錄設備在車輛行駛過程中傳輸給移動終端的即時行車影像，或，該行車影像為行車記錄設備每隔預定時間間隔(比如5分鐘)傳輸給移動終端的緩存行車影像。
步驟202，獲取車輛行駛資訊，車輛行駛資訊用於表徵車輛所處的行駛狀態。
可選的，在獲取行車影像的同時，移動終端獲取車輛即時的 車輛行駛資訊。其中，該車輛行駛資訊中包括車輛的當前車速和轉向資訊。可選的，該車輛行駛資訊中還包括當前加速度、行駛方向等其他用於指示車輛行駛狀態的資訊，本發明實施例並不對此進行限定。
在一種可能的實施方式中，車輛行駛資訊中的當前車速、當前加速度和行駛方向由行車記錄設備、OBD設備或移動終端通過內置感測器(包括加速度感測器或陀螺儀等等)採集得到；車輛行駛資訊中包含的轉向資訊則由OBD設備從車機處獲得，可選的，該轉向資訊用於表徵轉向燈的開啟情況。
步驟203，根據同一時刻下的行車影像和車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為，危險駕駛行為指存在事故風險的駕駛行為。
獲取到行車影像和車輛行駛資訊後，移動終端對同一時刻下的行車影像和車輛行駛資訊進行分析，從而確定車輛是否存在危險駕駛行為。可選的，該危險駕駛行為包括：偏離車道、車距過小(與前方車輛之間或與後方車輛之間的間距過小)和緊急制動中的至少一種。需要說明的是，移動終端還可以根據行車影像和車輛行駛資訊，確定出其他直接導致事故的危險駕駛行為，本發明實施例並不對此進行限定。
可選的，移動終端對獲取到的行車影像進行圖像識別，確定出車道資訊和車距資訊，並結合車輛行駛資訊指示的轉向資訊，確定車輛是否存在偏離車道的危險駕駛行為；或，移動終端對獲取到的行車影像進行圖像識別，確定出車距資訊和相對速度資訊，並結合車輛行駛資訊中的當前速度，確定車輛是否存在車距過小的危險駕駛行為；或，移動終端對獲取到的行車影像進行圖像識別，確定出車距資訊，並結合車輛行駛資訊 中的當前加速度，確定車輛是都存在緊急制動的危險駕駛行為。
可選的，對於確定出的危險駕駛行為，移動終端將其上報伺服器，由伺服器對車輛與危險駕駛行為進行關聯儲存，以便後續基於危險行為的類型、發生頻次以及危險等級，構建車輛對應的駕駛行為模型(指示駕駛行為與事故風險的關係)。
需要說明的是，當行車記錄設備具備較強的圖像分析及資料處理能力時，上述步驟可以由行車記錄設備執行，本發明實施例並不對此進行限定。
綜上所述，本實施例中，通過獲取包含道路圖像和車輛圖像的行車影像，以及表徵車輛行駛狀態的車輛行駛資訊，從而基於該行車影像和車輛行駛資訊，實現車輛危險駕駛行為的綜合判斷；相較於僅根據車輛行駛狀態判斷是否存在危險駕駛行為，通過結合更為直觀的行車影像進行判斷，使得危險駕駛行為的判斷依據更為全面，提高了判斷結果的準確性，進而提高基於判斷結果制定出的投保策略的準確性。
為了方便後續基於危險駕駛行為制定相應的投保策略，移動終端需要對確定出的危險駕駛行為進行定量化處理。在一種可能的實施方式中，移動終端確定車輛存在危險駕駛行為後，進一步根據危險駕駛行為的類型、危險等級以及發生頻次對危險駕駛行為進行定量計算，並將計算得到定量化資料上報給伺服器，以便伺服器根據該定量化資料對車輛的駕駛行為資料進行更新，從而基於該駕駛行為資料制定投保策略。下面採用示意性的實施例進行說明。
請參考圖3A，其示出了本發明另一個實施例提供的駕駛行 為確定方法的流程圖，本實施例以該駕駛行為確定方法用於圖1所示的移動終端120為例進行說明，該方法包括：
步驟301，獲取行車影像，行車影像中包含道路圖像和前後方車輛的車輛圖像。
本步驟的實施方式與上述步驟201相似，本實施例在此不再贅述。
示意性的，在行駛狀態下，移動終端獲取到行車記錄設備採集的行車影像如圖3B所示，其中，該行車影像中包含道路圖像31以及前方車輛的車輛圖像32。
步驟302，對行車影像進行識別，得到行車影像識別結果，行車影像識別結果中包含車道資訊、車距資訊和相對速度資訊中的至少一種。
獲取到行車影像後，移動終端通過圖像分析技術對該行車影像進行分析識別，從而得到包含車道資訊、車距資訊以及相對速度資訊中的至少一種資訊的行車影像識別結果。其中，車道資訊用於表徵車輛所在的車道，車距資訊用於表徵與前方車輛和/或與後方車輛之間的距離，相對速度資訊則用於表徵與前方車輛和/或後方車輛的相對速度。
在一種可能的實施方式中，如圖3C所示，本步驟包括如下步驟。
步驟302A，識別道路圖像中包含的車道線；根據車道線確定車道資訊。
為了確定車輛當前所處的車道，移動終端識別行車影像中道 路圖像中包含的車道線(又稱為道路交通標線，包括白色虛線、白色實線、黃色虛線、黃色實線、雙白虛線、雙白實線、雙黃實線、黃色虛實線等等)，從而基於識別出的車道線確定車道資訊。
在一種可能的實施方式中，如圖3D所示，移動終端識別行車影像中位於下半部的類梯形區域33(或類三角形區域)，並進一步識別該類梯形區域33中包含的車道線34，從而根據該車道線34確定車道資訊。可選的，當識別出類梯形區域中包含兩條車道線時，確定車輛位於中間車道；當識別出類梯形區域中僅左側包含車道線時，確定車輛位於右側車道；當識別出類梯形區域中僅右側包含車道線時，確定車輛位於左側車道。比如，如圖3D所示，移動終端確定車輛當前處於中間車道。
在另一種可能的實施方式中，移動終端通過圖像識別技術識別道路圖像中包含的車道線，並為識別出的車道線分配車道線編號。若位於道路圖像中部的車道線為第1車道線時，則確定車輛當前位於第1車道(最左側車道)；若位於道路圖像中部的車道線為第n和第n+1車道線時，則確定車輛當前位於第n+1車道；若位於道路圖像中部的車道線為第n車道線時，則確定車輛當前位於第n車道(最右側車道)。
需要說明的是，移動終端還可以採用其他的圖像分析技術確定車道資訊，本發明實施例並不對此進行限定。
步驟302B，識別車輛圖像在行車影像中所處的圖像位置；根據圖像位置和預設距離尺規，確定車距資訊，預設距離尺規用於表徵行車影像中不同圖像位置與實際距離之間的映射關係。
為了確定與前方車輛(或後方車輛)之間的距離是否過近， 移動終端獲取到行車影像後，確定行車影像中車輛圖像在畫面中所處的圖像位置，從而根據該圖像位置確定與前方車輛(或後方車輛)之間的實際距離。
在一種可能的實施方式中，移動終端中預先儲存有表徵圖像位置與實際距離之間映射關係的預設距離尺規，示意性的，如圖3E所示，行車影像對應預設距離尺規35。可選的，移動終端對行車影像中包含的圖像進行輪廓識別，從而識別出前方車輛的車輛圖像；進一步的，移動設備確定車輛圖像的圖像下邊緣在行車影像中所處的圖像位置，並根據該圖像位置和預設距離尺規確定與前車之間的距離。比如，如圖3E所示，移動終端確定與前方車輛之間的車距為50m。
步驟302C，識別車輛圖像在行車影像中所處的圖像位置；根據圖像位置的變化情況確定相對速度資訊。
可選的，該相對速度資訊用於表徵與前方車輛或與後方車輛的速度大小關係，比如，該相對速度資訊表徵車輛的當前車速大於前方車輛的當前車速。
為了確定與前方車輛(或後方車輛)相對速度的大小，對於行車影像中的每個圖像幀，移動終端識別車輛圖像在行車影像中所處的圖像位置(具體方式與上述步驟302B相似)，並根據相鄰圖像幀中圖像位置的變化情況確定相對速度資訊。
可選的，在確定與前方車輛相對速度的大小時，當檢測到車輛圖像的圖像位置向畫面的下方偏移時(車距變小)，移動終端確定前方車輛的速度小於車輛當前速度；當檢測到車輛圖像的圖像位置向畫面的上方 偏移時(車距變大)，移動終端確定前方車輛的速度大於車輛當前速度。
可選的，在確定與後方車輛相對速度的大小時，當檢測到車輛圖像的圖像位置向畫面的下方偏移時(車距變大)，移動終端確定後方車輛的速度小於車輛當前速度；當檢測到車輛圖像的圖像位置向畫面的上方偏移時(車距變小)，移動終端確定後方車輛的速度大於車輛當前速度。
在其他可能的實施方式中，移動終端還可以根據圖像位置的變化情況計算車距變化量，從而根據車輛當前速度和車距變化量計算前方(或後方)車輛的速度，並最終計算兩者的相對速度差，本實施例並不對此進行限定
需要說明的是，當行車記錄設備具備圖像分析識別功能時，上述步驟301和302可以由行車記錄設備執行，移動終端120只需獲取行車記錄設備提供的行車影像識別結果即可，本發明實施例並不對此進行限定。
步驟303，獲取車輛行駛資訊，車輛行駛資訊用於表徵車輛所處的行駛狀態。
本步驟的實施方式與上述步驟202相似，本實施例在此不再贅述。
步驟304，根據行車影像識別結果和車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為。
可選的，移動終端結合車輛行駛資訊以及上述步驟302得到的行車影像識別結果，確定車輛是否存在危險駕駛行為。在一種可能的實施方式中，如圖3C所示，當行車影像識別結果中包含車道資訊和車距資訊，且車輛行駛資訊中包含轉向資訊時，移動終端執行下述步驟304A；當行車 影像識別結果中包含車距資訊和相對速度資訊，且車輛行駛資訊中包含當前車速時，移動終端執行下述步驟304B；當行車影像識別結果中包含車距資訊，且車輛行駛資訊中包含當前加速度時，移動終端執行下述步驟304C。
步驟304A，當車道資訊發生變化，且車距資訊指示與前方車輛之間的距離小於第一閾值，且轉向資訊指示未開啟轉向燈時，確定存在第一危險駕駛行為，第一危險駕駛行為指偏離車道的駕駛行為。
正常行駛過程中，因前方車輛速度較慢而需要變道，或需要轉彎時，為了確保變道安全，駕駛員需要開啟車輛的轉向燈，並在與前車保持一定距離的情況下進行變道。因此，在一種可能的實施方式中，移動終端檢測上述步驟302A得到的車道資訊是否發生變化；當檢測到車道資訊發生變化時，移動終端根據上述步驟302B得到的車距資訊，檢測與前方車輛之間的距離是否小於第一閾值，根據轉向資訊檢測車輛是否開啟轉向燈，並在檢測到與前方車輛之間的距離小於第一閾值，且未開啟轉向燈時，確定車輛存在危險駕駛行為。其中，該第一閾值與當前車速呈正相關關係。比如，該第一閾值為當前車速對應的安全制動距離。
比如，當檢測到車輛由中間車道跨越至右側車道，且與前方車輛之間的距離小於第一閾值，且未開啟右轉轉向燈時，移動終端確定車輛偏離車道。
通過上述步驟304A，移動終端能夠識別出車輛的變道情況時，並能夠根據與前方車輛之間的距離，進一步確定變道行為是否存在事故風險；相較於僅根據感測器資料識別駕駛行為，本實施例中所能識別的危險駕駛行為更加豐富，且識別出的危險駕駛行為與事故發生概率的匹配 更高。
步驟304B，確定當前車速對應的安全制動距離；當車距資訊表徵與前方車輛之間的距離小於安全制動距離，且相對速度資訊指示當前車速大於前方車輛的車速時，確定存在第二危險駕駛行為。
在行駛狀態下，當車輛與前車之間的距離較小，或車輛快速接近前車時，發生碰撞事故的概率極高。因此，移動終端通過上述步驟302B確定與前車之間的車距後，進一步檢測該車距是否小於當前車速對應的安全制動距離，並在車距小於當前車速對應的安全制動距離，且相對速度資訊指示當前車速大於前方車輛的車速時，確定存在車距過小的危險駕駛行為。可選的，移動終端中預先儲存有不同路面狀況下，車速與安全制動距離之間的對應關係，該對應關係示意性如表一所示。
除了根據表一所示的對應關係查找車速對應的安全制動距離外，移動終端還可以根據當前車速與安全制動距離之間的比例關係即時計算安全制動距離，其中，當前車速與安全制動距離呈正比例關係，本發明實施例並不對此進行限定。
可選的，在確定車輛存在危險駕駛行為時，移動終端通過預 定方式(比如發出預定提醒語音)提醒駕駛員，避免發生事故。
通過上述步驟304B，移動終端能夠識別出車輛與前方車輛過近或快速接近前方車輛的行為，並進一步將該行為確定為危險駕駛行為；相較於相關技術中僅能夠根據當前車速識別出是否車速過快，本實施例中所能識別的危險駕駛行為更加豐富，且識別出的危險駕駛行為與事故發生概率的匹配更高。
步驟304C，當車距資訊表徵與前方車輛之間的距離大於第二閾值，且車距資訊表徵與後方車輛之間的距離小於第三閾值，且當前加速度表徵車輛剎車時，確定存在第三危險駕駛行為，第三危險駕駛行為指緊急制動的駕駛行為。
正常行駛過程中(在非擁堵路段)，車輛急剎車(又稱為緊急制動)時極易造成與後方車輛之間的距離過小，甚至直接導致事故。為了識別出因車輛急剎車導致車距過小的情況，車輛行駛過程中，移動終端獲取與前方車輛之間的距離、與後方車輛之間的距離以及車輛的當前加速度，並在檢測到與前方車輛之間的距離大於第二閾值，且車距資訊表徵與後方車輛之間的距離小於第三閾值，且當前加速度表徵車輛剎車時，確定車輛因急刹車導致與後方車輛間距較小。其中，第二閾值和第三閾值與當前車速呈正相關關係。
與相關技術中直接將緊急制動確定為危險駕駛行為不同的是，本實施例，通過將圖像識別技術融入危險駕駛行為判斷，能夠避免將擁擠路段的緊急制動誤判斷為危險駕駛行為(因為擁擠路段緊急制動時，與前方車輛之間的距離小於第二閾值，不滿足上述判斷條件)，從而提高了 危險駕駛行為判斷的準確性。
步驟305，確定危險駕駛行為的危險等級。
可選的，確定存在危險駕駛行為後，移動終端進一步根據當前道路的車流量、當前車速以及車距資訊等資料，確定危險駕駛行為的危險等級，其中，危險等級越高，表示發生事故的可能性越高。
針對不同類型的危險駕駛行為，在一種可能的實施方式中，如圖3C所示本步驟包括如下步驟。
步驟305A，當危險駕駛行為是第一危險駕駛行為時，根據當前車速和車流量確定危險等級。
可選的，當危險駕駛行為指示車輛偏離車道時，移動終端獲取車輛的當前車速，並根據預定時長(比如一分鐘)內行車影像中車輛的數量計算得到車流量，從而根據當前車速和車流量確定該危險駕駛行為的危險等級。其中，當前車速與危險等級呈正相關關係，車流量與危險等級呈正相關關係。
比如，移動終端根據表二所示的對應關係，確定危險駕駛行為的危險等級。
步驟305B，當危險駕駛行為是第二危險駕駛行為或第三危險駕駛行為時，根據當前車速和當前車距確定危險等級。
可選的，當危險駕駛行為表徵與前方車輛之間的距離過小時，移動終端獲取車輛的當前車速以及與前方車輛的當前車距，從而根據當前車速和當前車距確定危險等級。其中，當前車速與危險等級呈正相關關係，當前車距與危險等級呈負相關關係。
比如，移動終端根據表三所示的對應關係，確定危險駕駛行為的危險等級。
可選的，當危險駕駛行為表徵存在緊急制動時，移動終端獲取車輛的當前車速以及與後方車輛的當前車距，從而根據當前車速和當前車距確定危險等級。其中，當前車速與危險等級呈正相關關係，當前車距與危險等級呈負相關關係。
在其他可能的實施方式中，移動終端還可以根據不同類型危險駕駛行為對應的危險等級計算公式，計算危險駕駛行為對應的危險等級，本發明實施例並不對此進行限定。
步驟306，根據危險駕駛行為的發生頻次、危險等級以及危險駕駛行為對應的權重，計算更新資料，更新資料用於更新車輛對應的駕駛行為資料。
由於不同類型危險駕駛行為對應的事故風險不同，因此，移動終端需要綜合危險駕駛行為的發生頻次、危險等級以及危險駕駛行為對應的權重，將危險駕駛行為轉化為定量化資料(即用於更新駕駛行為資料的更新資料)。
在一種可能的實施方式中，針對同一類型的危險駕駛行為，該危險駕駛行為對應的定量化資料=危險駕駛行為的發生頻次×危險等級×危險駕駛行為的權重。比如，當確定出的危險駕駛行為指示與前方車輛之間的距離過小，且發生頻次為2次，危險等級為5級，權重為1.5時，該危險駕駛行為對應的定量化資料即為2×5×1.5=15；當確定出的危險駕駛行為指示偏離車道時，且發生頻次為1次，危險等級為8級，權重為2時，該危險駕駛行為對應的定量化資料即為1×8×2=16。
需要說明的是，當行車記錄設備具備較強的資料處理能力時，上述步驟303至306可以由行車記錄設備執行，本發明實施例並不對此進行限定。
步驟307，向伺服器發送資料更新請求，資料更新請求中包含車輛標識和更新資料，伺服器用於根據更新資料更新車輛標識所指示車輛的駕駛行為資料。
可選的，移動終端將即時計算得到的更新資料發送至伺服器，或者，每隔預定時間間隔(比如10分鐘)，將該時間間隔內累計的更新 資料發送至伺服器。
相應的，伺服器接收到攜帶更新資料和車輛標識的資料更新請求後，根據該更新資料對該車輛標識所指示車輛的駕駛行為資料進行更新。
可選的，向伺服器發送資料更新請求中還攜帶更新資料對應的危險駕駛行為的類型、發生頻次、發生地點以及發生時間等資訊，以便伺服器根據不同資訊維度的駕駛行為資料構建相應的保險模型，從而進一步提高後續制定的投保策略的準確性。比如，伺服器根據車輛的地域分佈，構建針對不同地域的保險模型，從而利用相應的保險模型為車輛制定投保策略。
需要說明的是，當行車記錄設備具備互聯網訪問功能時，上述步驟307可以由行車記錄設備執行，本發明實施例並不對此進行限定。
本實施例中，通過對行車影像進行識別，確定出車道資訊、車距資訊以及相對速度資訊，並基於上述資訊進行危險駕駛行為判斷，提高了危險駕駛行為判斷的準確性。
本實施例中，結合行車影像能夠識別出車輛偏離車道、與前方車輛之間過近或緊急制動等直接導致事故的危險駕駛行為，進一步提高了識別出的危險駕駛行為的參考價值。
本實施例中，移動終端根據危險駕駛行為的類型、危險等級以及發生頻次對危險駕駛行為進行定量計算，並將計算得到定量化資料上報給伺服器，以便伺服器根據該定量化資料對車輛的駕駛行為資料進行更新，並基於該駕駛行為資料制定投保策略，有利於提高制定投保策略的準 確性。
下述為本發明裝置實施例，對於裝置實施例中未詳盡描述的細節，可以參考上述一一對應的方法實施例。
請參考圖4，其示出了本發明一個實施例提供的駕駛行為確定裝置的結構方框圖。該駕駛行為確定裝置通過硬體或者軟硬體的結合實現成為圖1中移動終端120的全部或者一部分。該駕駛行為確定裝置包括：第一獲取模組410、第二獲取模組420和第一確定模組430。
第一獲取模組410，用於實現上述步驟201或301的功能；第二獲取模組420，用於實現上述步驟202或303的功能；第一確定模組430，用於實現上述步驟203的功能。
可選的，第一確定模組430，包括：識別單元和第一確定單元；識別單元，用於實現上述步驟302的功能；第一確定單元，用於實現上述步驟304的功能。
可選的，識別單元，還用於實現上述步驟302A、302B或302C的功能。
可選的，車輛行駛資訊中包含當前車速和轉向資訊；第一確定單元，還用於實現上述步驟304A、304B或304C的功能。
可選的，該裝置還包括：第二確定模組、計算模組和發送模組；第二確定模組，用於實現上述步驟305的功能； 計算模組，用於實現上述步驟306的功能；發送模組，用於實現上述步驟307的功能。
可選的，第二確定模組，包括：第二確定單元和第三確定單元；第二確定單元，用於實現上述步驟305A的功能；第三確定單元，用於實現上述步驟305B的功能。
請參考圖5，其示出了本發明一個實施例提供的車輛駕駛行為確定設備的結構示意圖。該設備500為圖1中的行車記錄設備110或移動終端120。具體來講：設備500可以包括RF(Radio Frequency，射頻)電路510、包括有一個或一個以上電腦可讀儲存介質的記憶體520、輸入單元530、顯示單元540、感測器550、音訊電路560、近場通信模組570、包括有一個或者一個以上處理核心的處理器580、以及電源590等部件。本領域技術人員可以理解，圖5中示出的終端結構並不構成對終端的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件佈置。其中：RF電路510可用於收發資訊或通話過程中，信號的接收和發送，特別地，將基站的下行資訊接收後，交由一個或者一個以上處理器580處理；另外，將涉及上行的資料發送給基站。通常，RF電路510包括但不限於天線、至少一個放大器、調諧器、一個或多個振盪器、使用者身份模組(SIM)卡、收發信機、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低雜訊放大器)、雙工器等。此外，RF電路510還可以通過無線通訊與網路和其他設備通信。所述無線通訊可以使用任一通信標準或協定，包括但不限於 GSM(Global System of Mobile communication，全球移動通訊系統)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分組無線服務)、CDMA(Code Division Multiple Access，碼分多址)、WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access，寬頻碼分多址)、LTE(Long Term Evolution，長期演進)、電子郵件、SMS(Short Messaging Service，短消息服務)等。
記憶體520可用於儲存軟體程式以及模組，處理器580通過運行儲存在記憶體520的軟體程式以及模組，從而執行各種功能應用以及資料處理。記憶體520可主要包括儲存程式區和儲存資料區，其中，儲存程式區可儲存作業系統、至少一個功能所需的應用程式(比如聲音播放功能、圖像播放功能等)等；儲存資料區可儲存根據設備500的使用所創建的資料(比如音訊資料、電話本等)等。此外，記憶體520可以包括高速隨機存取記憶體，還可以包括非易失性記憶體，例如至少一個磁碟記憶體件、快閃記憶體器件、或其他易失性固態記憶體件。相應地，記憶體520還可以包括記憶體控制器，以提供處理器580和輸入單元530對記憶體520的訪問。
輸入單元530可用於接收輸入的數位或字元資訊，以及產生與使用者設置以及功能控制有關的鍵盤、滑鼠、搖桿、光學或者軌跡球信號輸入。具體地，輸入單元530可包括圖像輸入裝置531以及其他輸入裝置532。圖像輸入裝置531可以是攝像頭，也可以是光電掃描設備。除了圖像輸入裝置531，輸入單元530還可以包括其他輸入裝置532。具體地，其他輸入裝置532可以包括但不限於物理鍵盤、功能鍵(比如音量控制按鍵、開關按鍵等)、軌跡球、滑鼠、搖桿等中的一種或多種。
顯示單元540可用於顯示由使用者輸入的資訊或提供給使用 者的資訊以及設備500的各種圖形使用者介面，這些圖形使用者介面可以由圖形、文本、圖示、視頻和其任意組合來構成。顯示單元540可包括顯示面板541，可選的，可以採用LCD(Liquid Crystal Display，液晶顯示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode，有機發光二極體)等形式來配置顯示面板541。
設備500還可包括至少一種感測器550，比如光感測器、運動感測器以及其他感測器。具體地，光感測器可包括環境光感測器及接近感測器，其中，環境光感測器可根據環境光線的明暗來調節顯示面板541的亮度，接近感測器可在設備500移動到耳邊時，關閉顯示面板541和/或背光。作為運動感測器的一種，重力加速度感測器可檢測各個方向上(一般為三軸)加速度的大小，靜止時可檢測出重力的大小及方向，可用於識別手機姿態的應用(比如橫豎屏切換、相關遊戲、磁力計姿態校準)、振動識別相關功能(比如計步器、敲擊)等；至於設備500還可配置的陀螺儀、氣壓計、濕度計、溫度計、紅外線感測器等其他感測器，在此不再贅述。
音訊電路560、揚聲器561，傳聲器562可提供使用者與設備500之間的音訊介面。音訊電路560可將接收到的音訊資料轉換後的電信號，傳輸到揚聲器561，由揚聲器561轉換為聲音信號輸出；另一方面，傳聲器562將收集的聲音信號轉換為電信號，由音訊電路560接收後轉換為音訊資料，再將音訊資料輸出處理器580處理後，經RF電路510以發送給比如另一電子設備，或者將音訊資料輸出至記憶體520以便進一步處理。音訊電路560還可能包括耳塞插孔，以提供外設耳機與設備500的通信。
設備500通過近場通信模組570與外部設備建立近場通信連 接，並通過該近場通信連接進行資料交互。本實施例中，該近場通信模組570具體包括藍牙模組和/或WiFi模組。
處理器580是設備500的控制中心，利用各種介面和線路連接整個手機的各個部分，通過運行或執行儲存在記憶體520內的軟體程式和/或模組，以及調用儲存在記憶體520內的資料，執行設備500的各種功能和處理資料，從而對手機進行整體監控。可選的，處理器580可包括一個或多個處理核心；優選的，處理器580可集成應用處理器和調製解調處理器，其中，應用處理器主要處理作業系統、使用者介面和應用程式等，調製解調處理器主要處理無線通訊。可以理解的是，上述調製解調處理器也可以不集成到處理器580中。
設備500還包括給各個部件供電的電源590(比如電池)，優選的，電源可以通過電源管理系統與處理器580邏輯相連，從而通過電源管理系統實現管理充電、放電、以及功耗管理等功能。電源590還可以包括一個或一個以上的直流或交流電源、再充電系統、電源故障檢測電路、電源轉換器或者逆變器、電源狀態指示器等任意元件。
儘管未示出，設備500還可以包括藍牙模組等，在此不再贅述。
本發明實施例還提供了一種電腦可讀儲存介質，該儲存介質儲存有至少一條指令，所述至少一條指令由所述處理器載入並執行以實現上述各個方法實施例提供的駕駛行為確定方法。
本發明實施例還提供了一種電腦程式產品，該電腦程式產品儲存有至少一條指令，所述至少一條指令由所述處理器載入並執行以實現 上述各個方法實施例提供的駕駛行為確定方法。
雖然本發明已用較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之發明專利範圍所界定者為準。

Claims (18)

  1. 一種駕駛行為確定方法，包括：獲取行車影像，所述行車影像中包含道路圖像和前後方車輛的車輛圖像；獲取車輛行駛資訊，所述車輛行駛資訊用於表徵車輛所處的行駛狀態；根據同一時刻下的所述行車影像和所述車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為，所述危險駕駛行為指存在事故風險的駕駛行為。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中，所述根據同一時刻下的所述行車影像和所述車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為，包括：對所述行車影像進行識別，得到行車影像識別結果，所述行車影像識別結果中包含車道資訊、車距資訊和相對速度資訊中的至少一種；根據所述行車影像識別結果和所述車輛行駛資訊，確定是否存在所述危險駕駛行為；其中，所述車道資訊用於表徵車輛所在的車道，所述車距資訊用於表徵與前方車輛和/或與後方車輛之間的距離，所述相對速度資訊用於表徵與前方車輛的相對速度，和/或，與後方車輛的相對速度。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中，所述對所述行車影像進行識別，得到行車影像識別結果，包括：識別所述道路圖像中包含的車道線；根據所述車道線確定所述車道資訊；和/或，識別所述車輛圖像在所述行車影像中所處的圖像位置；根據所述圖像位置和預設距離尺規，確定所述車距資訊，所述預設距離尺規用於表徵所 述行車影像中不同圖像位置與實際距離之間的映射關係；和/或，識別所述車輛圖像在所述行車影像中所處的圖像位置；根據所述圖像位置的變化情況確定所述相對速度資訊。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中，所述行車影像識別結果中包含所述車道資訊和所述車距資訊，所述車輛行駛資訊中包含轉向資訊；所述根據所述行車影像識別結果和所述車輛行駛資訊，確定是否存在所述危險駕駛行為，包括：當所述車道資訊發生變化，且所述車距資訊表徵與前方車輛之間的距離小於第一閾值，且所述轉向資訊表徵未開啟轉向燈時，確定存在第一危險駕駛行為，所述第一危險駕駛行為指偏離車道的駕駛行為。
  5. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中，所述行車影像識別結果中包含所述車距資訊和所述相對速度資訊，所述車輛行駛資訊中包含當前車速；所述根據所述行車影像識別結果和所述車輛行駛資訊，確定是否存在所述危險駕駛行為，包括：確定所述當前車速對應的安全制動距離；當所述車距資訊表徵與前方車輛之間的距離小於所述安全制動距離，且所述相對速度資訊表徵當前車速大於前方車輛的車速時，確定存在第二危險駕駛行為，所述第二危險駕駛行為指車距過小的駕駛行為。
  6. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中，所述行車影像識別結果中包含所述車距資訊，所述車輛行駛資訊中包含當前加速度；所述根據所述行車影像識別結果和所述車輛行駛資訊，確定是否存在 所述危險駕駛行為，包括：當所述車距資訊表徵與前方車輛之間的距離大於第二閾值，且所述車距資訊表徵與後方車輛之間的距離小於第三閾值，且所述當前加速度表徵車輛刹車時，確定存在第三危險駕駛行為，所述第三危險駕駛行為指緊急制動的駕駛行為。
  7. 如申請專利範圍第4至6任一項所述的方法，其中，所述根據所述行車影像識別結果和所述車輛行駛資訊，確定是否存在所述危險駕駛行為之後，還包括：確定所述危險駕駛行為的危險等級；根據所述危險駕駛行為的發生頻次、所述危險等級以及所述危險駕駛行為對應的權重，計算更新資料，所述更新資料用於更新車輛對應的駕駛行為資料。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的方法，其中，所述確定所述危險駕駛行為的危險等級，包括：當所述危險駕駛行為是所述第一危險駕駛行為時，根據當前車速和車流量確定所述危險等級；或，當所述危險駕駛行為是所述第二危險駕駛行為或所述第三危險駕駛行為時，根據當前車速和當前車距確定所述危險等級；其中，所述當前車速與所述危險等級呈正相關關係，所述車流量與所述危險等級呈正相關關係，所述當前車距與所述危險等級呈負相關關係。
  9. 一種駕駛行為確定裝置，包括：第一獲取模組，用於獲取行車影像，所述行車影像中包含道路圖像和 前後方車輛的車輛圖像；第二獲取模組，用於獲取車輛行駛資訊，所述車輛行駛資訊用於表徵車輛所處的行駛狀態；第一確定模組，用於根據同一時刻下的所述行車影像和所述車輛行駛資訊，確定是否存在危險駕駛行為，所述危險駕駛行為指存在事故風險的駕駛行為。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的裝置，其中，所述第一確定模組，包括：識別單元，用於對所述行車影像進行識別，得到行車影像識別結果，所述行車影像識別結果中包含車道資訊、車距資訊和相對速度資訊中的至少一種；第一確定單元，用於根據所述行車影像識別結果和所述車輛行駛資訊，確定是否存在所述危險駕駛行為；其中，所述車道資訊用於表徵車輛所在的車道，所述車距資訊用於表徵與前方車輛和/或與後方車輛之間的距離，所述相對速度資訊用於表徵與前方車輛的相對速度，和/或，與後方車輛的相對速度。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，所述識別單元，還用於：識別所述道路圖像中包含的車道線；根據所述車道線確定所述車道資訊；和/或，識別所述車輛圖像在所述行車影像中所處的圖像位置；根據所述圖像位置和預設距離尺規，確定所述車距資訊，所述預設距離尺規用於表徵所 述行車影像中不同圖像位置與實際距離之間的映射關係；和/或，識別所述車輛圖像在所述行車影像中所處的圖像位置；根據所述圖像位置的變化情況確定所述相對速度資訊。
  12. 如申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，所述行車影像識別結果中包含所述車道資訊和所述車距資訊，所述車輛行駛資訊中包含轉向資訊；所述第一確定單元，用於：當所述車道資訊發生變化，且所述車距資訊表徵與前方車輛之間的距離小於第一閾值，且所述轉向資訊表徵未開啟轉向燈時，確定存在第一危險駕駛行為，所述第一危險駕駛行為指偏離車道的駕駛行為。
  13. 如申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，所述行車影像識別結果中包含所述車距資訊和所述相對速度資訊，所述車輛行駛資訊中包含當前車速；所述第一確定單元，用於：確定所述當前車速對應的安全制動距離；當所述車距資訊表徵的與前方車輛之間的距離小於所述安全制動距離，且所述相對速度資訊表徵當前車速大於前方車輛的車速時，確定存在第二危險駕駛行為，所述第二危險駕駛行為指車距過小的駕駛行為。
  14. 如申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，所述行車影像識別結果中包含所述車距資訊，所述車輛行駛資訊中包含當前加速度；所述第一確定單元，用於：當所述車距資訊表徵與前方車輛之間的距離大於第二閾值，且所述車 距資訊表徵與後方車輛之間的距離小於第三閾值，且所述當前加速度表徵車輛刹車時，確定存在第三危險駕駛行為，所述第三危險駕駛行為指緊急制動的駕駛行為。
  15. 如申請專利範圍第12至14任一項所述的裝置，其中，所述裝置，還包括：第二確定模組，用於確定所述危險駕駛行為的危險等級；計算模組，用於根據所述危險駕駛行為的發生頻次、所述危險等級以及所述危險駕駛行為對應的權重，計算更新資料，所述更新資料用於更新車輛對應的駕駛行為資料。
  16. 如申請專利範圍第15項所述的裝置，其中，所述第二確定模組，包括：第二確定單元，用於當所述危險駕駛行為是所述第一危險駕駛行為時，根據當前車速和車流量確定所述危險等級；或，第三確定單元，用於當所述危險駕駛行為是所述第二危險駕駛行為或所述第三危險駕駛行為時，根據當前車速和當前車距確定所述危險等級；其中，所述當前車速與所述危險等級呈正相關關係，所述車流量與所述危險等級呈正相關關係，所述當前車距與所述危險等級呈負相關關係。
  17. 一種駕駛行為確定設備，所述設備包括處理器和記憶體，所述記憶體中儲存有至少一條指令，所述至少一條指令由所述處理器載入並執行以實現如申請專利範圍第1至6任一項所述的駕駛行為確定方法。
  18. 一種電腦可讀儲存介質，所述儲存介質中儲存有至少一條指令，所述至少一條指令由所述處理器載入並執行以實現如申請專利範圍第1至6 任一項所述的駕駛行為確定方法。
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