[发明专利]驾驶行为评分方法和装置

权利要求书

1.一种驾驶行为评分方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待评分行程的车辆行驶数据，其中，所述车辆行驶数据包括多个指标项的报警数据；

根据预设特征模型和每个指标项的报警数据，确定每个指标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重；

根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率；

根据每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分；

根据每个指标项的评分和权重计算所述待评分行程的总评分；

提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待评分行程的车辆行驶数据之前，还包括：

根据是否发生碰撞对车辆样本行驶数据进行划分，以得到发生碰撞事件的发生碰撞报警数据集和未发生碰撞事件的未发生碰撞报警数据集，其中，所述车辆样本行驶数据包括真实碰撞信息和多个样本指标项的样本指标报警数据；

针对所述发生碰撞事件，根据所述发生碰撞报警数据集中的车辆样本行驶数据计算每个样本指标项的第一平均值和第一标准差；

针对所述未发生碰撞事件，根据所述未发生碰撞报警数据集中的车辆样本行驶数据计算每个样本指标项的第二标准差和第二平均值；

根据所述车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第二标准差和第二平均值和真实碰撞信息，建立所述预设特征模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第二标准差和第二平均值和真实碰撞信息，建立所述预设特征模型，包括：

根据所述车辆样本行驶数据中每个样本指标项的第一标准差、第一平均值、第二标准差和第二平均值确定每个样本指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率；

根据每个样本指标项的危险驾驶概率与安全驾驶概率确定每个样本指标项的碰撞预测结果；

根据所述真实碰撞信息和每个样本指标项的碰撞预测结果，确定每个样本指标项的碰撞预测准确度；

根据每个样本指标项的碰撞预测准确度分别计算每个样本指标的权重。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述真实碰撞信息和每个样本指标项的碰撞预测结果，确定每个样本指标项的碰撞预测准确度，包括：

根据每个样本指标项的碰撞预测结果和所述真实碰撞信息生成每个样本指标项的混淆矩阵；

根据每个样本指标项的混淆矩阵分别确定每个样本指标项的碰撞预测准确度。

5.如权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据预设特征模型和每个指标项的报警数据，确定每个指标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率，包括：

根据每个指标项的报警数据、所述预设特征模型中的所述第一标准差和所述第一平均值计算每个指标项的安全驾驶概率；

根据每个指标项的报警数据、所述预设特征模型中的所述第二标准差和所述第二平均值计算计算每个指标项的危险驾驶概率。

6.一种驾驶行为评分装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待评分行程的车辆行驶数据，其中，所述车辆行驶数据包括多个指标项的报警数据；

第一确定模块，用于根据预设特征模型和每个指标项的报警数据，确定每个指标项的危险驾驶概率、安全驾驶概率和权重；

第二确定模块，用于根据每个指标项的危险驾驶概率和安全驾驶概率分别确定每个指标项的安全倾向性概率；

第三确定模块，用于根据每个指标项的安全倾向性概率分别确定每个指标项的评分；

第一计算模块，用于根据每个指标项的评分和权重计算所述待评分行程的总评分；

提供模块，用于提供所述待评分行程的总评分和每个指标项的评分。