[发明专利]驾驶行为分析方法、装置及系统

说明书

一种驾驶行为分析方法、装置及系统。所述方法包括：获取车辆在预设第一时长内的驾驶行为数据以及所述第一时长内所述车辆的驾驶里程；对所述第一时长内的驾驶行为数据进行处理，得到各驾驶行为在预设里程内发生的次数；将得到的所述各驾驶行为在预设里程内发生的次数输入至已训练的驾驶行为分析模型，采用所述驾驶行为分析模型计算所述车辆的碰撞发生概率并输出，其中，所述驾驶行为分析模型的输入参数包括驾驶行为，所述驾驶行为与所述车辆的碰撞发生概率之间具有第一映射关系，通过训练得到所述驾驶行为分析模型中各驾驶行为在所述第一映射关系中对应的权重。采用上述方案，可以提高驾驶行为分析的准确性及行车安全。

技术领域

本发明涉及车联网技术领域，尤其涉及一种驾驶行为分析方法、装置及系统。

背景技术

随着社会发展，汽车已经成为人们在日常交通中必不可少的交通工具。目前，在多种情境下均会用到车辆的驾驶行为分析。例如，保险公司根据车辆的驾驶行为进行分析，并根据驾驶行为分析结果确定车辆保费。又如，一些企业在招聘司机时，根据司机的驾驶行为来确定司机的驾驶经验。

然而，现有的驾驶行为分析方法得到的驾驶行为分析结果的精确性较低。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何提高驾驶行为分析的准确性及行车安全。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种驾驶行为分析方法包括：获取车辆在预设第一时长内的驾驶行为数据以及所述第一时长内所述车辆的驾驶里程；对所述第一时长内的驾驶行为数据进行处理，得到各驾驶行为在预设里程内发生的次数；将得到的所述各驾驶行为在预设里程内发生的次数输入至已训练的驾驶行为分析模型，采用所述驾驶行为分析模型计算所述车辆的碰撞发生概率并输出，其中，所述驾驶行为分析模型的输入参数包括驾驶行为，所述驾驶行为与所述车辆的碰撞发生概率之间具有第一映射关系，通过训练得到所述驾驶行为分析模型中各驾驶行为在所述第一映射关系中对应的权重。

可选地，在计算所述车辆的碰撞发生概率之后，还包括：根据所述车辆的碰撞发生概率，结合所述第一时长内的驾驶行为数据，采用所述驾驶行为分析模型，分析各驾驶行为对所述车辆的碰撞发生概率的影响；针对各驾驶行为对车辆碰撞发生概率的影响，生成驾驶行为改善建议并输出。

可选地，所述驾驶行为包括：急加速、急减速、怠速、疲劳驾驶及超速。

可选地，按照时间区间对所述第一时长内的驾驶行为数据分别进行处理，得到相应时间区间内各驾驶行为在预设里程内发生的次数；将得到的相应时间区间内所述各驾驶行为在预设里程内发生的次数输入至已训练的驾驶行为分析模型；采用所述驾驶行为分析模型，计算所述车辆的碰撞发生概率并输出，所述驾驶行为分析模型的输入参数在不同时间区间具有相应的权重。

可选地，所述驾驶行为分析模型的输入参数还包括碰撞事件关联因素，所述车辆的碰撞发生概率与所述驾驶行为及碰撞事件关联因素具有第二映射关系，通过训练分别得到所述驾驶行为分析模型中各驾驶行为及碰撞事件关联因素在所述第二映射关系中对应的权重。

可选地，所述方法还包括：获取所述第一时长内所述车辆对应的碰撞事件关联因素数据；对所述第一时长内的碰撞事件关联因素数据进行处理；将处理后的碰撞事件关联因素数据输入至已训练的驾驶行为分析模型。

可选地，所述碰撞事件关联因素包括以下至少一种：急转弯、事故多发地、路况、气候、驾龄、性格、区域及违章记录。

可选地，采用如下方式训练所述驾驶行为分析模型：获取训练样本，所述训练样本中包括驾驶行为数据、碰撞事件关联因素数据及发生碰撞的程度值；将碰撞的程度值大于或等于预设阈值的训练样本标记正样本，将碰撞的程度值小于所述阈值的训练样本标记为负样本；采用逻辑回归算法，根据所述驾驶行为数据及碰撞事件关联因素数据，对所述正样本及所述负样本进行逻辑回归训练，得到所述驾驶行为分析模型。