[发明专利]一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法有效

专利信息
申请号: 201910919365.7 申请日: 2019-09-26
公开(公告)号: CN110562261B 公开(公告)日: 2021-07-23
发明(设计)人: 牛世峰;董兆晨;郑佳红;付锐;郭应时;袁伟 申请(专利权)人: 长安大学
主分类号: B60W40/08 分类号: B60W40/08;B60W40/09
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 郭瑶
地址: 710064*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 马尔可夫 模型 检测 驾驶员 风险 等级 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法,本发明通过采集车辆的速度数据以及驾驶员的不同的报警类型,对驾驶行为进行判断并对驾驶员风险等级进行分类,利用训练好的马尔可夫模型对驾驶员风险等级进行识别,再利用识别结果判断驾驶员风险等级。本发明主要服务于运输企业安全管理系统,当识别到驾驶员是高风险等级的驾驶员时,可采取相应的管理培训措施,以提高其安全性。本发明的实用化可以降低因交通事故导致的人员伤亡和财产损失,提高交通系统的整体安全性。

技术领域

本发明属于交通安全领域,具体涉及一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法。

背景技术

随着国民经济的快速发展和城市化进程的加快,我国机动车拥有量和道路交通量迅速增长,交通事故问题日趋突出。已有研究表明,驾驶员因素是导致交通事故的主要原因,驾驶员的驾驶风险等级不同,对交通事故的贡献也就不同,低风险等级的驾驶员可能引发较少的甚至避免交通事故,而风险等级越高的驾驶员引发的交通事故可能越严重。因此,针对驾驶员风险等级识别方法进行深入研究显得尤为重要。

目前,已有成果主要是针对驾驶员风险等级评估进行研究,针对驾驶员风险等级识别的研究较少,不能满足交通安全管理的要求。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足,提供一种基于马尔可夫模型检测驾驶员风险等级的方法,能够根据不同的驾驶行为识别驾驶员风险等级,为降低交通事故的发生提供参考。

为了达到上述目的,本发明包括以下步骤:

步骤一,采集若干组驾驶员的速度数据,根据驾驶员的速度数据,确定驾驶员的驾驶行为序列和驾驶员风险等级;

步骤二,建立马尔可夫模型,将同一风险等级的驾驶员驾驶行为作为马尔可夫模型的输入,确定马尔可夫模型中的各项参数;

步骤三,用确定参数后的马尔可夫模型检测待识别的驾驶行为序列;

步骤四,将检测的驾驶行为序列在预设时间段内统计作为该驾驶员预设置信度下最终的风险等级判定结果。

步骤一中,根据速度数据计算车辆的加速度数据,加速度数据的计算方法如下:

vt为t时刻的速度,vt-1为t-1时刻的速度,Δt为时间间隔,根据车辆的GPS数据获得,at为t时段的平均加速度。

步骤一中,确定驾驶行为时,首先根据驾驶员的速度数据对驾驶员的加速信息进行分析,再根据加速信息将驾驶员行为分为若干种,根据车辆内置的报警系统,采集驾驶人的报警次数,通过k-means聚类出驾驶人的风险等级。

步骤二中,马尔可夫模型的参数为P={C,π},C为观察值转移矩阵,π为初始状态矩阵。

步骤三中,用确定参数后的马尔可夫模型检测待识别的驾驶行为等级时,输出的结果为选择概率最大的马尔可夫模型所对应的风险等级作为该驾驶行为序列的识别结果,其中,其中,Pi为t时刻风险等级为j的概率;为风险等级j的初始概率分布,为风险等级为j的驾驶员t时刻驾驶行为为k,t+1时刻驾驶行为为l的转移概率,T指序列长度。

步骤四的具体方法如下:

第一步,根据T长度的驾驶行为序列识别结果判断短时间段内驾驶员的风险等级,判断方法如下:

其中,表示短时间内驾驶员风险等级的识别结果,为风险等级从低至高,P1x2、P3分别表示通过马尔可夫模型将待测驾驶行为序列识别的风险等级从低至高的概率。

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