[发明专利]一种不良驾驶检测模型精度提升的方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种不良驾驶检测模型精度提升的方法及系统。该方法包括：接收初始行车数据；根据行车数据建立不良驾驶行为检测模型，基于不良驾驶行为检测模型得到仿真数据；对仿真数据进行分析，并对不良驾驶行为检测模型进行调整得到调整后检测模型；将调整后检测模型下发至车载终端，并接收车载终端和司机况反馈的实时行车数据，对不良驾驶行为检测模型进行优化，得到优化的检测模型。本发明实施例通过在不良驾驶行为检测模型中加入人在回路的干预，通过数据分析建立各种模型，建立模型后进行仿真或真实环境应用，再对仿真的结果进行验证，人工验证时根据预测的结果与实际结果的差异对模型进行不断调整和优化，大幅度提升检测模型的精度。

技术领域

本发明涉及驾驶辅助技术领域，尤其涉及一种不良驾驶检测模型精度提升的方法及系统。

背景技术

针对交通道路中存在大量不良驾驶行为，为提高道路安全，一般是通过建立不良驾驶行为的检测模型，有效识别各种危险驾驶行为，提醒司机和道路管理人员进行识别和预防。不良驾驶行为分析对司机的管理非常有用，能够根据不同的车型、车况等信息将不良驾驶行为分析的精度提升到更高的水平，可以帮助管理部门更有效精确管理司机。

而已有的检测方案是只能通过手动根据车型配置相关的参数，不能综合各种信息进行运算，也缺少持续提升精度的能力。

因此，需要提出一种能有效提升检测模型精度的方法。

发明内容

本发明实施例提供一种不良驾驶检测模型精度提升的方法及系统，用以解决现有技术中运用现有的不良驾驶行为检测模型限制于其精度不够高，无法持续提升检测精度的缺陷。

第一方面，本发明实施例提供一种不良驾驶检测模型精度提升的方法，包括：

接收车载终端发送的初始行车数据；

根据所述初始行车数据建立不良驾驶行为检测模型，基于所述不良驾驶行为检测模型得到仿真数据；

对所述仿真数据进行分析，并对所述不良驾驶行为检测模型进行调整，得到调整后检测模型；

将所述调整后检测模型下发至车载终端，并接收所述车载终端和司机根据实际行车情况反馈的实时行车数据，根据所述实时行车数据对所述不良驾驶行为检测模型进行优化，得到优化的检测模型。

优选地，所述不良驾驶行为检测模型是基于预设不良驾驶行为类型、车辆类型和车况类型所建立。

优选地，所述预设不良驾驶行为类型包括急加速、急刹车、空档滑行、低档高速、高档低速、超速、严重超速、过长怠速、疲劳驾驶、粘离合、长时间离合、长时间刹车、带刹车滑行、空档滑行、停车立即熄火、冷车行驶、停车踩踏油门、急转弯、超转、怠速空调、未系安全带、带手刹行驶、带故障行驶、大油门、转弯不打转向灯、随意变道、普通道路长期开远光灯、快速车道慢行、乱按喇叭、未关车门行驶和逆行；

所述车辆类型包括轻型轿车、轻型客车、大型客车、轻型卡车、重型卡车和牵引车；

所述车况类型包括发动机寿命、车桥变形、刹车片磨损、液压不足、气压不足、尾气浓度、轮速差异、车辆载重情况、若干开关量状态和若干传感器数据。

优选地，所述初始行车数据包括车速、油门开度、刹车开关量、方向盘转角、左转向灯开关量、右转向灯开关量、档位、离合器开关量、转速、扭矩、里程、远光灯开关量、GPS坐标、时间和车身姿态。

优选地，所述车载终端包括电子地图。

第二方面，本发明实施例提供一种不良驾驶检测模型精度提升的方法，包括：

获取初始行车数据，将所述初始行车数据发送至云计算中心；

接收所述云计算中心发送的调整后检测模型；