[发明专利]驾驶行为监测方法、装置及车载设备

说明书

本发明提供了一种驾驶行为监测方法、装置及车载设备，涉及通信技术领域。该驾驶行为监测方法，由车载设备执行，包括：在预设时间段内对第一车辆的第一驾驶行为进行监测，所述第一驾驶行为中所述第一车辆的加速度的绝对值大于或等于第一预设值；获取第一车辆的至少两次第一驾驶行为的驾驶状态信息；根据所述至少两次第一驾驶行为的驾驶状态信息，确定第一车辆的危险驾驶概率值；根据所述危险驾驶概率值，判断第一车辆是否满足危险驾驶上报条件；若第一车辆满足危险驾驶上报条件，则发送上报信息给第一设备。上述方案，能够精确的进行危险驾驶行为的检测，不会造成漏检，同时，此方式是针对车载设备所在车辆单独进行的，易于实现，降低了检测成本。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种驾驶行为监测方法、装置及车载设备。

背景技术

由概率积累事件引出的大数定律说明，小概率事件一次一次的累积，事件的发生就是必然事件。车辆驾驶者每一次的危险驾驶行为，抽象成概率的两点分布，随着危险驾驶行为次数的增多，逐步向概率二项分布逼近，最终形成伯努利大数定律，导致危险驾驶行为引发车祸，或者说车祸发生具有稳定性，进一步说，车祸发生成为一个必然事件。基于以上逻辑分析，可知，早期、持续发现危险驾驶行为，对于杜绝车祸隐患，具有非常强的实际意义。

现有技术中基于检测加速度数据，方向盘转向等数据，建立与指定历史时刻的数据函数关系，针对历史数据形成的检测阈值，判断目前时刻的危险驾驶行为。或者危险驾驶数据上传到云平台处理。针对单个设备进行云侧计算还可行，但是数据量大，在经过计算，会产生阻滞延时，不利于迅速对危险驾驶行为发出预警。此外大量并发的设备，对于成本而言也不经济。

在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

目前危险驾驶行为检测，分为两种，第一种是底层检测，然后特定地点验证。此种方法，缺乏智能性，仅仅是通过比较阈值检测危险驾驶行为。系统不具备先进的机器学习的功能，对于危险驾驶行为的检测，需要在有摄像头的特定位置进行核查。然而，对于有特定摄像监控的地段，危险驾驶车量的驾驶者行为具有道德风险，具体说，就是在有摄像头的地方安全驾驶，因此这种验证方法很可能导致危险驾驶行为的漏检。第二种是针对云端的检测，需要高并发，成本较高；此外，延迟等也不能即时的发出危险预警。

发明内容

本发明实施例提供一种驾驶行为监测方法、装置及车载设备，以解决现有的危险驾驶行为检测的方式易造成漏检或检测成本较高的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种驾驶行为监测方法，由车载设备执行，包括：

在预设时间段内对第一车辆的第一驾驶行为进行监测，所述第一驾驶行为中所述第一车辆的加速度的绝对值大于或等于第一预设值；

获取第一车辆的至少两次第一驾驶行为的驾驶状态信息；

根据所述至少两次第一驾驶行为的驾驶状态信息，确定第一车辆的危险驾驶概率值；

根据所述危险驾驶概率值，判断第一车辆是否满足危险驾驶上报条件；

若所述第一车辆满足危险驾驶上报条件，则发送上报信息给第一设备。

可选地，所述根据所述至少两次第一驾驶行为的驾驶状态信息，确定第一车辆的危险驾驶概率值，包括：

根据所述至少两次第一驾驶行为的驾驶状态信息并结合概率计算系数，确定第一车辆的每一次第一驾驶行为的第一概率值；

根据所述第一概率值，确定第一车辆的危险驾驶概率值。

可选地，所述确定第一车辆的每一次第一驾驶行为的第一概率值，包括：

根据公式：φ(z)＝1/(1+e^-z)，获取每一次驾驶行为的第一概率值；