[发明专利]一种纵向和横向相结合的驾驶员风险偏好界定的车联网装置及方法

说明书

本发明公开了一种纵向和横向相结合的驾驶员风险偏好界定方法，属于车联网风险技术领域，其技术方案主要包括了智能车联网平台和驾驶员风险偏好界定方法，该方法的主要内容为：通过横向的方式去包含并解析除自身外的其它大量驾驶员风险偏好数据，通过纵向的方式去分析驾驶员本身的历史风险偏好数据，结合两个方面确定或者更新该驾驶员风险偏好指标；本发明在一定程度上避免了对驾驶员风险分析所需要的大量训练，节省了成本，同时也改善了多数方法对驾驶员风险偏好评估过程单一的问题，提供了一个准确率更高、更完全的驾驶员风险偏好指标。

技术领域

一种纵向和横向相结合的驾驶员风险偏好界定的车联网装置及方法，用于驾驶员风险偏好界定，属于智能车联网平台和驾驶员风险偏好界定技术领域。

背景技术

随着IT技术在汽车行业的飞速发展，现代的车辆越来越智能化，但是由于行车是一个参杂着多因素的复杂问题，它面临的风险依然是社会关注和亟待解决的关键问题。

驾驶员面临的行车风险多种多样，其中，驾驶员不规范的操作以及行车环境的多样化和不确定性带来的风险尤其显著。而智能车辆和车联网技术是一个新兴产业，很多关键问题缺乏相应的管理和技术，使得我们很难预测和分析这些潜在的风险。如果不能解决这些问题，那么智能车辆的发展将会受到一定的阻碍。

目前行驶过程都是以行车车主、行车司机的个人身份作为主体，其中，风险和安全事件的发生大部分都与主体直接关联，因此，一种合理的分析驾驶员风险偏好的方法显得尤为重要。分析的结果不仅可以作为提醒司机驾驶安全的重要依据，也可以作为司机的历史风险信息存入车联网平台。

现有的风险评判方法多数着重于对驾驶员行为的识别效果的提升，而没有过多关注驾驶员和其他驾驶员之间的关联，使得评估结果普适性不强，从而无法对风险进行及时规避应对；现有技术不仅忽略了风险评估的整体性，同时也缺乏对驾驶员历史风险的结合，而着重于单次驾驶事件的关注，对于每个驾驶员的多次驾驶评价的结果存在大幅波动的风险，从而无法让驾驶员及时了解自己的危险驾驶行为，并及时进行纠正。

发明内容

针对上述研究的问题，本发明的目的在于提供一种纵向和横向相结合的驾驶员风险偏好界定的车联网装置及方法，解决现有的风险评判方法无法预测和分析驾驶人员在驾驶过程中普遍存在的问题。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种纵向和横向相结合的驾驶员风险偏好界定的车联网装置，包括汽车端和中心端，以及实现汽车端和中心端信息交互的广域网单元；

汽车端包括信息采集模块和发送模块；

信息采集模块：用于采集汽车行驶过程中的行程和驾驶数据，驾驶数据包括驾驶员每次驾驶时长、行车距离、驾驶危险操作次数和驾驶员id；

发送模块：用于将信息采集模块采集的信息进行发送；

中心端包括接收模块、存储模块、辅助分析模块、横向分析模块和纵向分析模块；

接收模块：用于接收汽车端发送的信息；

存储模块：用于存储风险数据库，风险数据库用于存储大量驾驶员的历史风险数据，历史风险数据包括各驾驶员所有的驾驶时长、总驾驶次数、违规次数、驾驶员的权重、安全驾驶次数、危险驾驶次数、正向成长指数、负向成长指数、每次驾驶行为评分和驾驶行为评分的均值；

辅助分析模块：用于采用辅助数据处理手段对信息采集模块采集的驾驶数据进行分析和预处理，对不合格的数据进行剔除，并将合格数据用于更新风险数据库，更新后，对风险数据库中的数据进行分析，得到[，，]参数列表；

横向分析模块：用于基于偏好指标规则，结合[，，]参数列表和风险数据库中驾驶员的风险偏好数据得到驾驶员的风险偏好指标；