[发明专利]基于车载OBD数据及概率统计的异常驾驶判别方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于车载OBD数据及概率统计的异常驾驶判别方法及系统，能够实现实时在线识别异常驾驶行为和线下识别异常驾驶行为两种方式，异常驾驶行为模型通过贝叶斯概率计算不同类别数据及同类数据前后发生的概率建立具有多向关联的驾驶行为概率模型，实时在线识别异常驾驶行为通过实时识别数据间的关联并与异常驾驶行为模型对比得出结论，线下识别异常驾驶行为通过划分短行程片段计算片段得分得出结论；本公开避免了传统方法设置加减速度等参数阈值判定异常驾驶的过识别和欠识别，利用驾驶行为大数据建立更为真实的模型，识别过程更加可靠。

主权项

1.一种基于车载OBD数据及概率统计的异常驾驶判别方法，其特征在于，步骤如下：/n采集规范驾驶的OBD数据，通过计算不同数据间同步以及同种数据前后的关联概率，建立数据间具有明确关联概率值的异常驾驶行为模型；/n通过线下识别异常驾驶行为，采集设定时间段内的车载OBD数据，根据采集到的数据划分短行程片段，判定数据中每个数值的先后关联和同步关联与异常驾驶行为模型对应的概率值，根据概率值计算片段得分进而判断是否存在异常驾驶。/n