一种对驾驶风险的预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种对驾驶风险的预测方法，包括：获取用于表征待预测对象第一行驶点轨迹的第一目标数据；获取用于表征待预测对象第一行驶点环境的第二目标数据；获取用于表征待预测对象身份的第三目标数据；根据第一目标数据确定待预测对象的行驶轨迹；将所述行驶轨迹与第二目标数据进行关联，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为；当检测到满足第三目标数据且在预设时间段内关联的所有行驶轨迹时，对所述各个驾驶情境下的驾驶行为进行统计，获得第一驾驶行为特征数据；根据所述第一驾驶行为特征数据和待预测对象所属群体的第二驾驶行为特征数据，对待预测对象的驾驶风险进行预测。本发明专利技术还同时公开了一种对驾驶风险的预测系统。

A prediction method and system for driving risk

The invention discloses a method for predicting driving risk, which includes: acquiring the first target data used to characterize the trajectory of the first driving point of the object to be predicted; acquiring the second target data used to characterize the environment of the first driving point of the object to be predicted; acquiring the third target data used to characterize the identity of the object to be predicted; and according to the first target data. The target data determines the trajectory of the object to be predicted; the trajectory is correlated with the second target data to identify driving behavior in each driving situation in the trajectory; and when all trajectories satisfying the third target data and associated within a predetermined period of time are detected, the driving conditions are described. The first driving behavior characteristic data are obtained by statistics of driving behavior in the situation, and the driving risk of the predicted object is predicted according to the first driving behavior characteristic data and the second driving behavior characteristic data of the group to which the predicted object belongs. The invention also discloses a prediction system for driving risk.

【技术实现步骤摘要】
一种对驾驶风险的预测方法及系统
本专利技术涉及车联网领域，尤其涉及一种对驾驶风险的预测方法及系统。
技术介绍
车联网是当前汽车及交通运输行业的一个核心技术发展趋势。通过无线通信技术、卫星导航系统、网络通信技术和车载电脑的有机整合，车联网允许实时获取运行中车辆的位置和状态数据，然后对其进行分析优化，并且通过车联网，能够实时与车辆、驾驶员、乘客和管理人员进行联系和沟通。基于以上优点，车联网能够支持范围非常广阔的业务场景：当行驶中的汽车出现故障时，通过无线通信连接服务中心，可以进行车辆远程诊断；内置在发动机上的计算机能记录汽车主要部件的状态，并随时为维修人员提供准确的故障位置和原因；司机通过终端机可以接收信息，并查看交通地图、路况介绍、交通信息、安全与治安服务以及娱乐信息服务等内容；通过车联网提供的服务，乘客/司机可以确认当前的位置，从而实时掌握交通信息，并了解临近停车场的车位状况；通过统计分析车辆数据，可以详细准确的了解自己以及家人的驾驶行为和油耗情况；通过掌握车辆及司机位置状况，可以优化司机和车辆的调度，提高运营效率降低运营成本。另外，车联网大数据也可以为车险行业发展提供更多的可能性；依据“互联网+”的思考，将车联网与保险结合，可以实现按照使用计费的保险费计算模式(UBI，UsageBasedInsurance)。现有技术中，对驾驶风险进行预测，需要融合路网数据等信息来量化出驾驶员的驾驶行为风险。采用现有技术，能够识别驾驶员驾驶的高风险行为，但是该方法仅仅只关注路网数据这一个影响驾驶员驾驶风险的因素，因此，导致驾驶风险预测的结果精确性不足。
技术实现思路
为解决现有技术存在的问题，本专利技术实施例期望提供一种对驾驶风险的预测方法及系统，能够提高对驾驶员驾驶风险的预测准确性。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例提供了一种对驾驶风险的预测方法，所述方法包括：获取用于表征待预测对象第一行驶点轨迹的第一目标数据；获取用于表征待预测对象第一行驶点环境的第二目标数据；获取用于表征待预测对象身份的第三目标数据；根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹；将所述行驶轨迹与所述第二目标数据进行关联，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为；当检测到满足所述第三目标数据且在预设时间段内关联的所有行驶轨迹时，对所述各个驾驶情境下的驾驶行为进行统计，获得第一驾驶行为特征数据；根据所述第一驾驶行为特征数据和预先统计的待预测对象所属群体的第二驾驶行为特征数据，对所述待预测对象的驾驶风险进行预测。上述方案中，所述根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹之后，所述方法还包括：将所述行驶轨迹与所述第二目标数据中路网数据进行地图匹配，以对所述行驶轨迹中第一行驶点进行去噪处理。上述方案中，所述根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹包括：根据所述第一目标数据，计算相邻两个第一行驶点之间的速度值、加速度值和行进方向角度值；根据所述相邻两个第一行驶点之间的速度值、加速度值和行进方向角度值中的至少一项，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除；根据剔除噪音点后得到的第一目标数据，对所述待预测对象的行驶轨迹进行识别。上述方案中，所述根据所述相邻两个第一行驶点之间的速度值，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除包括：将首个第一行驶点标记为标准点；判断第一速度值是否大于第一预设值以及第二速度值是否大于所述第一预设值；所述第一速度值为待处理行驶点与对应的前一第一行驶点之间的速度值，所述第二速度值为所述待处理行驶点与对应的后一第一行驶点之间的速度值；所述待处理行驶点为与所述标准点对应的后一第一行驶点；若是，将所述待处理行驶点作为噪音点进行剔除，并重新确定待处理行驶点；若否，将与所述待处理行驶点对应的后一第一行驶点更新为所述标准点并标记，并重新确定待处理行驶点。上述方案中，所述根据所述相邻两个第一行驶点之间的加速度值，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除包括：将首个第一行驶点标记为标准点；判断第一加速度值是否小于第二预设值以及第二加速度值是否大于第三预设值；所述第一加速度值为待处理行驶点对应的前一第一行驶点与对应的前二第一行驶点之间的加速度值，所述第二加速度值为所述待处理行驶点与对应的前一第一行驶点之间的加速度值；所述待处理行驶点为与所述标准点对应的后二第一行驶点；若是，将所述待处理行驶点作为噪音点进行剔除，并重新确定待处理行驶点；若否，将与所述待处理行驶点对应的后一第一行驶点更新为所述标准点并标记，并重新确定待处理行驶点。上述方案中，所述根据所述相邻两个第一行驶点之间的行进方向角度值，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除包括：将首个第一行驶点标记为标准点；判断第一行进方向角度值与第二行进方向角度值的差值绝对值是否大于第四预设值；所述第一行进方向角度值为待处理行驶点对应的前一第一行驶点与对应的前二第一行驶点之间的行进方向角度值，所述第二行进方向角度值为所述待处理行驶点与对应的前一第一行驶点之间的行进方向角度值；所述待处理行驶点为与所述标准点对应的后二第一行驶点；若是，将所述待处理行驶点作为噪音点进行剔除，并重新确定待处理行驶点；若否，将与所述待处理行驶点对应的后一第一行驶点更新为所述标准点并标记，并重新确定待处理行驶点。上述方案中，所述将所述行驶轨迹与所述第二目标数据进行关联，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为包括：根据所述行驶轨迹中第二行驶点对应的第一目标数据，识别所述行驶轨迹中的驾驶行为，所述第二行驶点为所述第一行驶点去噪后得到的行驶点；根据所述行驶轨迹中的驾驶行为和所述第二目标数据，对所述行驶轨迹进行切分，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为。上述方案中，所述根据所述第一驾驶行为特征数据和预先统计的所述待预测对象所属群体的第二驾驶行为特征数据，对所述待预测对象的驾驶风险进行预测包括：将所述第一驾驶行为特征数据和所述第二驾驶行为特征数据进行比对，以计算所述待预测对象在每一驾驶情境下驾驶行为的驾驶风险值；对所述驾驶风险值和对应的驾驶情境风险值进行加权处理，获得所述待预测对象的驾驶风险。本专利技术实施例还提供了一种对驾驶风险的预测系统，所述系统包括：获取模块、确定模块、关联模块、统计模块和预测模块；其中，所述获取模块，用于获取用于表征待预测对象第一行驶点轨迹的第一目标数据；获取用于表征待预测对象第一行驶点环境的第二目标数据；获取用于表征待预测对象身份的第三目标数据；所述确定模块，用于根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹；所述关联模块，用于将所述行驶轨迹与所述第二目标数据进行关联，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为；所述统计模块，用于当检测到满足所述第三目标数据且在预设时间段内关联的所有行驶轨迹时，对所述各个驾驶情境下的驾驶行为进行统计，获得第一驾驶行为特征数据；所述预测模块，用于根据所述第一驾驶行为特征数据和预先统计的所述待预测对象所属群体的第二驾驶行为特征数据，对所述待预测对象的驾驶风险进行预测。上述方案中，所述系统还包括：地图匹配模块，用于将所述行驶轨迹与所述第二目标数据中路网数据进行地图匹配，以对所述行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对驾驶风险的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于表征待预测对象第一行驶点轨迹的第一目标数据；获取用于表征待预测对象第一行驶点环境的第二目标数据；获取用于表征待预测对象身份的第三目标数据；根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹；将所述行驶轨迹与所述第二目标数据进行关联，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为；当检测到满足所述第三目标数据且在预设时间段内关联的所有行驶轨迹时，对所述各个驾驶情境下的驾驶行为进行统计，获得第一驾驶行为特征数据；根据所述第一驾驶行为特征数据和预先统计的待预测对象所属群体的第二驾驶行为特征数据，对所述待预测对象的驾驶风险进行预测。

【技术特征摘要】
1.一种对驾驶风险的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于表征待预测对象第一行驶点轨迹的第一目标数据；获取用于表征待预测对象第一行驶点环境的第二目标数据；获取用于表征待预测对象身份的第三目标数据；根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹；将所述行驶轨迹与所述第二目标数据进行关联，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为；当检测到满足所述第三目标数据且在预设时间段内关联的所有行驶轨迹时，对所述各个驾驶情境下的驾驶行为进行统计，获得第一驾驶行为特征数据；根据所述第一驾驶行为特征数据和预先统计的待预测对象所属群体的第二驾驶行为特征数据，对所述待预测对象的驾驶风险进行预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹之后，所述方法还包括：将所述行驶轨迹与所述第二目标数据中路网数据进行地图匹配，以对所述行驶轨迹中第一行驶点进行去噪处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹包括：根据所述第一目标数据，计算相邻两个第一行驶点之间的速度值、加速度值和行进方向角度值；根据所述相邻两个第一行驶点之间的速度值、加速度值和行进方向角度值中的至少一项，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除；根据剔除噪音点后得到的第一目标数据，对所述待预测对象的行驶轨迹进行识别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相邻两个第一行驶点之间的速度值，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除包括：将首个第一行驶点标记为标准点；判断第一速度值是否大于第一预设值以及第二速度值是否大于所述第一预设值；所述第一速度值为待处理行驶点与对应的前一第一行驶点之间的速度值，所述第二速度值为所述待处理行驶点与对应的后一第一行驶点之间的速度值；所述待处理行驶点为与所述标准点对应的后一第一行驶点；若是，将所述待处理行驶点作为噪音点进行剔除，并重新确定待处理行驶点；若否，将与所述待处理行驶点对应的后一第一行驶点更新为所述标准点并标记，并重新确定待处理行驶点。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相邻两个第一行驶点之间的加速度值，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除包括：将首个第一行驶点标记为标准点；判断第一加速度值是否小于第二预设值以及第二加速度值是否大于第三预设值；所述第一加速度值为待处理行驶点对应的前一第一行驶点与对应的前二第一行驶点之间的加速度值，所述第二加速度值为所述待处理行驶点与对应的前一第一行驶点之间的加速度值；所述待处理行驶点为与所述标准点对应的后二第一行驶点；若是，将所述待处理行驶点作为噪音点进行剔除，并重新确定待处理行驶点；若否，将与所述待处理行驶点对应的后一第一行驶点更新为所述标准点并标记，并重新确定待处理行驶点。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相邻两个第一行驶点之间的行进方向角度值，确定所述第一行驶点中的噪音点，并对所述噪音点进行剔除包括：将首个第一行驶点标记为标准点；判断第一行进方向角度值与第二行进方向角度值的差值绝对值是否大于第四预设值；所述第一行进方向角度值为待处理行驶点对应的前一第一行驶点与对应的前二第一行驶点之间的行进方向角度值，所述第二行进方向角度值为所述待处理行驶点与对应的前一第一行驶点之间的行进方向角度值；所述待处理行驶点为与所述标准点对应的后二第一行驶点；若是，将所述待处理行驶点作为噪音点进行剔除，并重新确定待处理行驶点；若否，将与所述待处理行驶点对应的后一第一行驶点更新为所述标准点并标记，并重新确定待处理行驶点。7.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述行驶轨迹与所述第二目标数据进行关联，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为包括：根据所述行驶轨迹中第二行驶点对应的第一目标数据，识别所述行驶轨迹中的驾驶行为，所述第二行驶点为所述第一行驶点去噪后得到的行驶点；根据所述行驶轨迹中的驾驶行为和所述第二目标数据，对所述行驶轨迹进行切分，以识别出所述行驶轨迹中各个驾驶情境下的驾驶行为。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一驾驶行为特征数据和预先统计的所述待预测对象所属群体的第二驾驶行为特征数据，对所述待预测对象的驾驶风险进行预测包括：将所述第一驾驶行为特征数据和所述第二驾驶行为特征数据进行比对，以计算所述待预测对象在每一驾驶情境下驾驶行为的驾驶风险值；对所述驾驶风险值和对应的驾驶情境风险值进行加权处理，获得所述待预测对象的驾驶风险。9.一种对驾驶风险的预测系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块、确定模块、关联模块、统计模块和预测模块；其中，所述获取模块，用于获取用于表征待预测对象第一行驶点轨迹的第一目标数据；获取用于表征待预测对象第一行驶点环境的第二目标数据；获取用于表征待预测对象身份的第三目标数据；所述确定模块，用于根据所述第一目标数据确定所述待预测对象的行驶轨迹；所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐亮，廖川，蒋新春，
申请(专利权)人：中移物联网有限公司，中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50