[发明专利]一种基于云模型的驾驶行为智能评价方法和装置

权利要求书

1.一种基于云模型的驾驶行为智能评价方法，其特征在于，所述方法包括：

采集多个驾驶员在多个驾驶任务中的行车数据；

识别特定驾驶行为，并从采集到的行车数据提取评价因素所需的指标，所述评价因素用于评价驾驶员驾驶过程中不同的驾驶行为；

设置评价因素对应的评价内容，所述评价内容用于反映驾驶行为的价值；

根据提取到的给定驾驶员的单次行车任务评价因素，计算第一云模型的参数，并生成第一评价矩阵；

根据第一评价矩阵，对给定驾驶员的单次行车任务进行评价；

根据采集到的给定驾驶员或给定车辆的多次历史行车任务评价因素，计算第二云模型的参数，所述第二云模型的参数用于生成第二评价矩阵；

根据第二评价矩阵，利用云计算，对给定驾驶员或给定车辆的历史行车任务进行评价。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据提取到的给定驾驶员的单次行车任务评价因素，计算第一云模型的参数，并生成第一评价矩阵，包括：

将获取到的给定驾驶员的单次行车任务评价因素所需的指标，通过以平均值为基准进行标准化；

确定评价等级以及各个级别对应的评价因素指标范围；

将标准化后的评价因素所需的指标，利用逆向云发生器，计算出评价因素对应的第一云模型的参数，并生成第一云模型；

计算获取的评价因素指标所属各个等级的隶属度；

确定各个评价因素指标对应的评价因素的权重，并形成第一评价矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据第一评价矩阵，对给定驾驶员的单次行车任务进行评价，包括：

根据最大隶属度原则，通过第一评价矩阵，得出给定驾驶员的单次行车任务的评价结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的给定驾驶员或给定车辆的多次历史行车任务评价因素，计算第二云模型的参数，包括：

将获取到的给定驾驶员或给定车辆的多次历史行车任务评价因素所需的指标，通过以平均值为基准进行标准化；

将标准化后的各个评价因素所需的指标，利用逆向云发生器，计算出每个评价因素对应的第二云模型的参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第二评价矩阵，利用云计算，对给定驾驶员或给定车辆的历史行车任务进行评价，包括：

通过计算出的多个第二云模型的参数，得到综合评价矩阵；

确定各个评价因素的权重，并利用云计算得到第二评价矩阵；

通过第二评价矩阵，得出给定驾驶员或给定车辆的历史行车任务的评价结果。

6.一种基于云模型的驾驶行为智能评价装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集多个驾驶员在多个驾驶任务中的行车数据；

识别提取模块，用于识别特定驾驶行为，并从采集到的行车数据提取评价因素所需的指标，所述评价因素用于评价驾驶员驾驶过程中不同的驾驶行为；

设置模块，用于设置评价因素对应的评价内容，所述评价内容用于反映驾驶行为的价值；

第一计算模块，用于根据提取到的给定驾驶员的单次行车任务评价因素，计算第一云模型的参数，并生成第一评价矩阵；

第一处理模块，用于根据第一评价矩阵，对给定驾驶员的单次行车任务进行评价；

第二计算模块，用于根据采集到的给定驾驶员或给定车辆的多次历史行车任务评价因素，计算第二云模型的参数，所述第二云模型的参数用于生成第二评价矩阵；

第二处理模块，用于根据第二评价矩阵，利用云计算，对给定驾驶员或给定车辆的历史行车任务进行评价。