[发明专利]一种愤怒驾驶检测及安全预警方法

权利要求书

1.一种愤怒驾驶检测及安全预警方法，其特征在于：包括

步骤一：采集正常驾驶和愤怒驾驶情况下的车辆行驶参数，建立正常驾驶参数库C1和愤怒驾驶参数库C2，其中C₁＝(N₁,N₂,...,N_n)，N_i＝(n_i1，n_i2，...n_ij)，n_ij为样本N_i的特征量，即正常行驶状态的参数，j为参数个数；C₂＝(A₁,A₂,...,A_n)，A_i＝(a_i1，a_i2，...a_ij)，其中a_ij为样本A_i的特征量，即愤怒行驶状态下的参数，j为参数个数；

步骤二：将正常驾驶参数库C1和愤怒驾驶参数库C2合并组建成训练样本库T，T＝(T₁,T₂,...,T_2n)，其中训练样本T_i＝(t_i1，t_i2，...t_ij)，t_ij为驾驶状态的特征参数，j为参数个数；

步骤三：采用min-max的归一化方法预处理训练样本库T中的特征参数；

公式如下：

步骤四：汽车行驶过程中获取待测样本X，X＝(x₁，x₂，...x_j)，x_i为特征向量，即为行驶参数；用所述步骤三中的min-max的归一化方法，将待测样本进行数据预处理；

步骤五：采用KNN分类算法计算待测样本X与已知类别的训练样本之间的距离或相似度d，其中d的计算方式为：将待测样本X与所有的训练样本T＝(T₁,T₂,...,T_2n)的距离或者相似度进行排序，得到d₀≤d₁≤d₂≤...≤d_2n，

选取距离或相似度与待测样本X最近的k个邻居，即K个训练样本；根据这k个训练样本所属的类别来判断待测样本X的类别：如果k个训练样本都属于一个类别，则待测样本X属于那个类别；否则，分别计算所述K个距离或相似度的属于正常驾驶参数库C1或者愤怒驾驶参数库C2的权重，待测样本X归属于权重最大的类别；

步骤六：根据步骤五对待测样本X作出的判断，若属于愤怒驾驶类别，则作出预警措施，包括采用声音预警提醒驾驶员调整情绪；若属于正常驾驶类别，则返回步骤四。

2.根据权利要求1所述的一种愤怒驾驶检测及安全预警方法，其特征在于：所述步骤一种的车辆行驶参数包括车辆行驶速度，纵向加速度，横向加速度，车辆横向偏向加速度。

3.根据权利要求1所述的一种愤怒驾驶检测及安全预警方法，其特征在于：所述K的值由训练样本数量确定，小于训练样本数的平方根。

4.根据权利要求1所述的一种愤怒驾驶检测及安全预警方法，其特征在于：所述步骤五中分别计算所述K个距离或相似度的属于正常驾驶参数库C1从或者愤怒驾驶参数库C2的权重，待测样本X归属于权重最大的类别，包括如下步骤：

步骤1：计算出所述步骤五中的K个d的属于愤怒驾驶参数库C2的权重，计算方式如下

其中，sim(X,T_i)是X与第i个最近邻对象即训练样本T_i之间的相似度或距离；

步骤2：比较K个d的属于愤怒驾驶参数库C1的权重为：

W(X,C1)＝1-W(X,C2)。