[发明专利]一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：包括以下步骤，

S1，利用大数据分析方法对每段驾驶行程内的驾驶行程数据进行分析，并基于事件判定规则识别出每段驾驶行程内发生过的驾驶行为事件；

S2，基于预先设立的三级从属评价指标结构模型，根据所述驾驶行为事件计算得出每段驾驶行程内的评价指标；

S3，根据评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：在所述S1中，所述驾驶行程数据包括车辆的基础信息数据、车辆的整车工况数据和外部状态数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：在所述S2中，所述评价指标包括第一级评价指标，

获取每段驾驶行程内的第一级评价指标的具体过程为，

分别统计每段驾驶行程内所有驾驶行为事件出现的次数、持续时长和持续里程；

分别对每段驾驶行程内每一件驾驶行为事件出现的次数、持续时长和持续里程进行标准化，得到多个第一级评价指标。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：所述S3具体为，根据第一级评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果，包括以下步骤，

利用大数据分析方法计算每个第一级评价指标的均值和方差，并根据均值和方差得到对应第一级评价指标的正态分布概率密度函数；

对于当前驾驶行程所识别出来的驾驶行为事件所对应的第一级评价指标，根据对应的所述正态分布概率密度函数计算出对应第一级评价指标的取值在正态分布下的概率密度；

对所述概率密度进行换算，得出对应第一级评价指标在对应驾驶行程内的评分。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：在所述S2中，所述评价指标还包括第二级评价指标，

所述第二级评价指标设有多个，且第二级评价指标的个数小于第一级评价指标，所有所述第一级评价指标以不同的权重分属于多个所述第二级评价指标。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：所述S3具体为，根据第二级评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果，包括以下步骤，

对于任一个第二级评价指标，获取其包含的第一级评价指标以及在对应驾驶行程内的评分，构成第二级评价指标的评分矩阵；

对所述第二级评价指标的评分矩阵利用L1范数进行归一化，计算得到第二级评价指标的权重矩阵；

将所述第二级评价指标的评分矩阵和权重矩阵进行点积运算，得到第二级评价指标在对应驾驶行程内的评分。

7.根据权利要求4至6任一项所述的一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：在所述S2中，所述评价指标还包括第三级评价指标，

所述第三级评价指标设有一个，所有所述第一级评价指标均从属于所述第三级评价指标。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析的驾驶行为评价方法，其特征在于：所述S3具体为，根据第三级评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果，包括以下步骤，

获取所有第一级评价指标及其在对应驾驶行程内的评分，构成第三级评价指标的评分矩阵；

对所述第三级评价指标的评分矩阵利用L1范数进行归一化，计算得到第三级评价指标的权重矩阵；

将所述第三级评价指标的评分矩阵和权重矩阵进行点积运算，得到第三级评价指标在对应驾驶行程内的评分。

9.一种基于大数据分析的驾驶行为评价系统，其特征在于：包括驾驶行为识别模块、评价指标获取模块和驾驶行程评价模块；

所述驾驶行为识别模块，其用于利用大数据分析方法对每段驾驶行程内的驾驶行程数据进行分析，并基于事件判定规则识别出每段驾驶行程内发生过的驾驶行为事件；

所述评价指标获取模块，其用于基于预先设立的三级从属评价指标结构模型，根据所述驾驶行为事件计算得出每段驾驶行程内的评价指标；

所述驾驶行程评价模块，其用于根据评价指标，计算出任一段驾驶行程的评价结果。