[发明专利]一种基于行车数据计算驾驶行为相似度的方法及应用

说明书

本发明涉及一种基于行车数据计算驾驶行为相似度的方法及应用，所述方法包括获取车辆的原始数据并对其进行处理以提取计算驾驶员驾驶行为相似度的特征项；建立车辆所有的常规驾驶员的驾驶行为相似度计算模型，并对其进行训练验证；实时获取车辆在行驶过程中的驾驶行为数据，并提取计算当前驾驶员驾驶行为相似度的特征项；将特征项输入训练好的驾驶行为相似度计算模型中，得到当前驾驶员与车辆所有的常规驾驶员的驾驶行为相似度。本发明通过将训练好的模型部署，可以实现当车辆行驶到一定里程时或者每一次驾驶行程结束后，给出当前驾驶员与常规驾驶员驾驶行为相似度的值。通过该方法，将驾驶行为与行为相似度联系了起来。

技术领域

本发明涉及汽车安全技术领域，特别是涉及一种基于行车数据计算驾驶行为相似度的方法及应用。

背景技术

随着IoT（Internet of Things）和IoV（Internet of Vehicles）的兴起，越来越多的汽车接入了云端。每一分每一秒这些汽车都会产生海量的数据，如何挖掘、利用这些数据隐含的意义和价值成为了如今商业组织积极关注的方向。

在车联网（IoV）领域，已经有很多关于驾驶行为预测或者评分的研究和落地的应用，比如百度的驾驶行为预测方法，武汉极目智能技术有限公司的基于ADAS（AdvancedDriver Assistance Systems）系统的实时驾驶行为评分方法与系统。从上述摘要的方法可以看出，针对驾驶行为研究的每一种方法的关注点都不一样且主要以预测和评判驾驶行为好坏的方法为主。其实，基于驾驶行为数据的挖掘还可以延伸出很多有意义的方向，比如本申请所提出的驾驶行为相似度的计算方法。

在互联网领域，已有很多基于用户使用行为的相似度计算方法，如基于移动终端的用户行为相似度识别方法，基于行为相似度的用户异常行为检测方法。因为跨领域的原因，传统互联网公司很难了解到汽车驾驶方面的一些领域知识，这点相比于传统汽车行业的企业来说它们占不到优势。但是互联网公司基于它们的领域知识提出了用户行为相似度的计算方法，然后利用这些方法去构建一些有价值的功能，如判断用户的账号是否被盗，同一个账户是否被多个人使用。它们主要是根据网络信息或者人为的设置一些埋点采集用户在网站上的操作痕迹，如用户的IP地址，点击信息等数据。由于互联网公司很难获得车辆的行驶数据，所以它们很难构建出关于驾驶行为相似度的模型，即使目前很多互联网公司都在积极参与IoV相关项目，但是大多数都是通过与车企合作的方式进行。

在学术界，也很少有关于驾驶行为相似度计算的方法或者论文发表，但是他们存在行车数据的获取渠道受限，以及挖掘这些数据的能力欠缺的问题。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的不足，提供一种基于行车数据计算驾驶行为相似度的方法及应用。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于行车数据计算驾驶行为相似度的方法，包括如下步骤：

获取车辆的原始数据并对其进行处理以提取计算驾驶员驾驶行为相似度的特征项；

通过驾驶行为相似度计算算法根据特征项建立车辆所有的常规驾驶员的驾驶行为相似度计算模型；

对建立的模型进行训练验证，得到训练好的车辆所有的常规驾驶员的驾驶行为相似度计算模型；

实时获取车辆在行驶过程中的驾驶行为数据，并提取计算当前驾驶员驾驶行为相似度的特征项；

将特征项输入训练好的驾驶行为相似度计算模型中，得到当前驾驶员与车辆所有的常规驾驶员的驾驶行为相似度。

进一步的，作为优选技术方案，提取计算驾驶员驾驶行为相似度的特征项具体包括：

获取车辆的原始数据，并对原始数据进行行程划分；