[发明专利]判别驾驶行为安全等级的方法及存储介质

权利要求书

1.一种判别驾驶行为安全等级的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取目标车辆在监测时段内的驾驶行为数据；

S2、对获取的驾驶行为数据进行归一化；

S3、将归一化的数据结果通过聚类方法获取聚类结果；

S4、对聚类结果用深度学习模型来对数据集进行训练，最后给出每一条数据为0的概率，然后乘以100，结果即为计算出来的安全驾驶行为分数；

S5、根据安全驾驶行为分数给出安全驾驶行为等级。

2.根据权利要求1所述的判别驾驶行为安全等级的方法，其特征在于：所述步骤S2中，归一化所用方法为线性函数归一化(Min-Max scaling)。

3.根据权利要求2所述的判别驾驶行为安全等级的方法，其特征在于：所述步骤S3中，聚类方法采用k-means聚类方法。

4.根据权利要求3所述的判别驾驶行为安全等级的方法，其特征在于：所述步骤S4中，深度学习模型为VGG16深度学习模型。

5.根据权利要求4所述的判别驾驶行为安全等级的方法，其特征在于：所述步骤S5中，将安全驾驶行为等级划分为A、B、C、D、E五个档位，其中，分数大于80小于等于100为A档，分数大于60小于等于80为B档，分数大于40小于等于60为C档，分数大于20小于等于40为D档，分数大于0小于等于20为E档。

6.根据权利要求1至5任一所述的判别驾驶行为安全等级的方法，其特征在于：所述驾驶行为数据包括目标车辆上各类传感器所采集的定位数据、速度数据、加速度数据和油耗数据中的一种或多种。

7.根据权利要求6所述的判别驾驶行为安全等级的方法，其特征在于：所述驾驶行为数据包括急加速次数、急减速次数、急刹车次数、最大速度和平均速度。

8.一种存储介质，其内存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被处理器调用执行时，能实现如权利要求1至7任一项所述的判别驾驶行为安全等级的方法的步骤。