[发明专利]一种车辆个性化风险行为识别方法

说明书

本发明涉及一种车辆个性化风险行为识别方法，车联网信息平台采集车辆的速度，对采集的车辆速度进行预处理，根据预处理后车辆的速度计算驾驶加速度数据；通过Z‑标准化方法对驾驶加速度数据进行标准化处理；将标准化后的加速度数据，经过PAA方法进行分级；提取较为频繁的驾驶行为模式，即典型的驾驶行为模式；根据提取的典型驾驶行为模式，判定驾驶员驾驶行为偏好；搭建基于典型驾驶行为的个性化驾驶行为评估模型；利用上述搭建的评估模型对驾驶员驾驶风险性进行评价；本发明有针对的帮助驾驶人改善驾驶行为，建立驾驶人的个性化驾驶风险识别方法，为提高车辆安全性，减少事故发生提出了新思路。

技术领域

本发明属于车辆安全驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆个性化风险行为识别方法。

背景技术

车辆安全形势日益严峻，是社会普遍关注的热点问题。研究表明车辆交通事故中，不良驾驶行为导致的事故占绝大多数。如何有效评估驾驶人的驾驶风险，对驾驶人的风险驾驶行为进行辨识，是降低车辆事故的关键技术手段之一。当前研究针对驾驶行为的风险评估方法大多基于固定阈值，然而驾驶人驾驶习惯和特征因人而异，采用固定阈值显然无法适应个性化的驾驶特征需求，造成风险预测精度偏低。因此，亟待研究一种能够对驾驶人驾驶风险进行非定义阈值的建模方法。同时要求可操作性强、实用化等特点，可以针对不同的驾驶人进行个性化风险评估，并进一步挖掘驾驶行为特征与驾驶安全之间的关系，以提高风险模型评估精度，改善驾驶人驾驶行为，降低事故风险。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种车辆个性化风险行为识别方法。

为了达到上述目的，本发明提供的一种车辆个性化风险行为识别方法包括按顺序进行的下列步骤：

步骤1：车联网信息平台采集车辆的速度，对车辆的速度进行预处理得到预处理后车辆的速度，根据预处理后车辆的速度计算驾驶加速度数据；

步骤2：结合预处理后驾驶行为数据，通过Z-标准化方法对驾驶加速度数据进行标准化处理；

步骤3：将标准化后的加速度数据，经过PAA方法进行分级；

步骤4：提取较为频繁的驾驶行为模式，即典型的驾驶行为模式；

步骤5：根据提取的典型驾驶行为模式，判定驾驶员驾驶行为偏好，判定为平顺驾驶行为风格、激进驾驶行为风格、保守驾驶驾驶行为风格；

步骤6：搭建基于典型驾驶行为及加速度变化特性的个性化驾驶行为评估模型；

步骤7：利用上述搭建的个性化驾驶行为评估模型对驾驶员驾驶风险性进行评价；

作为优选，步骤1所述的车联网信息平台采集车辆的速度为：

通过OBD模块采集车辆的速度，并由蜂窝网络模块将车辆的速度无线传输至所述车联网信息平台；

所述车辆的速度为：v_i，i∈[1，N]，N为采样时刻的数量，v_i表示第i个采样时刻的车辆速度；

步骤1中所述对车辆的速度进行预处理为：

通过数据预处理方式对于车辆的速度进行无效值处理，若v_i为空值或缺失，则令v_i＝0；

其中，i∈[1，N]，N为采样时刻的数量，v_i表示第i个采样时刻的车辆速度；

步骤1所述的预处理后车辆的速度为：V_i，i∈[1，N]，N为采样时刻的数量，V_i表示第i个采样时刻的车辆速度；

步骤1所述的计算车辆加速度为：

a_i＝V_i+1-V_i