[发明专利]车辆驾驶行为识别方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种车辆驾驶行为识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：采集本车辆及前方车辆在行驶过程中的当前数据信息；对本车辆和前方车辆的当前数据信息进行分析，确定车辆的当前行驶场景；将本车辆和前方车辆的输入训练后的与所述车辆的当前行驶场景对应的随机森林模型中，识别本车辆的当前驾驶行为。本发明根据采集的本车辆和前方车辆的数据信息，判断本车辆行驶的场景，根据不同的行驶场景构造对应的随机森林模型，根据不同场景数据对随机森林模型进行训练，利用训练后的随机森林模型对不同场景下的车辆驾驶行为进行识别，能够准确高效识别不同场景下的车辆驾驶行为。

技术领域

本发明涉及车辆驾驶领域，更具体地，涉及一种车辆驾驶行为识别方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着智能网联汽车的大力发展，汽车的自动驾驶能力加强需要结合本土自然驾驶习惯，目前对车辆的驾驶行为的研究主要是通过采集车辆在行驶过程中的行驶数据信息，根据车辆的行驶数据信息判断车辆的行驶行为类型。

由于不同的个体会有区别，这种简单的通过车辆的行驶数据信息判断车辆的行驶行为类型的方式，不够准确，效率也低下。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车辆驾驶行为识别方法、系统、电子设备及存储介质。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种车辆驾驶行为识别方法，包括：采集本车辆及前方车辆在行驶过程中的当前数据信息，当前数据信息包括本车辆的当前行驶信息、本车辆的当前动作信息以及前方车辆的当前行驶信息；对本车辆和前方车辆的当前数据信息进行分析，确定车辆的当前行驶场景；将本车辆和前方车辆的当前数据信息输入训练后的与所述车辆的当前行驶场景对应的随机森林模型中，识别本车辆的当前驾驶行为类型。

在上述技术方案的基础上，本发明实施例还可以作出如下改进。

进一步的，本车辆和前方车辆的当前行驶信息包括本车辆的纵向车速、横向车速、纵向加速度、横向加速度、本车辆与前方车辆的纵向距离和横向距离；本车辆的当前动作信息包括制动踏板状态信息、加速踏板状态信息、转向灯状态信息、方向盘转角；前方车辆的当前行驶信息包括前方车辆的横向加速度和纵向加速度。

进一步的，车辆行驶场景包括前车减速场景和前车加塞场景；相应的，对本车辆和前方车辆的当前数据信息进行分析，确定车辆的当前行驶场景包括：在采集的当前预设时间段的本车辆和前方车辆的数据信息中，若前方车辆的横向距离从大于设定值变化到小于设定值，且前方车辆的横向加速度大于0，则车辆的当前行驶场景为前车加塞场景；若前方车辆的横向距离小于设定值并保持稳定，纵向距离减小，且前方车辆的纵向加速度小于0，则车辆的当前行驶场景为前车减速场景。

进一步的，还包括：采集本车辆及前方车辆在行驶过程中的历史数据信息；对本车辆和前方车辆的历史数据信息按照不同场景进行分类，得到每一种场景下的本车辆和前方车辆的历史数据信息；根据每一个场景下的每一组本车辆和前方车辆的历史数据信息，分析本车辆的驾驶行为类型；任一个场景下的每一组本车辆和前方车辆的历史数据信息和对应的车辆驾驶行为构成所述任一个场景下的训练集；利用任一个场景的训练集对于任一个场景对应的随机森林模型进行训练。

进一步的，还包括：设置任一个场景对应的随机森林模型的最大深度和最大叶节点数目。

进一步的，车辆驾驶行为包括激进类驾驶行为和平缓类驾驶行为。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种车辆驾驶行为识别系统，包括：采集模块，用于采集本车辆及前方车辆在行驶过程中的当前数据信息，所述当前数据信息包括本车辆的当前行驶信息、本车辆的当前动作信息以及前方车辆的当前行驶信息；分析模块，用于对本车辆和前方车辆的当前数据信息进行分析，确定车辆的当前行驶场景；识别模块，用于将本车辆和前方车辆的当前数据信息输入训练后的与所述车辆的当前行驶场景对应的随机森林模型中，识别本车辆的当前驾驶行为类型。