[发明专利]一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法

权利要求书

1.一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：信息采集，获取行车数据，通过车载TSP系统对车辆行驶数据进行采集；

S2：行程切分，通过获取的时间数据和车辆发动机数据对行程进行切分；

S3：获取行程的基础数据，对行程数据加工，并获取行为评分的相关数据；

S4：对行程数据进行聚类、分类，对车辆行驶数据进行分段；

S5：对行程数据进行评分，判断车辆驾驶行为的总评分。

2.根据权利要求1所述的一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，所述S1中TSP系统获车辆行驶数据进行采集是指：获取在车辆行驶中，使用终端采集车辆行驶的方向转角，横向加速度，纵向加速度，速度，车辆识别码，发动机点火状态，码表速度，时间戳，里程。

3.根据权利要求1所述的一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，所述S2中通过消息队列将实时数据进行存储，根据车辆标识码，发动机点火状态，码表速度和时间戳，对数据的行程进行划分。

4.根据权利要求1所述的一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，所述S3中对行程数据加工时对行程中的数据进行过滤，筛选出错误数据和异常数据，保留中间的有效数据，此外，需要从行程的数据报文中，解析出所需要的数据字段，并对部分数据进行加工，包括本次行程的驾驶时长，最高速度，驾驶距离以及各项加速度指标，对应的“三急”指标。

5.根据权利要求1所述的一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，所述S4中对车辆行驶数据进行分段，包括对上一步处理的数据进行聚类，即计算各个数据特征之间的距离公式，将距离较近的点划分为同一类点，依据轮数不停的迭代类中心，调整类内间距，按照数据的本身属性，对数据进行分类，最后，将同一类中的点打上相同的标签，完成对样本点的区分，后续当新的样本点达到一定的数量，将样本点放入历史样本中，进行整体的聚类。

6.根据权利要求1所述的一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，所述S5中判断车辆驾驶行为的总评分时根据上述的历史数据完成标记之后，将历史数据放入决策树模型中进行训练，并测试训练模型的准确性，当后续有新用户的行程数据，直接输入模型打上类别标签，制定类别标签与评分之间的对应关系，假设类别等级从高到低依次是A、B、C、D、E、F，评分为A的分数为100，评分属于B、C、D、E的，分数在a1与a2之间，而评分在F的，分数在a1到a3之间。

7.根据权利要求6所述的一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，所述S5中判断车辆驾驶评分分数的步骤进一步包括：

S501：判断车辆驾驶数据分类结果是否为A，若是，则车辆驾驶行为评分为100，若否，则执行步骤S502；

S502：判断车辆驾驶数据分类结果是否为B、C、D、E，若是，则车辆驾驶行为评分为（a1,a2）区间，若否，则执行步骤S503；

S503：判断车辆驾驶数据分类结果是否为F，若是，则车辆驾驶行为评分为（a2,a3）区间。