[发明专利]一种商用车驾驶行为评价方法及系统

说明书

本发明公开了一种商用车驾驶行为评价方法及系统，包括，采集车联网中的行驶数据，筛选并计算评价用户驾驶行为安全性所需要的指标数据；将提取的指标数据作为特征变量，根据特征变量建立商用车驾驶行为安全性评价体系和评分因素集；利用层次分析法与熵权法结合的方法确定各个评价指标的权重向量；分析各个特征变量的特点，采用合适的隶属函数；运用模糊数学理论，得到特征变量对应的单因素隶属度向量；使用模糊评价算法，由权重向量和单因素隶属度向量得到模糊综合评价矩阵；根据求得的模糊综合评价矩阵分析用户的驾驶行为、驾驶评分。本发明提高了车辆数据的利用率和评价的准确度，对驾驶员下一次的安全驾驶具有指导性意义。

技术领域

本发明涉及车联网数据应用的技术领域，尤其涉及一种商用车驾驶行为评价方法及系统。

背景技术

物流行业的快速发展以及车联网相关技术的成熟，在交通安全领域出现更多的数据分析应用。针对商用车事故率迅速增长，造成了巨大的人员伤亡以及财产损失这一问题，选择基于车联网数据的商用车驾驶行为安全性评价研究作为切入点，力争改善交通安全问题。

当前，在商用车车联网领域，对于驾驶行为安全性评价的研究存在车辆行驶数据利用率低下以及浪费，多数评价方法考虑的指标维度单一，指标模糊，分析能力不强。为了规范驾驶行为、提升驾驶的安全性，需要更加充分有效的方法将车联网数据用于驾驶行为评价。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：如何克服车辆行驶数据利用不充分以及评价方法考虑指标较为单一的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，采集车联网中的行驶数据，筛选并计算评价用户驾驶行为安全性所需要的指标数据；将提取的所述指标数据作为特征变量，根据所述特征变量建立商用车驾驶行为安全性评价体系和评分因素集；利用层次分析法与熵权法结合的方法确定各个评价指标的权重向量；分析各个所述特征变量的特点，采用合适的隶属函数；运用模糊数学理论，得到所述特征变量对应的单因素隶属度向量；使用模糊评价算法，由所述权重向量和所述单因素隶属度向量得到模糊综合评价矩阵；根据求得的所述模糊综合评价矩阵分析所述用户的驾驶行为、驾驶评分。

作为本发明所述的商用车驾驶行为评价方法的一种优选方案，其中：包括，设定数据采集设备的采样频率为所需要的频率；通过车联网系统采集若干用户的车辆行驶数据。

作为本发明所述的商用车驾驶行为评价方法的一种优选方案，其中：包括，所述行驶数据包括，车辆识别号、驾驶时间、车辆所在的GPS经度、车辆所在位置的GPS纬度、车辆所在位置的GPS海拔、车辆的ECU总油耗、车辆的累积总油耗、车辆的瞬时油耗、车辆的仪表里程、车辆的ECU车速、车辆的发动机转速、车辆的加速度、车辆的发动机扭矩、车辆的发动机负荷、车辆的总发动机怠速时间、车辆的总行驶时间。

作为本发明所述的商用车驾驶行为评价方法的一种优选方案，其中：包括，将所述行驶数据划分为若干行程段数据，根据每个行程内的车辆行驶数据计算每个行程的所述指标数据；所述指标数据包括，行程距离、车速均值、车速标准差、最大车速、急加速次数、急刹车次数、大油门次数、超速时长占比、空挡滑行次数、低档高速次数、疲劳报警次数。

作为本发明所述的商用车驾驶行为评价方法的一种优选方案，其中：包括，分析每个所述特征变量与驾驶行为之间的关系；建立基于所筛选的特征变量的商用车驾驶行为安全性评价体系，求取评价体系中每个特征变量的权重向量；建立评语集与评价分数的对应关系，分为五个评语与0-100分均匀分段对应。