原文传递
一种基于驾驶指纹的驾驶行为安全评价方法
| 专利名称： | 一种基于驾驶指纹的驾驶行为安全评价方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于驾驶指纹的驾驶行为安全评价方法，包括：S1、通过设置在车辆上的传感器采集驾驶行为数据；S2、根据驾驶行为数据计算表征个体差异化驾驶行为的特征指标；S3、选取训练集，将特征指标输入机器学习分类器进行训练，通过机器学习分类器并计算得到驾驶指纹；S4、将待评价的驾驶行为数据作为测试集，比较其与正常驾驶状态下驾驶指纹间的差异程度；S5、计算驾驶指纹中各参数对驾驶安全的重要度权重；S6、通过主要成分分析方法计算上述差异程度的参数，并通过得到的因子得分对驾驶行为的安全性进行综合评价。本发明的方法能够充分考虑个体差异因素的影响，得出准确、全面、可靠的驾驶人安全评价结果。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 湖北;42 |
| 申请人： | 武汉理工大学 |
| 发明人： | 吴超仲;郝博文;张晖 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201810890209.8 |
| 公开号： | CN109229108A |
| 代理机构： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 |
| 代理人： | 王丹;刘琰 |
| 分类号： | B60W40/09(2012.01)I;B;B60;B60W;B60W40 |
| 申请人地址： | 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号 |
| 主权项： | 1.一种基于驾驶指纹的驾驶行为安全评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、通过设置在车辆上的传感器采集驾驶行为数据，包括驾驶操作数据和车辆运行状态数据；S2、根据驾驶行为数据计算表征个体差异化驾驶行为的特征指标，包括统计特征、形态特征和频率特征；S3、选取一定时长且连续的历史驾驶行为数据作为训练集，将特征指标输入机器学习分类器进行训练，通过机器学习分类器筛选出驾驶风格突变数据，并通过统计方法计算得到驾驶员在正常驾驶状态下各特征指标的分布特征和变化特点，作为驾驶指纹，驾驶指纹包括多个参数；S4、将待评价的驾驶行为数据作为测试集，比较测试集中驾驶行为数据与该驾驶员在正常驾驶状态下的驾驶行为数据的驾驶指纹之间的差异程度，并利用量化的差异指标表征差异程度；S5、通过灵敏度分析或重要度分析的方法，计算步骤S3得到的驾驶指纹中各参数对驾驶安全的重要度权重；S6、结合步骤S4得到的驾驶指纹间的差异程度，以及步骤S5得到的驾驶指纹各参数的重要度权重，通过主成分分析方法计算上述差异程度的参数，并通过得到的因子得分对驾驶行为的安全性进行综合评价。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
检索历史
应用推荐
