驾驶行为分析方法、装置及系统与流程

本发明属于机动车技术领域，尤其涉及驾驶行为分析方法、装置及系统。

背景技术：

随着人们生活水平的提高，越来越多的家庭拥有了自己的机动车。伴随着车辆保有量的不断增加，路面的交通情况也不断的恶化。另外，驾驶员的驾驶技术参差不齐，驾驶员在行车过程中不合理的操作极易导致交通事故。

因此，如何针对驾驶员的驾驶行为进行分析，以便后续能够给出相应的提示或者建议，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种驾驶行为分析方法，以便对驾驶员的驾驶行为进行准确、全面的分析。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一方面，本发明提供一种驾驶行为分析方法，包括：从车辆的CAN总线采集CAN报文；对所述CAN报文进行解析，获得所述车辆的车辆运行信号；根据与所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对所述车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件，其中，所述驾驶行为分析模型由服务器发送；若确定发生危险驾驶行为事件，则记录所述危险驾驶行为事件及其发生时间；确定在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件，根据在所述预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用所述驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，保存所述驾驶行为评价结果。

优选的，上述驾驶行为分析方法中，还包括：在初始化阶段向所述服务器发送所述车辆所属行业的行业信息。

优选的，上述驾驶行为分析方法中，在生成驾驶行为评价结果之后，还包括：向所述服务器发送所述驾驶行为评价结果。

优选的，上述驾驶行为分析方法中，在根据与所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对所述车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件之后，还包括：若确定发生危险驾驶行为事件，则输出提示信息，所述提示信息用于提示发生危险驾驶行为事件。

优选的，上述驾驶行为分析方法中，所述危险驾驶行为事件包括：急加速、急减速、空挡滑行、怠速过长、停车状态加油门、冷启动未暖车、超速、超转、疲劳驾驶、车道偏离、跟车过近和未避让行人。

另一方面，本发明提供一种驾驶行为分析装置，所述驾驶行为分析装置安装于车辆内，所述驾驶行为分析装置包括：CAN报文采集模块，用于从车辆的CAN总线采集CAN报文；信号解析模块，用于对所述CAN报文进行解析，获得所述车辆的车辆运行信号；数据接收模块，用于接收服务器发送的与所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型；计算模块，用于根据与所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对所述车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件；记录模块，用于在发生危险驾驶行为事件时记录所述危险驾驶行为事件及其发生时间；驾驶行为评价模块，用于确定在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件，根据在所述预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用所述驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，保存所述驾驶行为评价结果。

优选的，上述驾驶行为分析装置中，还包括：第一数据发送模块，用于在所述驾驶行为分析装置初始化阶段，向所述服务器发送所述车辆所属行业的行业信息。

优选的，上述驾驶行为分析装置中，还包括：第二数据发送模块，用于向所述服务器发送所述驾驶行为评价结果。

另一方面，本发明提供一种驾驶行为分析系统，包括服务器和安装于车辆内的驾驶行为分析装置；

所述驾驶行为分析装置从车辆的CAN总线采集CAN报文，对所述CAN报文进行解析，获得所述车辆的车辆运行信号，根据与所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对所述车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件，若确定发生危险驾驶行为事件，则记录所述危险驾驶行为事件及其发生时间，确定在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件，根据在所述预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用所述驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，保存所述驾驶行为评价结果；

所述服务器存储有多个行业的驾驶行为分析模型，按照预设规则向安装于车辆内的驾驶行为分析装置发送所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型。

优选的，上述驾驶行为分析系统中，所述服务器按照预设规则向安装于车辆内的驾驶行为分析装置发送所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型，具体为：所述服务器在更新驾驶行为分析模型之后，向安装于车辆内的驾驶行为分析装置发送所述车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型。

由此可见，本发明的有益效果为：

本发明公开的驾驶行为评价方法，从车辆的CAN总线获取CAN报文，通过对CAN报文进行分析获取与驾驶员的驾驶行为相关的车辆运行信号，利用与车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件，之后根据预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用该驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果。本发明公开的驾驶行为评价方法，通过对CAN报文进行解析获得种类丰富的车辆运行信号，基于种类丰富的车辆运行信号能够更加全面的对驾驶行为进行分析，另外，针对不同行业的车辆是采用不同的驾驶行为分析模型进行驾驶行为分析，因此分析结果更加准确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明公开的一种驾驶行为分析方法的流程图；

图2为本发明公开的另一种驾驶行为分析方法的流程图；

图3为本发明公开的一种驾驶行为分析装置的结构图；

图4为本发明公开的另一种驾驶行为分析装置的结构图；

图5为本发明公开的一种驾驶行为分析系统的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明公开一种驾驶行为分析方法，以便对驾驶员的驾驶行为进行准确、全面的分析。

参见图1，图1为本发明公开的一种驾驶行为分析方法的流程图。该方法包括：

步骤S1：从车辆的CAN总线采集CAN报文。

车辆的CAN(控制器局域网络)总线能够实现车辆中各个控制系统之间的数据交互，例如，CAN总线能够实现发动机电控系统、自动变速器控制系统、防抱死制动系统、自动续航系统和多媒体系统之间的数据交互。另外，CAN总线还与车辆中的各个传感器连接。

步骤S2：对CAN报文进行解析，获得车辆的车辆运行信号。

驾驶行为分析装置从车辆的CAN总线采集CAN报文，并对采集到的CAN报文进行解析，获得车辆的车辆运行信号。其中，车辆运行信号包括但不限于发动机的转速信号、车辆的加速度信号、车辆的角速度信号、档位信号、刹车信号和油门踏板信号。当车辆的内部安装有监控仪时，车辆运行信号还包括驾驶员的驾驶图像，通过对驾驶员的驾驶图像进行分析能够确定驾驶员的驾驶时长。当车辆的外部安装有图像采集装置时，车辆运行信号还包括图像采集装置拍摄的环境图像，通过对环境图像进行分析能够确定车辆是否避让行人、是否偏离车道、是否跟车过近。

步骤S3：根据与车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件。其中，该驾驶行为分析模型由服务器发送。

步骤S4：若确定发生危险驾驶行为事件，则记录发生的危险驾驶行为事件及其发生时间。

针对不同行业的车辆，对驾驶员的驾驶行为评价是存在差异的。例如：对于出租车行业而言，顾客的乘车感受需要出租车公司以及从业人员提起足够的重视，因此，对车租车驾驶员的驾驶行为评价要更为严格，如出租车司机应避免出现急加速、急减速和急转弯。

服务器针对不同行业分别构建相应的驾驶行为分析模型。例如，针对服务业车辆、家用车辆、长途货运车辆分别构建相应的驾驶行为分析模型。另外，服务器按照预设规则向车辆发送与其所属行业对应的驾驶行为分析模型。其中，驾驶行为分析模型定义了驾驶行为分析装置对CAN报文进行解析获得车辆运行信号的方法，定义了各种危险驾驶行为事件的判定方法，同时提供根据危险驾驶行为事件和发生次数生成驾驶行为评价结果的评价算法。

驾驶行为分析装置接收服务器发送的驾驶行为分析模型并进行存储，在获取到车辆运行信号之后，根据该驾驶行为分析模型中的判定方法对车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件，在确定发生危险驾驶行为事件时，记录该危险驾驶行为事件以及发生时间。

步骤S5：确定在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件，根据在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，保存驾驶行为评价结果。

驾驶行为分析装置根据记录的危险驾驶行为事件及其发生时间，确定在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件，之后利用驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，并保存该驾驶行为评价结果。

本发明公开的驾驶行为评价方法，从车辆的CAN总线获取CAN报文，通过对CAN报文进行分析获取与驾驶员的驾驶行为相关的车辆运行信号，利用与车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件，之后根据预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用该驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，并进行保存。本发明公开的驾驶行为评价方法，通过对CAN报文进行解析获得种类丰富的车辆运行信号，基于种类丰富的车辆运行信号能够更加全面的对驾驶行为进行分析，另外，针对不同行业的车辆是采用不同的驾驶行为分析模型进行驾驶行为分析，因此分析结果更加准确。

作为一种优选实施方式，危险驾驶行为事件包括：急加速、急减速、空挡滑行、怠速过长、停车状态加油门、冷启动未暖车、超速、超转、疲劳驾驶、车道偏离、跟车过近和未避让行人。

其中：

通过对驾驶员的驾驶图像进行分析，确定驾驶员的驾驶时长，如果驾驶时长超过了预置的时间阈值，则确定出现疲劳驾驶。

通过对环境图像进行分析，确定车辆是否未避免行人，是否偏离车道，是否跟车过近。

在图1所示驾驶行为分析方法的基础上，还可以进行改进。具体的，在步骤S5之后进一步设置步骤S6，如图2中所示。

步骤S6：向服务器发送驾驶行为评价结果。

也就是说，驾驶行为分析装置生成的驾驶行为评价结果既可以存储在本地，也可以上传至服务器。将驾驶行为评价结果上传至服务器，有利于对驾驶员进行实时的指导和调度。

另外，在步骤S3之后还可以进一步设置步骤S7，如图2中所示。

步骤S7：若确定发生危险驾驶行为事件，则输出提示信息，该提示信息用于提示驾驶员出现危险驾驶行为事件。

驾驶行为分析装置对车辆运行信号进行分析之后，如果确定发生危险驾驶行为事件，则输出提示信息，以便提示用户发生了危险驾驶行为事件。

需要说明的是，在驾驶行为分析装置使用之前，用户可以在服务器中对车辆进行注册。也就是说，用户登录服务器，输入车辆所属行业的行业信息和车辆中驾驶行为分析装置的标识，以便服务器向驾驶行为分析装置发送相应的驾驶行为分析模型。

作为另一种实施方式，在上述公开的各个驾驶行为分析方法中，还包括：在初始化阶段向服务器发送车辆所属行业的行业信息。服务器在运行过程中，根据驾驶行为分析装置发送的行业信息，就可以获取相应的驾驶行为分析模型，并向车辆中的驾驶行为分析装置发送该驾驶行为分析模型。

基于该实施方式，在驾驶行为分析装置投入使用之前，用户无需在服务器进行手动注册，简化了用户操作。

在本发明上述公开的各个驾驶行为分析方法中，作为一种优选实施方式，根据在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，具体为：

1、确定该评价方法中定义的各危险驾驶行为事件的分数和权重，其中，各类危险驾驶行为事件的权重的和为1。

2、计算在该预定时间段内发生的各危险驾驶行为事件的得分。如果在该预定时间段内，某一危险驾驶行为事件发生多次，则该危险驾驶行为事件的得分为：评价方法中定义的该危险驾驶行为事件的分数和发生次数的乘积。如果在该预定时间段内，某一危险驾驶行为事件仅发生一次，则该危险驾驶行为事件的得分为：评价方法中定义的该危险驾驶行为事件的分数。

3、计算在该预定时间段内发生的各危险驾驶行为事件的加权得分。其中，某一危险驾驶行为事件的加权得分为：该危险驾驶行为事件的得分和相应的权重的乘积。

4、计算在该预定时间段内发生的各危险驾驶行为事件的加权得分的和值。

作为一个示例，将该和值作为驾驶行为评价结果。

作为另一个示例，上述评价算法中定义多个分数区间，其中不同的分数区间对应于不同的安全等级。驾驶行为分析装置计算得到在该预定时间段内发生的各危险驾驶行为事件的加权得分的和值之后，将该和值与所述多个分数区间进行比对，确定该和值所属的分数区间，该分数区间对应的安全等级作为驾驶行为评价结果。

本发明上述公开了驾驶行为分析方法，相应的，本发明还公开安装于车辆内的驾驶行为分析装置。下文关于驾驶行为分析装置的描述，与上文关于驾驶行为分析方法的描述，可以相互参见。

参见图3，图3为本发明公开的一种驾驶行为分析装置的结构图。该驾驶行为分析装置包括CAN报文采集模块10、信号解析模块20、数据接收模块30、计算模块40、记录模块50和驾驶行为评价模块60。

其中：

CAN报文采集模块10，用于从车辆的CAN总线采集CAN报文。

信号解析模块20，用于对CAN报文采集模块10采集到的CAN报文进行解析，获得车辆的车辆运行信号。

车辆运行信号包括但不限于发动机的转速信号、车辆的加速度信号、车辆的角速度信号、档位信号、刹车信号和油门踏板信号。当车辆的内部安装有监控仪时，车辆运行信号还包括驾驶员的驾驶图像。当车辆的外部安装有图像采集装置时，车辆运行信号还包括图像采集装置拍摄的环境图像。

数据接收模块30，用于接收服务器发送的与车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型。

计算模块40，用于根据与车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对车辆运行信号进行分析，确定车辆是否发生危险驾驶行为事件。

记录模块50，用于在车辆发生危险驾驶行为事件时，记录发生的危险驾驶行为事件及其发生时间。

驾驶行为评价模块60，用于确定在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件，根据在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，保存驾驶行为评价结果。

本发明公开的驾驶行为评价装置，通过对CAN报文进行解析获得种类丰富的车辆运行信号，从而更加全面的对驾驶行为进行分析，另外，针对不同行业的车辆是采用不同的驾驶行为分析模型进行驾驶行为分析，因此分析结果更加准确。

作为一种优选方案，计算模块40能够确定的危险驾驶行为事件包括：急加速、急减速、空挡滑行、怠速过长、停车状态加油门、冷启动未暖车、超速、超转、疲劳驾驶、车道偏离、跟车过近和未避让行人。

在图3所示驾驶行为分析装置的基础上，还可以设置第一数据发送模块70、第二数据发送模块80和提示模块90中的一个或多个，可参见图4所示。

第一数据发送模块70，用于在驾驶行为分析装置初始化阶段，向服务器发送驾驶行为分析装置所在车辆所属行业的行业信息。

当然，具体实施中，在驾驶行为分析装置使用之前，用户也可以在服务器中对车辆进行手动注册。

第二数据发送模块80，用于向服务器发送驾驶行为评价模块60生成的驾驶行为评价结果。

提示模块90，用于在计算模块40确定车辆发生危险驾驶行为事件的情况下，输出提示信息。该提示信息用于提示驾驶员出现危险驾驶行为事件。

在图3和图4所示的驾驶行为分析装置中，驾驶行为评价模块60根据在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，可以采用上文中公开的优选实施方式。

本发明还公开一种驾驶行为分析系统，其结构如图5所示，包括服务器100和安装于车辆内的驾驶行为分析装置200。需要说明的是，驾驶行为分析系统可以包括一个或多个驾驶行为分析装置，图5中的各个驾驶行为分析装置安装于不同的车辆内，其标号均采用200。

驾驶行为分析装置200从车辆的CAN总线采集CAN报文，对CAN报文进行解析，获得车辆的车辆运行信号。驾驶行为分析装置200根据与车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件，若确定发生危险驾驶行为事件，则记录危险驾驶行为事件及其发生时间。驾驶行为分析装置200确定在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件，根据在预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，保存驾驶行为评价结果。

服务器100存储有多个行业的驾驶行为分析模型，按照预设规则向安装于车辆内的驾驶行为分析装置200发送车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型。

实施中，服务器100与驾驶行为分析装置200之间通过无线方式进行数据交互，如通过3G网络、4G网络或者WiFi网络进行数据交互。

本发明公开的驾驶行为分析系统，服务器针对不同行业车辆分别构建相应的驾驶行为分析模型，并按照预设规则向安装于车辆内的驾驶行为分析装置发送相应的驾驶行为分析模型；驾驶行为分析装置从车辆的CAN总线获取CAN报文，通过对CAN报文进行分析获取与驾驶员的驾驶行为相关的车辆运行信号，利用与车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型对车辆运行信号进行分析，确定是否发生危险驾驶行为事件，之后根据预定时间段内发生的危险驾驶行为事件、利用该驾驶行为分析模型包含的评价算法生成驾驶行为评价结果，并进行保存。基于本发明公开的驾驶行为分析系统，驾驶行为分析装置能够全面、准确地对驾驶行为进行分析，并且服务器能够及时更新各个驾驶行为分析装置使用的驾驶行为分析模型。

作为一种实施方式，服务器按照预设规则向安装于车辆内的驾驶行为分析装置发送车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型，具体为：

服务器在更新驾驶行为分析模型之后，向安装于车辆内的驾驶行为分析装置发送车辆所属行业对应的驾驶行为分析模型。

也就是说，服务器在对驾驶行为分析模型进行优化，得到新的驾驶行为分析模型之后，向安装于车辆内的驾驶行为分析装置发送相应的驾驶行为分析模型。在服务器与驾驶行为分析装置之间的数据交互次数较少的前提下，保证了驾驶行为分析装置中驾驶行为分析模型得到及时更新。

当然，驾驶行为分析装置可以向服务器发送获取驾驶行为分析模型的请求，服务器接收到请求后，向驾驶行为分析装置发送相应的驾驶行为分析模型。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。