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CN112622921A - 一种检测司机异常驾驶行为的方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种检测司机异常驾驶行为的方法、装置及电子设备 Download PDF

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CN112622921A
CN112622921A CN202011054881.7A CN202011054881A CN112622921A CN 112622921 A CN112622921 A CN 112622921A CN 202011054881 A CN202011054881 A CN 202011054881A CN 112622921 A CN112622921 A CN 112622921A
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abnormal
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Guangzhou Chenqi Travel Technology Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种检测司机异常驾驶行为的方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：监测目标车辆的航向；若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为；根据所述变道驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。对驾驶员的异常变道驾驶行为进行监测，并作一个客观评价，判断驾驶员是否存在异常驾驶行为。并以此为依据，用于对司机的不安全驾驶行为做出提醒或警告，用于规范司机的驾驶操作，最重要是改善司机驾驶习惯，提高网约车安全驾驶的服务质量，从而提升乘客的出行体验。

Description

一种检测司机异常驾驶行为的方法、装置及电子设备
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种检测司机异常驾驶行为的方法、装置及电子设备。
背景技术
网约车是基于互联网技术构建服务平台，接入符合条件的车辆和驾驶员，通过整合供需信息，提供预约出租汽车服务。随着打车出行越来越受到大众的青睐，如何提高驾驶员安全驾驶的服务质量，也变成服务商重点关注的问题。
驾驶员自身驾驶习惯不良，容易带来较大的交通安全隐患。监测和智能评估驾驶员的异常驾驶行为，有助于及早发现可能的不规范或不良好的驾驶行为，避免交通事故的发生。
目前，判断驾驶员驾驶行为的方式包括通过采集的车辆速度进行分析、乘客评价、监控设备(例如，摄像头)监控驾驶员的操作。但现有技术难以有效检测驾驶员驾驶车辆过程中的异常驾驶行为。
发明内容
本发明的目的是要解决上述的技术问题，提供一种驾驶行为检测方法、装置及电子设备。
为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的，主要包括以下几个方面：：
第一方面，本发明所述一种检测司机异常驾驶行为的方法，所述方法包括：
监测目标车辆的航向；
若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为；
根据所述变道驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
结合第一方面，本发明提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据目标车辆的航向变化对应的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为，包括：
获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息；
识别道路是否为直线道路和道路拥堵，若是，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化；
若航向持续变化，则识别车辆是否变道，若是，则确定所述驾驶员的驾驶行为是异常变道驾驶行为。
结合第一方面，本发明提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化，包括：
获取目标车辆航向变化对应的轨迹数据，所述轨迹数据包括若干连续的轨迹点；
若轨迹数据满足预设条件，则确定目标车辆的航向连续变化。
结合第一方面，本发明提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，监测目标车辆的航向，包括：
实时获取所述目标车辆的GPS轨迹，所述GPS轨迹的轨迹点包括航向信息；
根据GPS轨迹的相邻轨迹点的航向信息，监测目标车辆的航向。
结合第一方面，本发明提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：
监测目标车辆的速度；
计算目标车辆的速度差值，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为，和/或；
根据实时道路信息和目标车辆的速度信息，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为；
根据所述速度异常驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
第二方面，本申请还提供了一种检测司机异常驾驶行为的装置，所述装置包括监测模块、识别模块、计算模块；
所述监测模块，用于监测目标车辆的航向；
所述识别模块，用于若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为；
所述计算模块，用于根据所述变道驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
结合第二方面，本发明提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述识别模块，具体用于根据以下步骤根据目标车辆的航向变化对应的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为，包括：
获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息；
识别道路是否为直线道路和道路拥堵，若是，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化；
若航向持续变化，则识别车辆是否变道，若是，则确定所述驾驶员的驾驶行为是异常变道驾驶行为。
结合第二方面，本发明提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述监测模块，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的航向，包括：
实时获取所述目标车辆的GPS轨迹，所述GPS轨迹的轨迹点包括航向信息；
根据GPS轨迹的相邻轨迹点的航向信息，监测目标车辆的航向。
结合第二方面，本发明提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述监测模块，还用于监测目标车辆的速度；
所述识别模块，还用于计算目标车辆的速度差值，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为，和/或，还用于根据实时道路信息和目标车辆的速度信息，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为；
所述计算模块，用于根据所述速度异常驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
第三发明，本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器与存储器连接，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行第一方面的第一～四任意一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本申请基于航向数据和实时道路信息进行分析，对驾驶员的异常变道驾驶行为进行监测，并作一个客观评价，判断驾驶员是否存在异常驾驶行为。并以此为依据，用于对司机的不安全驾驶行为做出提醒或警告，用于规范司机的驾驶操作，最重要是改善司机驾驶习惯，提高网约车安全驾驶的服务质量，从而提升乘客的出行体验。
为使本申请实施例的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下面将结合实施例，并配合所附附图，作详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例一所提供的检测司机异常驾驶行为的流程图；
图2示出了本申请实施例二所提供的监测目标车辆的航向的示意图；
图3示出了本申请实施例三所提供的识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为的流程图；
图4示出了本申请实施例三所提供的识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为的一种实例流程图；
图5示出了本申请实施例四所提供的检测司机异常驾驶行为的流程图；
图6示出了本申请实施例四所提供的识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为检测的流程图；
图7示出了本申请实施例五所提供的检测司机异常驾驶行为的装置的示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。
基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例下述方法、装置、电子设备可以应用于任何需要对驾驶员的驾驶行为进行检测的场景，比如，可以应用于网约车软件、打车软件、车载导航等。本申请实施例并不对具体的应用场景作限制，任何使用本申请实施例提供的方法识别航向变化，并根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为的方案均在本申请保护范围内。
本申请实施例中，可以监测目标车辆的航向变化/速度变化，并利用实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆驾驶员的驾驶行为，如不安全变道、急加速驾驶行为、急减速驾驶行为、超速驾驶行为等。为网约车服务质量、驾驶员以及乘客的安全出行提供参考。下述实施例将会对驾驶行为的识别过程作详细说明。
实施例1
如图1所示，其为本申请实施例一提供的一种检测司机异常驾驶行为的方法，包括：
S100:监测目标车辆的航向。
在具体实施中，软件平台(比如打车软件平台)可以根据目标车辆的GPS轨迹数据，轨迹数据包含航向信息，以监测目标车辆的航向。软件平台可以针对驾驶员确认的接送乘客的订单，在该订单进行过程中，实时获取目标车辆的GPS轨迹数据，包含位置信息、速度值、航向以及对应的时间点，并对获取目标车辆的GPS轨迹数据进行记录。另外，软件平台也可以在驾驶员未接单时检测其驾驶行为，从而可以确定目标车辆的驾驶员的驾驶习惯。
在获取目标车辆的航向时，可以利用全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)实时获取目标车辆的GPS轨迹数据，GPS通过实时定位的目标车辆的位置来确定目标车辆的航向。在判断目标车辆的航向变化，通过目标车辆在相邻轨迹点的航向信息判断。一些实施方式中，软件平台还可以利用驾驶员的移动终端获取航向数据。
S200：若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为。
本实施例的技术方案，主要通过监测驾驶员是否频繁变道、危险变道的驾驶行为，评价其是否具有异常变道驾驶行为。有助于及早发现可能的不规范或不良好的驾驶行为，避免交通事故的发生。为了使评价更为客观，本技术方案结合实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为。实时道路信息可包括道路类型、道路线形、道路限速、路况等信息。
在具体实施中，当软件平台(比如打车软件平台)监测到目标车辆发生航向变化时，则可以表明目标车辆存在变道意图。进一步的，结合实时道路信息，分析目标车辆的轨迹数据，可提现出驾驶员的在各种路况下的变道驾驶行为，作为识别驾驶行为的依据，以判断是否存在不安全操作作为识别驾驶行为的依据。
其中，当次S200的识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为结束后，则跳转回S100 中，重新执行监测目标车辆的航向变化步骤，继续监测，以此循环，直至完成该订单行程。以获取在订单过程中，驾驶员的异常变道驾驶总次数。另一方面，软件平台也可以在驾驶员未接单时检测其驾驶行为，通过依次获取目标车辆行驶的起始点和终点，确定车辆驾驶路线，当车辆停下时，获取终点，循环流程结束。
需要说明的是，上述实时道路信息是本领域的技术人员通过现有技术可获取的。例如，通过第三方软件的电子地图服务，如腾讯位置服务、高德地图、百度地图等，提供数字地图内容、导航和位置服务。或者，软件平台可以根据GPS定位系统采集的路况信息。
S300：根据所述变道驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
在具体实施中，软件平台可以针对驾驶员确认的接送乘客的订单，在该订单进行过程中，累计变道驾驶行为的次数，当次数超过预设次数阈值时，确定目标车辆的驾驶员存在异常驾驶行为。由于道路状况复杂，依靠单次变道驾驶行难以精确评价驾驶员的驾驶行为，为此，通过累计次数的综合判断，能更为客观的判断驾驶员的变道驾驶行为。
在其中一种实施方式中，当次数超过预设次数阈值时，确定目标车辆的驾驶员存在异常驾驶行为，具体包括：
获取订单的起始点和终点，确定本次订单的导航行驶路线。计算当前导航行驶路线中的所有直线道路的总距离，根据预设规则计算总距离的变道驾驶行为次数阈值；当S200识别的变道驾驶行为次数超过阈值时，则判断目标车辆的驾驶员存在异常驾驶行为。另外，软件平台也可以在驾驶员未接单时检测其驾驶行为，通过获取目标车辆行驶的起始点和终点，确定形成路线，从而可以确定目标车辆的驾驶员的驾驶习惯。
其中，导航行驶路线可以通过第三方地图软件提供的导航服务和位置服务获得。而所述预设规则，可以是区间距离与次数阈值的比例关系。
实施例2
如图2所示，本申请实施例还提供一种实施方式，监测目标车辆的航向的过程，包括：
S110:实时获取所述目标车辆的GPS轨迹，所述GPS轨迹的轨迹点包括航向信息。
这里，可以通过GPS定位系统实时获取目标车辆的GPS轨迹，GPS轨迹是采用GPS轨迹记录仪器采集的一系列的轨迹点，每个轨迹点至少包括日期、时间、经度、纬度、速度、航向等信息。可通过车载GPS定位装置、驾驶员的移动终端等获取。这种方式软件平台可以直接获取目标车辆的GPS轨迹，由GPS轨迹中的航向信息直接得到目标车辆的航向，从而可以减少软件平台的计算量，并且可以得到相对准确的目标车辆的航向。
GPS轨迹采集主要有两种方式，按照时间间隔或按照距离间隔。GPS轨迹的获取，是本领域技术人员可根据实际需求设计的，例如：
1、时间间隔即每隔一个时间段，获取记录的一次轨迹点，常用的时间间隔有1秒、5秒、 10秒、15秒、30秒、60秒、120秒几种。
2.、距离间隔即每移动一段距离，获取记录的一次轨迹点，常用的距离间隔由50米、100 米、150米、300米、500米、1000米几种。
本申请中，优选采用时间间隔获取GPS轨迹点，时间间隔优选为1S。
S120：根据GPS轨迹的相邻轨迹点的航向信息，判断目标车辆的航向是否变化。
具体的，软件平台通过判断相邻轨迹点的航向是否变化，即可判断出目标车辆的航向变化。具体的，本领域技术人员也可以设计相邻轨迹点的航向偏差范围，当相邻轨迹点的航向变化超出预设范围时，才确定目标车辆的航向变化。
通过上述方式，可快速、实施判断出目标的车辆的航向变化。
实施例3
如图3所示，本申请实施例还提供一种实施方式，根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为，具体包括：
S210：获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息。
具体的，当检测目标车辆的航向变化时，实时获取的目标车辆的位置信息，通过位置信息获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息，可通过地图软件平台提供的地图位置服务获取到对应的实时道路信息。其中，所述实时道路信息可包括道路类型、道路线形、道路限速、路况等信息。
S220:识别道路是否为直线道路和道路拥堵，若是，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化。
首先，判断目标车辆当前行驶的道路是否为直线道路，若是，则执行下一步骤，若否，则跳转至S100，重新执行监测目标车辆的航向变化步骤。可通过道路线形进行判断是否直线道路，具体的，可以在当前道路上截取一段道路进行判断，提高判断的准确性。所截取的道路是目标车辆的航向变化时，目标车辆所在地理位置的前后预设距离内的道路段。
在本实施例中，需要预先识别当前地图位置的道路是否为直线道路，具体的，可以先获取航向变化时的前后预设距离内的道路，判断前后预设距离内的道路的道路线形是否为同一直线，若是，是否为直线道路。通过此设计，避免车辆在进入弯道等特殊路况时，航向必然在实时变化，避免误判。
其次，判断目标车辆当前行驶的道路是否拥堵，若是，则执行下一步骤，若否，则跳转至 S100，重新执行监测目标车辆的航向变化步骤。现有电子地图软件平台，均有提供路况信息。本软件平台可直接从第三方电子地图平台中获取路况信息，直接判断当前道路是否拥堵。且技术人员可以设置相应的识别拥堵机制，对第三方电子地图提供的路况信息进一步的识别，划分各种拥堵状态。
当目标车辆所处的道路为直线道路，且道路状况为拥堵时，说明当前道路交通拥挤、无法畅行，在此情况下变道存在安全隐患，不宜变道。进一步的，通过判断目标车辆的航向是否连续变化，可以判断驾驶员在进行变道操作，若是，则执行下一步骤，若否，则跳转至S100，重新执行监测目标车辆的航向变化步骤。
进一步的，在本实施例还提供了一种实施方式，根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化，具体包括：
S221:获取目标车辆航向变化对应的轨迹数据，所述轨迹数据包括若干连续的轨迹点。
这里，可以通过GPS定位系统实时获取目标车辆的GPS轨迹，得到目标车辆的轨迹数据。 GPS轨迹是采用GPS轨迹记录仪器采集的一系列的轨迹点。可通过车载GPS定位装置、驾驶员的移动终端等获取。这种方式软件平台可以直接获取目标车辆的GPS轨迹。
具体的，目标车辆航向变化对应的轨迹数据，可以时航向变化轨迹点前后时间间隔内的轨迹点。在其中一种实施方式中，获取航向变化轨迹点的后10s内的所有轨迹点，将后10s内的轨迹点集合得到轨迹数据。通过引入后时间段内的轨迹点，结合判断更为可靠、准确；本发明并不限定具体时间，也可以是航向变化轨迹点后3s、5s或8s内的轨迹点集合。
S222：若轨迹数据满足预设条件，则确定目标车辆的航向连续变化。若不满足，则跳转至 S100，重新执行监测目标车辆的航向变化步骤。
在其中一种实施方式中，通过判断轨迹数据中轨迹点的航向变化次数，例如，第N轨迹点与(N-1)轨迹点比较，N为大于1的整数，相邻轨迹点的航向变化，则计为一次航向变化；当航向变化总次数超过预设次数条件，则确定目标车辆的航向连续变化。
S230:若航向持续变化，则识别车辆是否变道，若是，则确定所述驾驶员的驾驶行为是异常变道驾驶行为。若否，则跳转至S100，重新执行监测目标车辆的航向变化步骤。
在本实施例中，通过目标车辆的航向数据判断其是否变道，当航向持续变化，进一步的识别车辆是否确实发生变道，则可以确定驾驶员的驾驶行为是变道驾驶行为。通过双重判断机制，更为准确确认目标车辆的驾驶员进行变道操作，减少航向数据的异常带来的误判。
具体的，目标车辆是否变道，可以借鉴现有的车辆变道技术或通过预设机制判断。在其中一种实施方式中，通过判断相邻轨迹点的航向角偏差值，当相邻轨迹点的航向角偏差值大于预设角度时，可以确定为车辆在变道。
在另一种实施方式中，可通过监测车辆行驶轨迹与电子地图相匹配，计算迹路比、最大纵向位移等数据。将S221所获取目标车辆航向变化对应的轨迹数据，与电子地图的匹配，计算相应的数据判断是否车辆是否实际发生变道，这是本领域的技术人员可实施的。
具体的，如图4所示，其为本申请的一种实施示例，软件平台针对驾驶员确认的接送乘客的订单，在该订单进行驾驶行程中，检测并记录驾驶员的异常变道驾驶行为。当订单结束时，驾驶行程结束，统计异常变道驾驶行为的次数，识别驾驶员是否存在异常驾驶行为，具体检测步骤参加上述实施例。
实施例4
如图5所示，本申请实施例还提供一种实施方式，检测司机异常驾驶行为的方法还包括检测目标车辆的速度，通过速度信息判断目标车辆的驾驶员是否存在速度异常驾驶行为，速度异常驾驶行为包括超速驾驶行为、急加速驾驶行为和急刹车驾驶行为。具体的，包括如下步骤：
S400：监测目标车辆的速度值；
这里，可以通过GPS定位系统实时获取目标车辆的速度值，具体参考上述实施例中GPS 轨迹的说明。这种方式软件平台可以直接获取目标车辆的速度值，无需先通过获取的目标车辆的位置信息，再由获取的目标车辆的位置信息计算目标车辆的速度值，从而可以减少软件平台的计算量，并且可以得到相对准确的目标车辆的速度值。
在其中一种实施方式中，可通过判断相邻两个GPS轨迹点的速度差值，进而可以判断目标车辆的速度变化。优选地，当相邻两个GPS轨迹点的速度差值超出预设差值时，进入下一步骤。
在另一种实施方式中，根据目标车辆的速度值，计算目标车辆的加速度值。可以根据目标车辆在相邻GPS轨迹点的速度值，以及该相邻数据采集点之间的时间间隔，计算目标车辆的加速度值。实时监测目标车辆的加速度值，通过加速值判断目标车辆的速度变化。
S510：计算目标车辆的速度差值，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为。
其中，速度异常驾驶行为包括急加速和急刹车驾驶行为。该步骤中，主要用于识别急加速 /急刹车驾驶行为：依据前一步骤S400的记载，可通过判断相邻两个GPS轨迹点的速度差值、又或者在某一时间间隔内的两个GPS轨迹点的速度差值，判断当前目标车辆的行驶状态。例如，当速度差值为负值，可判断目标车辆在减速，当速度差值超过预设差值时，可以判断为急刹车驾驶行为。当速度差值为正值，可判断目标车辆在加速，当速度差值超过预设差值时，可以判断为急加速驾驶行为。
S520：根据实时道路信息和目标车辆的速度信息，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为。
其中，所述速度异常驾驶行为超速驾驶行为。该步骤中，主要用于识别超速驾驶行为，具体包括：
S521：获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息。
具体的，当检测目标车辆的航向变化时，实时获取的目标车辆的位置信息，通过位置信息获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息，可通过地图软件平台提供的地图位置服务获取到对应的实时道路信息。其中，所述实时道路信息可包括道路类型、道路线形、道路限速、路况等信息。
S522：若识别当前道路限速，则获取目标车辆的速度信息；
S523：判断速度信息是否超过道路限速的速度，若是，则判断为目标车辆的驾驶员为超速驾驶行为。
S600：根据所述速度异常驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
在具体实施中，软件平台可以针对驾驶员确认的接送乘客的订单，在该订单进行过程中，累计速度异常驾驶行为的次数，当次数超过预设次数阈值时，确定目标车辆的驾驶员存在异常驾驶行为。
具体的，速度异常驾驶行为和变道驾驶行为两者可以综合判断驾驶员的驾驶行为，为此，通过变道、超速、急加速和急刹车等多方面的综合判断，能更为客观的判断驾驶员的驾驶习惯是否不安全。
在其中一种实施方式中，当次数超过预设次数阈值时，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为，具体包括：
获取订单的起始点和终点，确定本次订单的导航行驶路线。计算当前导航行驶路线中的所有直线道路的总距离，根据预设规则计算总距离的变道驾驶行为次数阈值；当S200和/或S500 识别的危险驾驶行为次数超过阈值时，则判断目标车辆的驾驶员存在异常驾驶行为。另外，软件平台也可以在驾驶员未接单时检测其驾驶行为，通过获取目标车辆行驶的起始点和终点，确定形成路线，从而可以确定目标车辆的驾驶员的驾驶习惯。
其中，导航行驶路线可以通过第三方地图软件提供的导航服务和位置服务获得。而所述预设规则，可以是区间距离与次数阈值的比例关系。
具体的，如图6所示，其为本申请的一种实施示例，软件平台针对驾驶员确认的接送乘客的订单，在该订单进行驾驶行程中，检测并记录驾驶员的速度异常驾驶行为。当订单结束时，驾驶行程结束，统计速度异常驾驶行为的次数，识别驾驶员是否存在异常驾驶行为，具体检测步骤参加上述实施例。
在另一种实施示例中，结合图4和图6的流程示意图，通过速度异常驾驶行为和变道驾驶行为两者可以综合判断驾驶员的驾驶行为，为此，通过变道、超速、急加速和急刹车等多方面的综合判断，能更为客观的判断驾驶员的驾驶习惯是否不安全。
实施例5
如图7所示，本申请实施例5提供了一种检测司机异常驾驶行为的装置，包括监测模块、识别模块、计算模块；其中，
所述监测模块，用于监测目标车辆的航向；
所述识别模块，用于若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为；
所述计算模块，用于根据所述变道驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
在具体实施中，所述监测模块，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的航向，包括：
实时获取所述目标车辆的GPS轨迹，所述GPS轨迹的轨迹点包括航向信息；
根据GPS轨迹的相邻轨迹点的航向信息，监测目标车辆的航向。
其中，监测模块可通过无线通信方式，与车载GPS定位仪器、或者驾驶员的移动终端进行交互，获取目标汽车的GPS轨迹，直接获取目标汽车的位置信息、速度信息和航向等数据。
在具体实施中，所述识别模块，具体用于根据以下步骤根据目标车辆的航向变化对应的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为，包括：
获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息；
识别道路是否为直线道路和道路拥堵，若是，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化；
若航向持续变化，则识别车辆是否变道，若是，则确定所述驾驶员的驾驶行为是异常变道驾驶行为。
实施例6
本申请实施例6提供了一种检测司机异常驾驶行为的装置，包括监测模块、识别模块、计算模块；其中，
所述监测模块，用于监测目标车辆的航向和/或速度；
所述识别模块，用于若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为；和/或，
所述识别模块，还用于计算目标车辆的速度差值，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为，和/或，还用于根据实时道路信息和目标车辆的速度信息，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为；
所述计算模块，用于根据所述变道驾驶行为和/或速度异常驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
进一步地，所述装置还包括：
提示模块，用于若识别出所述驾驶员出现异常驾驶行为时，或者，若所述驾驶员的异常驾驶行为的总次数大于设定次数阈值，则向所述驾驶员发送语音提示信息，以警示所述驾驶员注意安全驾驶。
进一步地，所述装置还包括：
惩罚模块，用于若识别出所述驾驶员出现异常驾驶行为时，或者，若所述驾驶员的异常驾驶行为的总次数大于设定次数阈值，则对所述驾驶员采取惩罚措施；所述惩罚措施包括罚款和 /或信用分减分。
采用上述方案，可以通过监测目标车辆的航向变化和速度变化，结合实时道路信息，准确地识别驾驶员的驾驶行为，从而可以使驾驶员对安全驾驶行为进行重视。
实施例7
本申请实施例7所提供的一种电子设备，电子设备包括处理器和存储器，处理器和存储器相互连接；
所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如下处理：
监测目标车辆的航向和/或速度；
若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为；和/或，
计算目标车辆的速度差值，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为，以及根据实时道路信息和目标车辆的速度信息，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为；
根据所述变道驾驶行为和/或速度异常驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为
在具体实施中，上述处理器执行的处理中，监测目标车辆的航向，包括：
实时获取所述目标车辆的GPS轨迹，所述GPS轨迹的轨迹点包括航向信息；
根据GPS轨迹的相邻轨迹点的航向信息，监测目标车辆的航向。
在具体实施中，上述处理器执行的处理中，所述根据目标车辆的航向变化对应的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为，包括：
获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息；
识别道路是否为直线道路和道路拥堵，若是，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化；
若航向持续变化，则识别车辆是否变道，若是，则确定所述驾驶员的驾驶行为是变道驾驶行为。
在具体实施中，上述处理器执行的处理中，根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化，包括：
获取目标车辆航向变化对应的轨迹数据，所述轨迹数据包括若干连续的轨迹点；
若航向不相同的连续轨迹点集合，满足预设条件，则确定目标车辆的航向连续变化。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，故凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种检测司机异常驾驶行为的方法，其特征在于，所述方法包括：
监测目标车辆的航向；
若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为；
根据所述变道驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
2.根据权利要求1所述的检测司机异常驾驶行为的方法，其特征在于，所述根据目标车辆的航向变化对应的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为，包括：
获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息；
识别道路是否为直线道路和道路拥堵，若是，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化；
若航向持续变化，则识别车辆是否变道，若是，则确定所述驾驶员的驾驶行为是异常变道驾驶行为。
3.根据权利要求2所述的检测司机异常驾驶行为的方法，其特征在于，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化，包括：
获取目标车辆航向变化对应的轨迹数据，所述轨迹数据包括若干连续的轨迹点；
若轨迹数据满足预设条件，则确定目标车辆的航向连续变化。
4.根据权利要求1所述的检测司机异常驾驶行为的方法，其特征在于，监测目标车辆的航向，包括：
实时获取所述目标车辆的GPS轨迹，所述GPS轨迹的轨迹点包括航向信息；
根据GPS轨迹的相邻轨迹点的航向信息，判断目标车辆的航向是否变化。
5.根据权利要求1所述的检测司机异常驾驶行为的方法，其特征在于，所述方法还包括：
监测目标车辆的速度值；
计算目标车辆的速度差值，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为，和/或；
根据实时道路信息和目标车辆的速度信息，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为；
根据所述速度异常驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
6.一种检测司机异常驾驶行为的装置，其特征在于，所述装置包括监测模块、识别模块、计算模块；
所述监测模块，用于监测目标车辆的航向；
所述识别模块，用于若目标车辆的航向变化，则根据实时道路信息和目标车辆的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的异常变道驾驶行为；
所述计算模块，用于根据所述变道驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
7.根据权利要求6所述的检测司机异常驾驶行为的装置，其特征在于，所述识别模块，具体用于根据以下步骤根据目标车辆的航向变化对应的轨迹数据，识别所述目标车辆的驾驶员的变道驾驶行为，包括：
获取目标车辆当前地理位置的实时道路信息；
识别道路是否为直线道路和道路拥堵，若是，则根据目标车辆的轨迹数据，识别目标车辆的航向是否连续变化；
若航向持续变化，则识别车辆是否变道，若是，则确定所述驾驶员的驾驶行为是异常变道驾驶行为。
8.根据权利要求6所述的检测司机异常驾驶行为的装置，其特征在于，所述监测模块，具体用于根据以下步骤监测目标车辆的航向，包括：
实时获取所述目标车辆的GPS轨迹，所述GPS轨迹的轨迹点包括航向信息；
根据GPS轨迹的相邻轨迹点的航向信息，监测目标车辆的航向。
9.根据权利要求6所述的检测司机异常驾驶行为的装置，其特征在于，
所述监测模块，还用于监测目标车辆的速度；
所述识别模块，还用于计算目标车辆的速度差值，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为，和/或，还用于根据实时道路信息和目标车辆的速度信息，识别所述目标车辆的驾驶员的速度异常驾驶行为；
所述计算模块，用于根据所述速度异常驾驶行为的次数，识别目标车辆的驾驶员是否存在异常驾驶行为。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器与存储器连接，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1～5任意一项所述方法的步骤。
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