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CN111526311B - 驾驶用户行为的判断方法、系统、计算机设备及存储介质 - Google Patents

驾驶用户行为的判断方法、系统、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN111526311B
CN111526311B CN201910042478.3A CN201910042478A CN111526311B CN 111526311 B CN111526311 B CN 111526311B CN 201910042478 A CN201910042478 A CN 201910042478A CN 111526311 B CN111526311 B CN 111526311B
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Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
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Abstract

本发明提出了一种驾驶用户行为的判断方法、系统、计算机设备及存储介质。其中，驾驶用户行为的判断方法包括：获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为。采用本发明的技术方案，能够基于车外的行驶录像精准地识别驾驶用户的危险驾驶行为，保证驾驶用户安全驾驶，降低事故发生概率。

Description

驾驶用户行为的判断方法、系统、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种驾驶用户行为的判断方法、系统、计算机设备及存储介质。
背景技术
当今社会，危险驾驶行为已经成为社会安全的一颗毒瘤，它们每时每刻都在威胁着驾驶用户、乘客以及行人的生命安全。经调查发现，除酒驾和不可抗力因素外，大部分交通事故的起因是驾驶用户的不良驾驶习惯。不良驾驶习惯主要包含不当的转向、变道和掉头、加速、减速等等。
相关技术中，对危险驾驶行为的识别主要通过利用车内摄像头对驾驶用户驾驶行为进行监控实现，但是数据量较少，精准率较低。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
为此，本发明的一个方面在于提出了一种驾驶用户行为的判断方法。
本发明的另一个方面在于提出了一种驾驶用户行为的判断系统。
本发明的再一个方面在于提出了一种计算机设备。
本发明的又一个方面在于提出了一种计算机可读存储介质。
有鉴于此，根据本发明的一个方面，提出了一种驾驶用户行为的判断方法，包括：获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为。
本发明提供的驾驶用户行为的判断方法，利用车外录像设备采集车外的行驶录像，根据行驶录像识别车辆与前方车辆的车距信息，利用车距信息和预存的车距阈值对驾驶用户的驾驶行为进行分析，进而判断驾驶用户在车辆行驶途中是否具有危险驾驶行为，例如与前车车距过近、危险超车等危险驾驶行为。采用本发明的技术方案，能够基于车外的行驶录像精准地识别驾驶用户的危险驾驶行为，保证驾驶用户安全驾驶，降低事故发生概率。
根据本发明的上述驾驶用户行为的判断方法，还可以具有以下技术特征：
在上述技术方案中，优选地，还包括：在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对危险驾驶行为进行打分和/或记录驾驶用户出现危险驾驶行为的次数；在危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或驾驶用户出现危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向驾驶用户的终端分派订单的数量。
在该技术方案中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对驾驶用户的危险驾驶行为进行打分或者进行次数记录，若驾驶用户的危险驾驶行为较严重或者频繁出现违反交通规则的驾驶行为，则对该驾驶用户进行封禁(禁止接单)，并进行教育。例如，向该驾驶用户推送相关的驾驶教育信息并对其进行测试，测试通过后可解禁。或者可在派单时根据该驾驶用户的驾驶习惯进行倾斜性派单，如该驾驶用户经常出现跟车过近、危险超车等行为，则减少对其的派单量，以降低驾驶用户后续发生危险驾驶行为的概率。
在上述任一技术方案中，优选地，还包括：在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，发出警报信息。
在该技术方案中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，可对该驾驶用户进行实时预警，例如语音播报“当前车距过近”、“当前情况超车可能发生交通事故，请小心驾驶”等内容，向驾驶用户发出预警，以提醒驾驶用户已发生危险驾驶行为。
在上述任一技术方案中，优选地，根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为，具体包括：获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值；获取车距信息中的当前车距，将当前车距与车距阈值进行比较，在当前车距小于车距阈值的情况下，判断驾驶用户具有车距过近的危险驾驶行为。
在该技术方案中，获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值，例如国家规定的该当前行驶速度下允许的车距(国家对于不同车速有不同的跟车距离规定)，将车辆与前方车辆(该前方车辆为与本车辆同向行驶的车辆)的当前距离与车距阈值进行对比，如当前距离小于车距阈值，则确定车辆与前方车辆车距过近。本技术方案提出一种基于车外录像的跟车过近识别方法，可结合当前行驶速度信息有效识别驾驶用户在行程中与前车距离过近的行为。
在上述任一技术方案中，优选地，获取车辆的当前行驶速度，具体包括：获取车辆的定位轨迹数据，根据定位轨迹数据获取车辆在预设时间段内的坐标变化数据；根据预设时间段内的坐标变化数据，计算车辆的当前行驶速度。
在该技术方案中，利用车辆的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)装置采集车辆的定位轨迹数据，获取在预设时间段内的坐标变化数据，坐标变化数据即为预设时间段内的路程，从而计算出车辆当前行驶速度，进而结合当前行驶速度判断出驾驶用户是否具有与前车车距过近的危险驾驶行为。
在上述任一技术方案中，优选地，根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为，具体包括：获取车距信息中的当前车距和上一车距，计算上一车距与当前车距的车距差值，并将车距差值与车距阈值进行比较；判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态；在车距差值大于车距阈值，以及车辆行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态的情况下，判断驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。
在该技术方案中，计算车辆上一车距(例如上一时间点的车距)与当前车距的车距差值，如果车距差值大于预存的车距阈值表明车辆正在加速超车。进一步地，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态，若是则确定驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。本方案可以对驾驶用户是否具有危险超车的危险驾驶行为进行精准地识别判断，以避免交通事故的发生。
在上述任一技术方案中，优选地，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态，具体包括：获取车辆的定位轨迹数据和/或地图信息，根据行驶录像、定位轨迹数据和/或地图信息，判断车辆是否行驶于禁止超车路段；和/或根据行驶录像获取前方车辆的转向信息，根据转向信息和/或车距信息，判断车辆是否处于超车危险状态。
在该技术方案中，对于判断车辆是否行驶于禁止超车路段，一方面，结合车辆的定位轨迹数据或地图信息(地图信息可直接利用网络获取)，判断车辆是否行驶在禁止超车路段，例如高架桥、路口、隧道等路段；另一方面，禁止超车路段一般会设置有禁止超车指示，因此也可通过识别行驶录像进行判断。对于判断车辆是否处于超车危险状态，可判断车辆前方的同向车辆是否有左转或者掉头的意向，例如可通过识别前方车辆的转向灯进行判断，若有迎面车辆，则通过识别迎面车辆与该车辆的距离进行判断，例如迎面车辆与该车辆距离过近，则认为是危险超车行为。
在上述任一技术方案中，优选地，识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息，具体包括：对行驶录像的多帧图像序列进行识别，获取每帧图像序列中的车距信息，根据每帧图像序列中的车距信息计算车辆与前方车辆的车距信息。
在该技术方案中，使用图像识别技术对车外的行驶录像的图像序列进行识别，判断行驶录像中车辆与前方车辆之间的车距信息。车距的判断是结合多帧图像序列的识别完成的，即取多帧连续图像序列识别出的车距结果，进行平均作为车辆当前速度下的车距(若距离太小，则驾驶用户可能存在习惯性跟车过近行为)。在进行车距识别时，仅计算该车辆与行驶录像中前方车辆的距离，不考虑前方车辆的车型；若前方没有车辆，则表示车距较远无需识别。并且，车辆距离的计算可只考虑两辆车之间的最小距离，例如前方车辆转向时，考虑前方车辆与该车最近点之间的距离。
根据本发明的另一个方面，提出了一种驾驶用户行为的判断系统，包括：处理单元，用于获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；以及根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为。
本发明提供的驾驶用户行为的判断系统，利用车外录像设备采集车外的行驶录像，根据行驶录像识别车辆与前方车辆的车距信息，利用车距信息和预存的车距阈值对驾驶用户的驾驶行为进行分析，进而判断驾驶用户在车辆行驶途中是否具有危险驾驶行为，例如与前车车距过近、危险超车等危险驾驶行为。采用本发明的技术方案，能够基于车外的行驶录像精准地识别驾驶用户的危险驾驶行为，保证驾驶用户安全驾驶，降低事故发生概率。
根据本发明的上述驾驶用户行为的判断系统，还可以具有以下技术特征：
在上述技术方案中，优选地，处理单元还用于在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对危险驾驶行为进行打分和/或记录驾驶用户出现危险驾驶行为的次数；驾驶用户行为的判断系统，还包括：发送单元，用于在危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或驾驶用户出现危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向驾驶用户的终端分派订单的数量。
在该技术方案中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对驾驶用户的危险驾驶行为进行打分或者进行次数记录，若驾驶用户的危险驾驶行为较严重或者频繁出现违反交通规则的驾驶行为，则对该驾驶用户进行封禁(禁止接单)，并进行教育。例如，向该驾驶用户推送相关的驾驶教育信息并对其进行测试，测试通过后可解禁。或者可在派单时根据该驾驶用户的驾驶习惯进行倾斜性派单，如该驾驶用户经常出现跟车过近、危险超车等行为，则减少对其的派单量，以降低驾驶用户后续发生危险驾驶行为的概率。
在上述任一技术方案中，优选地，还包括：警报单元，用于在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，发出警报信息。
在该技术方案中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，可对该驾驶用户进行实时预警，例如语音播报“当前车距过近”、“当前情况超车可能发生交通事故，请小心驾驶”等内容，向驾驶用户发出预警，以提醒驾驶用户已发生危险驾驶行为。
在上述任一技术方案中，优选地，处理单元根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为包括：获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值；获取车距信息中的当前车距，将当前车距与车距阈值进行比较，在当前车距小于车距阈值的情况下，判断驾驶用户具有车距过近的危险驾驶行为。
在该技术方案中，获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值，例如国家规定的该当前行驶速度下允许的车距(国家对于不同车速有不同的跟车距离规定)，将车辆与前方车辆(该前方车辆为与本车辆同向行驶的车辆)的当前距离与车距阈值进行对比，如当前距离小于车距阈值，则确定车辆与前方车辆车距过近。本技术方案提出一种基于车外录像的跟车过近识别方法，可结合当前行驶速度信息有效识别驾驶用户在行程中与前车距离过近的行为。
在上述任一技术方案中，优选地，处理单元获取车辆的当前行驶速度包括：获取车辆的定位轨迹数据，根据定位轨迹数据获取车辆在预设时间段内的坐标变化数据；根据预设时间段内的坐标变化数据，计算车辆的当前行驶速度。
在该技术方案中，利用车辆的GPS装置采集车辆的定位轨迹数据，获取在预设时间段内的坐标变化数据，坐标变化数据即为预设时间段内的路程，从而计算出车辆当前行驶速度，进而结合当前行驶速度判断出驾驶用户是否具有与前车车距过近的危险驾驶行为。
在上述任一技术方案中，优选地，处理单元根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为包括：获取车距信息中的当前车距和上一车距，计算上一车距与当前车距的车距差值，并将车距差值与车距阈值进行比较；判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态；在车距差值大于车距阈值，以及车辆行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态的情况下，判断驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。
在该技术方案中，计算车辆上一车距(例如上一时间点的车距)与当前车距的车距差值，如果车距差值大于预存的车距阈值表明车辆正在加速超车。进一步地，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态，若是则确定驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。本方案可以对驾驶用户是否具有危险超车的危险驾驶行为进行精准地识别判断，以避免交通事故的发生。
在上述任一技术方案中，优选地，处理单元判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态包括：获取车辆的定位轨迹数据和/或地图信息，根据行驶录像、定位轨迹数据和/或地图信息，判断车辆是否行驶于禁止超车路段；和/或根据行驶录像获取前方车辆的转向信息，根据转向信息和/或车距信息，判断车辆是否处于超车危险状态。
在该技术方案中，对于判断车辆是否行驶于禁止超车路段，一方面，结合车辆的定位轨迹数据或地图信息(地图信息可直接利用网络获取)，判断车辆是否行驶在禁止超车路段，例如高架桥、路口、隧道等路段；另一方面，禁止超车路段一般会设置有禁止超车指示，因此也可通过识别行驶录像进行判断。对于判断车辆是否处于超车危险状态，可判断车辆前方的同向车辆是否有左转或者掉头的意向，例如可通过识别前方车辆的转向灯进行判断，若有迎面车辆，则通过识别迎面车辆与该车辆的距离进行判断，例如迎面车辆与该车辆距离过近，则认为是危险超车行为。
在上述任一技术方案中，优选地，处理单元识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息包括：对行驶录像的多帧图像序列进行识别，获取每帧图像序列中的车距信息，根据每帧图像序列中的车距信息计算车辆与前方车辆的车距信息。
在该技术方案中，使用图像识别技术对车外的行驶录像的图像序列进行识别，判断行驶录像中车辆与前方车辆之间的车距信息。车距的判断是结合多帧图像序列的识别完成的，即取多帧连续图像序列识别出的车距结果，进行平均作为车辆当前速度下的车距(若距离太小，则驾驶用户可能存在习惯性跟车过近行为)。在进行车距识别时，仅计算该车辆与行驶录像中前方车辆的距离，不考虑前方车辆的车型；若前方没有车辆，则表示车距较远无需识别。并且，车辆距离的计算可只考虑两辆车之间的最小距离，例如前方车辆转向时，考虑前方车辆与该车最近点之间的距离。
根据本发明的再一个方面，提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述任一技术方案的驾驶用户行为的判断方法的步骤。
本发明提供的计算机设备，处理器执行计算机程序时实现如上述任一技术方案的驾驶用户行为的判断方法的步骤，因此该计算机设备包括上述任一技术方案的驾驶用户行为的判断方法的全部有益效果。
根据本发明的又一个方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一技术方案的驾驶用户行为的判断方法的步骤。
本发明提供的计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一技术方案的驾驶用户行为的判断方法的步骤，因此该计算机可读存储介质包括上述任一技术方案的驾驶用户行为的判断方法的全部有益效果。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了本发明的一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图；
图2示出了本发明的另一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图；
图3示出了本发明的再一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图；
图4示出了本发明的一个实施例的判断驾驶用户是否具有危险驾驶行为的流程示意图；
图5示出了本发明的另一个实施例的判断驾驶用户是否具有危险驾驶行为的流程示意图；
图6示出了本发明的又一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图；
图7示出了本发明的一个具体实施例的车辆跟车过近的识别方法的流程示意图；
图8示出了本发明的一个具体实施例的危险超车行为的识别方法的流程示意图；
图9示出了本发明的另一个具体实施例的危险超车行为的识别方法的流程示意图；
图10示出了本发明的一个实施例的驾驶用户行为的判断系统的示意框图；
图11示出了本发明的另一个实施例的驾驶用户行为的判断系统的示意框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。
本发明第一方面的实施例，提出一种驾驶用户行为的判断方法，图1示出了本发明的一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图。其中，该方法包括：
步骤102，获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；
步骤104，根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为。
本发明提供的驾驶用户行为的判断方法，利用车外录像设备采集车外的行驶录像，根据行驶录像识别车辆与前方车辆的车距信息，利用车距信息和预存的车距阈值对驾驶用户的驾驶行为进行分析，进而判断驾驶用户在车辆行驶途中是否具有危险驾驶行为，例如与前车车距过近、危险超车等危险驾驶行为。采用本发明的技术方案，能够基于车外的行驶录像精准地识别驾驶用户的危险驾驶行为，保证驾驶用户安全驾驶，降低事故发生概率。
图2示出了本发明的另一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图。其中，该方法包括：
步骤202，获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；
步骤204，根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为；
步骤206，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对危险驾驶行为进行打分和/或记录驾驶用户出现危险驾驶行为的次数；在危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或驾驶用户出现危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向驾驶用户的终端分派订单的数量。
在该实施例中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对驾驶用户的危险驾驶行为进行打分或者进行次数记录，若驾驶用户的危险驾驶行为较严重或者频繁出现违反交通规则的驾驶行为，则对该驾驶用户进行封禁(禁止接单)，并进行教育。例如，向该驾驶用户推送相关的驾驶教育信息并对其进行测试，测试通过后可解禁。或者可在派单时根据该驾驶用户的驾驶习惯进行倾斜性派单，如该驾驶用户经常出现跟车过近、危险超车等行为，则减少对其的派单量，以降低驾驶用户后续发生危险驾驶行为的概率。
在一些实施例中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，还可以发出警报信息，以提醒驾驶用户已发生危险驾驶行为。
图3示出了本发明的再一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图。其中，该方法包括：
步骤302，获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；
步骤304，根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为；
步骤306，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，发出警报信息。
在该实施例中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，可对该驾驶用户进行实时预警，例如语音播报“当前车距过近”、“当前情况超车可能发生交通事故，请小心驾驶”等内容，向驾驶用户发出预警，以提醒驾驶用户已发生危险驾驶行为。
在一些实施例中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，在发出警报信息的同时，还可以对危险驾驶行为进行打分和/或记录驾驶用户出现危险驾驶行为的次数；在危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或驾驶用户出现危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向驾驶用户的终端分派订单的数量。
在一些实施例中，优选地，上述图1的步骤102、图2的步骤202、图3的步骤302中，识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息的步骤，具体包括：对行驶录像的多帧图像序列进行识别，获取每帧图像序列中的车距信息，根据每帧图像序列中的车距信息计算车辆与前方车辆的车距信息。
在该实施例中，使用图像识别技术对车外的行驶录像的图像序列进行识别，判断行驶录像中车辆与前方车辆之间的车距信息。车距的判断是结合多帧图像序列的识别完成的，即取多帧连续图像序列识别出的车距结果，进行平均作为车辆当前速度下的车距(若距离太小，则驾驶用户可能存在习惯性跟车过近行为)。在进行车距识别时，仅计算该车辆与行驶录像中前方车辆的距离，不考虑前方车辆的车型；若前方没有车辆，则表示车距较远无需识别。并且，车辆距离的计算可只考虑两辆车之间的最小距离，例如前方车辆转向时，考虑前方车辆与该车最近点之间的距离。
在一些实施例中，优选地，上述图1的步骤104、图2的步骤204、图3的步骤304中，根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为的具体步骤如图4所示，包括：
步骤402，获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值；
步骤404，获取车距信息中的当前车距，将当前车距与车距阈值进行比较，在当前车距小于车距阈值的情况下，判断驾驶用户具有车距过近的危险驾驶行为。
在该实施例中，获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值，例如国家规定的该当前行驶速度下允许的车距(国家对于不同车速有不同的跟车距离规定)，将车辆与前方车辆(该前方车辆为与本车辆同向行驶的车辆)的当前距离与车距阈值进行对比，如当前距离小于车距阈值，则确定车辆与前方车辆车距过近。本技术方案提出一种基于车外录像的跟车过近识别方法，可结合当前行驶速度信息有效识别驾驶用户在行程中与前车距离过近的行为。
在一些实施例中，优选地，步骤402中，获取车辆的当前行驶速度，具体包括：获取车辆的定位轨迹数据，根据定位轨迹数据获取车辆在预设时间段内的坐标变化数据；根据预设时间段内的坐标变化数据，计算车辆的当前行驶速度。
在该实施例中，利用车辆的GPS装置采集车辆的定位轨迹数据，获取在预设时间段内的坐标变化数据，坐标变化数据即为预设时间段内的路程，从而计算出车辆当前行驶速度，进而结合当前行驶速度判断出驾驶用户是否具有与前车车距过近的危险驾驶行为。
在一些实施例中，优选地，上述图1的步骤104、图2的步骤204、图3的步骤304中，根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为的具体步骤还可如图5所示，包括：
步骤502，获取车距信息中的当前车距和上一车距，计算上一车距与当前车距的车距差值，并将车距差值与车距阈值进行比较；
步骤504，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态；
步骤506，在车距差值大于车距阈值，以及车辆行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态的情况下，判断驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。
在该实施例中，计算车辆上一车距(例如上一时间点的车距)与当前车距的车距差值，如果车距差值大于预存的车距阈值表明车辆正在加速超车。进一步地，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态，若是则确定驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。本方案可以对驾驶用户是否具有危险超车的危险驾驶行为进行精准地识别判断，以避免交通事故的发生。
在一些实施例中，优选地，步骤504，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态，具体包括：获取车辆的定位轨迹数据和/或地图信息，根据行驶录像、定位轨迹数据和/或地图信息，判断车辆是否行驶于禁止超车路段；和/或根据行驶录像获取前方车辆的转向信息，根据转向信息和/或车距信息，判断车辆是否处于超车危险状态。
在该实施例中，对于判断车辆是否行驶于禁止超车路段，一方面，结合车辆的定位轨迹数据或地图信息(地图信息可直接利用网络获取)，判断车辆是否行驶在禁止超车路段，例如高架桥、路口、隧道等路段；另一方面，禁止超车路段一般会设置有禁止超车指示，因此也可通过识别行驶录像进行判断。对于判断车辆是否处于超车危险状态，可判断车辆前方的同向车辆是否有左转或者掉头的意向，例如可通过识别前方车辆的转向灯进行判断，若有迎面车辆，则通过识别迎面车辆与该车辆的距离进行判断，例如迎面车辆与该车辆距离过近，则认为是危险超车行为。
图6示出了本发明的又一个实施例的驾驶用户行为的判断方法的流程示意图。其中，该方法包括：
步骤602，获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；
步骤604，获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值，获取车距信息中的当前车距，将当前车距与车距阈值进行比较，在当前车距小于车距阈值的情况下，判断驾驶用户具有车距过近的危险驾驶行为；和/或，获取车距信息中的当前车距和上一车距，计算上一车距与当前车距的车距差值，并将车距差值与车距阈值进行比较，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态，在车距差值大于车距阈值，以及车辆行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态的情况下，判断驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为；
步骤606，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，发出警报信息，以及对危险驾驶行为进行打分和/或记录驾驶用户出现危险驾驶行为的次数，在危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或驾驶用户出现危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向驾驶用户的终端分派订单的数量。
本发明的一个具体实施例，提出一种车辆跟车过近的识别方法，可结合车外的行驶录像、车辆定位轨迹信息等数据对驾驶用户的驾驶行为进行分析，进而判断车辆在行驶途中是否与前车距离过近，该识别方法的具体步骤如图7所示：
步骤702，实时采集车辆的行驶录像。通过行车记录仪等车外录像设备，实时采集车辆的行驶录像。
步骤704，计算车辆的当前行驶速度。基于车辆GPS轨迹数据可获取车辆的坐标点，根据坐标点即可计算出车辆的当前行驶速度。
步骤706，判断车辆与前方车辆的距离。使用图像识别技术对车辆的行驶录像的图像序列进行识别，判断车辆的行驶录像中车辆与前方车辆之间的车距。车距的计算只考虑两辆车之间的最小距离，如前方车辆转向时，考虑前方车辆与该车最近点之间的距离。车距的判断是结合多帧图像的识别完成的，即取多帧连续图像识别出的车距结果，进行平均作为车辆当前速度下的车距(若距离太小，则驾驶用户可能存在习惯性跟车过近行为)。在进行车距识别时，仅计算该车辆与图像中前方车辆的距离，不考虑前方车辆的车型等；若前方没有车辆，则表示车距较远无需识别。
步骤708，判断车辆是否跟车过近。将车辆的与前方车辆的距离，与国家规定的该当前行驶速度下允许的车距(国家对于不同车速有不同的跟车距离规定)进行对比，判断车辆是否与前车距离过近。
进一步地，可根据对该驾驶用户驾驶行为的识别结果对其进行实时预警，如语音播报提醒；同时对驾驶用户行为进行打分记录，若驾驶用户频繁出现违反交通规则的行为，则对其进行封禁(禁止接单)，并进行教育。例如，向其推送驾驶相关的教育课程并对其进行测试，测试通过后解禁；或者，可在派单时根据驾驶用户的驾驶习惯进行倾斜性派单，如该驾驶用户经常出现跟车过近行为，则减少对其的派单量。
本发明的该具体实施例可针对有危险驾驶行为或者曾经发生过追尾事故的驾驶用户进行判断。另外，也可应用于事后判责。例如，乘客投诉驾驶用户有危险驾驶行为，则调取该订单对应的车外行驶录像，将行驶录像输入识别模型中，结合轨迹数据进行识别，若确实有则给予驾驶用户相应处罚。
本发明的另一个具体实施例，提出一种危险超车行为的识别方法，可结合车外的行驶录像、车辆GPS轨迹信息、地图信息等数据对驾驶用户的驾驶行为进行分析，进而判断驾驶用户在车辆行驶途中是否有危险超车行为，同时可对其进行提醒，避免交通事故的发生。该识别方法可包括以下两个具体实施例。
具体实施例一，危险路段超车行为识别，具体步骤如图8所示：
步骤802，实时采集车辆的行驶录像。通过行车记录仪等车外录像设备，实时采集车辆的行驶录像。
步骤804，结合车辆GPS轨迹数据以及地图信息(地图信息可直接通过网络获取)，判断车辆是否行驶在禁止超车路段，例如高架桥、路口、隧道等路段，禁止超车路段一般会设置有禁止超车指示，因此也可通过图像识别技术进行判断。
步骤806，若当前路段为危险路段，识别该车辆当前时刻与前方车辆的相对位置。即抽取当前路段对应的行驶录像的图片序列，通过图像识别技术判断每一帧图像中该车辆当前时刻与前方车辆的相对位置。
步骤808，通过车辆之间的相对位置的变化判断是否有危险超车行为。例如，下一帧图像中的车距相对当前帧的车距发生明显变化。
进一步地，可根据对该驾驶用户驾驶行为的识别结果对其进行打分记录，若驾驶用户频繁出现违反交通规则的行为，则对其进行封禁(禁止接单)，并进行教育。例如，向其推送驾驶相关的教育课程并对其进行测试，测试通过后解禁。
具体实施例二，危险情况超车行为识别，具体步骤如图9所示：
步骤902，实时采集车辆的行驶录像。通过行车记录仪等车外录像设备，实时采集车辆的行驶录像。
步骤904，根据行驶录像，判断车辆是否有超车行为。通过图像识别技术判断每一帧图像中，该车辆当前时刻与前方车辆的相对位置，通过对比每帧图像中车辆之间相对位置的变化判断是否有超车行为。
步骤906，若车辆存在超车行为，则继续判断是否为危险超车行为。判断前方同向车辆是否有左转或者掉头意向，例如可通过识别前方车辆的转向灯进行判断；若有迎面车辆，则通过识别迎面车辆与该车辆的距离进行判断，例如迎面车辆与该车辆距离过近，则认为是危险超车行为。
进一步地，可根据对该驾驶用户驾驶行为的识别结果对其进行打分记录，若驾驶用户频繁出现违反交通规则的行为，则对其进行封禁(禁止接单)，并进行教育。
上述两个具体实施例的危险超车识别可通过云端对行驶录像进行抽帧实现，也可将相关算法设置在终端上，基于采集的数据实时识别危险超车行为，同时可根据识别结果对驾驶用户进行实时干预，如语音播报等。例如，根据车辆轨迹数据检测到车辆有转向超车意图时，可通过识别当前路段是否为危险路段，或者前方车辆是否影响超车，判断当前超车行为是否危险，若危险则语音播报“当前情况超车可能发生交通事故，请小心驾驶”等内容向驾驶用户发出预警。进一步地，可在终端实时识别出驾驶用户有超车行为之后将数据上传至云端，云端对驾驶用户行为进行二次识别验证。此外，本实施例也可应用于事后判责。例如，乘客投诉驾驶用户有危险超车行为，则调取该订单对应的驾驶用户的车外行驶录像，将视频输入识别模型中进行危险超车识别，若确实有则给以驾驶用户相应处罚。
本发明第二方面的实施例，提出一种驾驶用户行为的判断系统，图10示出了本发明的一个实施例的驾驶用户行为的判断系统10的示意框图。其中，该系统10包括：
处理单元12，用于获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；以及根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为。
本发明提供的驾驶用户行为的判断系统10，利用车外录像设备采集车外的行驶录像，处理单元12根据行驶录像识别车辆与前方车辆的车距信息，利用车距信息和预存的车距阈值对驾驶用户的驾驶行为进行分析，进而判断驾驶用户在车辆行驶途中是否具有危险驾驶行为，例如与前车车距过近、危险超车等危险驾驶行为。采用本发明的技术方案，能够基于车外的行驶录像精准地识别驾驶用户的危险驾驶行为，保证驾驶用户安全驾驶，降低事故发生概率。
图11示出了本发明的另一个实施例的驾驶用户行为的判断系统20的示意框图。其中，该系统20包括：
处理单元22，用于获取车辆的行驶录像，并识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息；以及根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为；在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对危险驾驶行为进行打分和/或记录驾驶用户出现危险驾驶行为的次数；
发送单元24，用于在危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或驾驶用户出现危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向驾驶用户的终端分派订单的数量；
警报单元26，用于在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，发出警报信息。
在该实施例中，在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对驾驶用户的危险驾驶行为进行打分或者进行次数记录，若驾驶用户的危险驾驶行为较严重或者频繁出现违反交通规则的驾驶行为，则对该驾驶用户进行封禁(禁止接单)，并进行教育。例如，向该驾驶用户推送相关的驾驶教育信息并对其进行测试，测试通过后可解禁。或者可在派单时根据该驾驶用户的驾驶习惯进行倾斜性派单，如该驾驶用户经常出现跟车过近、危险超车等行为，则减少对其的派单量，以降低驾驶用户后续发生危险驾驶行为的概率。在判断驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，可对该驾驶用户进行实时预警，例如语音播报“当前车距过近”、“当前情况超车可能发生交通事故，请小心驾驶”等内容，向驾驶用户发出预警，以提醒驾驶用户已发生危险驾驶行为。
在一些实施例中，优选地，处理单元22根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为包括：获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值；获取车距信息中的当前车距，将当前车距与车距阈值进行比较，在当前车距小于车距阈值的情况下，判断驾驶用户具有车距过近的危险驾驶行为。
在该实施例中，获取车辆的当前行驶速度，并查询与当前行驶速度对应的车距阈值，例如国家规定的该当前行驶速度下允许的车距(国家对于不同车速有不同的跟车距离规定)，将车辆与前方车辆(该前方车辆为与本车辆同向行驶的车辆)的当前距离与车距阈值进行对比，如当前距离小于车距阈值，则确定车辆与前方车辆车距过近。本技术方案提出一种基于车外录像的跟车过近识别方法，可结合当前行驶速度信息有效识别驾驶用户在行程中与前车距离过近的行为。
在一些实施例中，优选地，处理单元22获取车辆的当前行驶速度包括：获取车辆的定位轨迹数据，根据定位轨迹数据获取车辆在预设时间段内的坐标变化数据；根据预设时间段内的坐标变化数据，计算车辆的当前行驶速度。在该实施例中，利用车辆的GPS装置采集车辆的定位轨迹数据，获取在预设时间段内的坐标变化数据，坐标变化数据即为预设时间段内的路程，从而计算出车辆当前行驶速度，进而结合当前行驶速度判断出驾驶用户是否具有与前车车距过近的危险驾驶行为。
在一些实施例中，优选地，处理单元22根据车距信息和车距阈值，判断车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为包括：获取车距信息中的当前车距和上一车距，计算上一车距与当前车距的车距差值，并将车距差值与车距阈值进行比较；判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态；在车距差值大于车距阈值，以及车辆行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态的情况下，判断驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。
在该实施例中，计算车辆上一车距(例如上一时间点的车距)与当前车距的车距差值，如果车距差值大于预存的车距阈值表明车辆正在加速超车。进一步地，判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或处于超车危险状态，若是则确定驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。本方案可以对驾驶用户是否具有危险超车的危险驾驶行为进行精准地识别判断，以避免交通事故的发生。
在一些实施例中，优选地，处理单元22判断车辆是否行驶于禁止超车路段和/或是否处于超车危险状态包括：获取车辆的定位轨迹数据和/或地图信息，根据行驶录像、定位轨迹数据和/或地图信息，判断车辆是否行驶于禁止超车路段；和/或根据行驶录像获取前方车辆的转向信息，根据转向信息和/或车距信息，判断车辆是否处于超车危险状态。
在该实施例中，对于判断车辆是否行驶于禁止超车路段，一方面，结合车辆的定位轨迹数据或地图信息(地图信息可直接利用网络获取)，判断车辆是否行驶在禁止超车路段，例如高架桥、路口、隧道等路段；另一方面，禁止超车路段一般会设置有禁止超车指示，因此也可通过识别行驶录像进行判断。对于判断车辆是否处于超车危险状态，可判断车辆前方的同向车辆是否有左转或者掉头的意向，例如可通过识别前方车辆的转向灯进行判断，若有迎面车辆，则通过识别迎面车辆与该车辆的距离进行判断，例如迎面车辆与该车辆距离过近，则认为是危险超车行为。
在一些实施例中，优选地，处理单元22识别行驶录像以获取车辆与前方车辆的车距信息包括：对行驶录像的多帧图像序列进行识别，获取每帧图像序列中的车距信息，根据每帧图像序列中的车距信息计算车辆与前方车辆的车距信息。
在该实施例中，使用图像识别技术对车外的行驶录像的图像序列进行识别，判断行驶录像中车辆与前方车辆之间的车距信息。车距的判断是结合多帧图像序列的识别完成的，即取多帧连续图像序列识别出的车距结果，进行平均作为车辆当前速度下的车距(若距离太小，则驾驶用户可能存在习惯性跟车过近行为)。在进行车距识别时，仅计算该车辆与行驶录像中前方车辆的距离，不考虑前方车辆的车型；若前方没有车辆，则表示车距较远无需识别。并且，车辆距离的计算可只考虑两辆车之间的最小距离，例如前方车辆转向时，考虑前方车辆与该车最近点之间的距离。
本发明第三方面的实施例，提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述任一实施例的驾驶用户行为的判断方法的步骤。
本发明提供的计算机设备，处理器执行计算机程序时实现如上述任一实施例的驾驶用户行为的判断方法的步骤，因此该计算机设备包括上述任一实施例的驾驶用户行为的判断方法的全部有益效果。
本发明第四方面的实施例，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例的驾驶用户行为的判断方法的步骤。
本发明提供的计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例的驾驶用户行为的判断方法的步骤，因此该计算机可读存储介质包括上述任一实施例的驾驶用户行为的判断方法的全部有益效果。
在本说明书的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，除非另有明确的规定和限定；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种驾驶用户行为的判断方法，其特征在于，包括：
获取车辆的行驶录像，并对所述行驶录像的多帧图像序列进行识别，获取每帧所述图像序列中的车距信息，将多帧连续所述图像序列识别出的车距信息的平均值，作为所述车辆当前车速对应的所述车辆与前方车辆的车距信息；
根据所述车距信息和车距阈值，判断所述车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为；所述危险驾驶行为包括与前车车距过近的危险驾驶行为，以及危险超车的危险驾驶行为；判断所述车辆的驾驶用户是否具有危险超车的危险驾驶行为的步骤，包括：
获取所述车距信息中的当前车距和上一车距，计算所述上一车距与所述当前车距的车距差值，并将所述车距差值与所述车距阈值进行比较；
根据所述行驶录像获取所述前方车辆的转向信息，根据所述转向信息和所述车距信息，判断所述车辆是否处于超车危险状态；
在所述车距差值大于所述车距阈值，以及所述车辆处于超车危险状态的情况下，判断所述驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。
2.根据权利要求1所述的驾驶用户行为的判断方法，其特征在于，还包括：
在判断所述驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对所述危险驾驶行为进行打分和/或记录所述驾驶用户出现所述危险驾驶行为的次数；
在所述危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或所述驾驶用户出现所述危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向所述驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向所述驾驶用户的终端分派订单的数量。
3.根据权利要求1所述的驾驶用户行为的判断方法，其特征在于，还包括：
在判断所述驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，发出警报信息。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的驾驶用户行为的判断方法，其特征在于，判断所述车辆的驾驶用户是否具有车距过近的危险驾驶行为的步骤，包括：
获取所述车辆的当前行驶速度，并查询与所述当前行驶速度对应的所述车距阈值；
获取所述车距信息中的当前车距，将所述当前车距与所述车距阈值进行比较，在所述当前车距小于所述车距阈值的情况下，判断所述驾驶用户具有车距过近的危险驾驶行为。
5.根据权利要求4所述的驾驶用户行为的判断方法，其特征在于，所述获取所述车辆的当前行驶速度，具体包括：
获取所述车辆的定位轨迹数据，根据所述定位轨迹数据获取所述车辆在预设时间段内的坐标变化数据；
根据所述预设时间段内的坐标变化数据，计算所述车辆的当前行驶速度。
6.一种驾驶用户行为的判断系统，其特征在于，包括：
处理单元，用于获取车辆的行驶录像，并对所述行驶录像的多帧图像序列进行识别，获取每帧所述图像序列中的车距信息，将多帧连续所述图像序列识别出的车距信息的平均值，作为所述车辆当前车速对应的所述车辆与前方车辆的车距信息；以及根据所述车距信息和车距阈值，判断所述车辆的驾驶用户是否具有危险驾驶行为；所述危险驾驶行为包括与前车车距过近的危险驾驶行为，以及危险超车的危险驾驶行为；
所述处理单元判断所述车辆的驾驶用户是否具有危险超车的危险驾驶行为的步骤，包括：
获取所述车距信息中的当前车距和上一车距，计算所述上一车距与所述当前车距的车距差值，并将所述车距差值与所述车距阈值进行比较；
根据所述行驶录像获取所述前方车辆的转向信息，根据所述转向信息和所述车距信息，判断所述车辆是否处于超车危险状态；
在所述车距差值大于所述车距阈值，以及所述车辆处于超车危险状态的情况下，判断所述驾驶用户具有危险超车的危险驾驶行为。
7.根据权利要求6所述的驾驶用户行为的判断系统，其特征在于，
所述处理单元还用于在判断所述驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，对所述危险驾驶行为进行打分和/或记录所述驾驶用户出现所述危险驾驶行为的次数；
所述驾驶用户行为的判断系统，还包括：
发送单元，用于在所述危险驾驶行为的分数超过分数阈值和/或所述驾驶用户出现所述危险驾驶行为的次数超过次数阈值的情况下，向所述驾驶用户的终端推送驾驶教育信息和/或减少向所述驾驶用户的终端分派订单的数量。
8.根据权利要求6所述的驾驶用户行为的判断系统，其特征在于，还包括：
警报单元，用于在判断所述驾驶用户具有危险驾驶行为的情况下，发出警报信息。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的驾驶用户行为的判断系统，其特征在于，所述处理单元判断所述车辆的驾驶用户是否具有危险超车的危险驾驶行为的步骤，包括：
获取所述车辆的当前行驶速度，并查询与所述当前行驶速度对应的所述车距阈值；
获取所述车距信息中的当前车距，将所述当前车距与所述车距阈值进行比较，在所述当前车距小于所述车距阈值的情况下，判断所述驾驶用户具有车距过近的危险驾驶行为。
10.根据权利要求9所述的驾驶用户行为的判断系统，其特征在于，所述处理单元获取所述车辆的当前行驶速度包括：
获取所述车辆的定位轨迹数据，根据所述定位轨迹数据获取所述车辆在预设时间段内的坐标变化数据；
根据所述预设时间段内的坐标变化数据，计算所述车辆的当前行驶速度。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的驾驶用户行为的判断方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的驾驶用户行为的判断方法的步骤。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112288286A (zh) * 2020-10-30 2021-01-29 上海仙塔智能科技有限公司 安全派单方法、安全派单系统及可读存储介质
CN113232670B (zh) * 2021-06-15 2022-06-10 杭州链驾科技有限公司 基于区块链的驾驶行为分析方法
CN113887292A (zh) * 2021-08-31 2022-01-04 际络科技(上海)有限公司 基于离线视频理解网络的驾驶员行为二次监控方法
CN114239893A (zh) * 2021-12-21 2022-03-25 南京领行科技股份有限公司 车辆派单方法、装置、设备及存储介质
CN114419569B (zh) * 2022-01-19 2026-01-02 北京百度网讯科技有限公司 一种风险驾驶行为的确定方法、装置、设备及存储介质
CN115817502A (zh) * 2023-02-14 2023-03-21 天津所托瑞安汽车科技有限公司 右侧超车识别方法、装置、终端及存储介质
CN116363904A (zh) * 2023-03-31 2023-06-30 中国第一汽车股份有限公司 一种基于卷积神经网络的前向碰撞预警优化方法及系统
CN119917903A (zh) * 2025-04-02 2025-05-02 名商科技有限公司 基于车辆行驶轨迹的危险驾驶行为实时监测与告警系统及方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006037360A1 (de) * 2004-10-05 2006-04-13 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fahrerinformationssystem zur information über die durchführbarkeit von überholvorgängen
CN102806911A (zh) * 2012-08-23 2012-12-05 浙江吉利汽车研究院有限公司杭州分公司 一种行车安全辅助控制方法及其系统
CN107444406A (zh) * 2016-05-30 2017-12-08 奥迪股份公司 车辆辅助驾驶系统及方法
CN108053616A (zh) * 2018-01-18 2018-05-18 北京中宇安路科技有限公司 一种危险品运输车辆行车安全预警辅助系统
CN108288312A (zh) * 2017-03-06 2018-07-17 腾讯科技（深圳）有限公司 驾驶行为确定方法及装置
CN108791303A (zh) * 2018-06-25 2018-11-13 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 驾驶行为检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103587467B (zh) * 2013-11-21 2015-11-18 中国科学院合肥物质科学研究院 一种危险超车预警提示方法
CN107545612A (zh) * 2016-06-23 2018-01-05 戚艳红 一种行车记录仪的录影启动方法和录影启动系统
KR101917827B1 (ko) * 2017-03-27 2019-01-30 고려대학교 산학협력단 난폭 운전 탐지 장치

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006037360A1 (de) * 2004-10-05 2006-04-13 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fahrerinformationssystem zur information über die durchführbarkeit von überholvorgängen
CN102806911A (zh) * 2012-08-23 2012-12-05 浙江吉利汽车研究院有限公司杭州分公司 一种行车安全辅助控制方法及其系统
CN107444406A (zh) * 2016-05-30 2017-12-08 奥迪股份公司 车辆辅助驾驶系统及方法
CN108288312A (zh) * 2017-03-06 2018-07-17 腾讯科技（深圳）有限公司 驾驶行为确定方法及装置
CN108053616A (zh) * 2018-01-18 2018-05-18 北京中宇安路科技有限公司 一种危险品运输车辆行车安全预警辅助系统
CN108791303A (zh) * 2018-06-25 2018-11-13 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 驾驶行为检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质

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