基于车载数据的驾驶行为分析方法及评价系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及车辆驾驶分析评价技术领域，特别是指一种基于车载数据的驾驶行为 分析方法及评价系统。
【背景技术】
[0002] 随着移动互联网和物联网技术的不断发展，越来越多的车辆通过前装或后装的方 式加入了车联网的阵营，并产生了大量的基于车辆位置、性能等信息的相关数据，通过观察 并分析这些数据，我们能够对用户的驾驶行为作出具体的评价，这样，不仅能够对车辆使 用、用户的驾驶提供合理的标准或建议，而且有利于相关产业的差异化管理。例如:汽车保 险行业，这些车辆的相关数据给车险定价的不断改革带来了新的契机。具体为:将这些数据 进行合理的分析，并研究其与出险信息的相关性，最终能够为车险定价给出合理的驾驶行 为评定因子，从而更加合理的制定基于用户驾驶行为的车险的定价。
[0003]目前，国内的相关研究主要集中于基于车联网数据的不良驾驶行为的识别和预 警，以及驾驶行为的经济性研究。例如：专利文献201220002851.6公开了一种驾驶员驾驶经 济性评价系统，该文献是通过获取的油耗值的信息，利用MAP图等计算出最经济的瞬时油耗 值，并与实际瞬时油耗值进行比较得到驾驶行为的经济性等级，并且反算出表征最经济驾 驶行为的建议信息。但是，目前缺乏针对驾驶行为本身的评价方法。
【发明内容】
[0004]有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于车载数据的驾驶行为分析方法及评价 系统，能够通过车辆的驾驶信息对用户的驾驶行为进行准确的分析和评价。
[0005]基于上述目的本发明提供的基于车载数据的驾驶行为分析方法，包括：
[0006]实时采集车辆的驾驶数据，同时，车辆内的0BD盒子会对每个驾驶数据采集时的工 作状态生成一个位掩码；
[0007]根据0BD盒子生成的位掩码，判断采集的驾驶数据是否有效，并删除无效的驾驶数 据；
[0008]查找并分析异常数据，根据异常数据出现的规律性，针对异常数据进行删除或修 改；
[0009]对驾驶数据进行描述性统计，获得统计驾驶数据，其中，所述统计驾驶数据分为行 程统计数据和用户统计数据，且行程统计数据包括:行程的时长、行程的时段、行程的平均 速度、行程速度方差和行程加速度方差；用户统计数据包括：用户出行次数、用户平均行驶 时长和用户平均行驶里程；
[0010]通过群决策的层次分析法，获得评价指标的权重分布，其中，所述评价指标分别为 统计驾驶数据中的:行程的时段、行程的时长、行程的平均速度和行程的平顺性；
[0011]通过专家打分的方法，获得行程时段评分;通过从众原则，获得行程时长评分、行 程的平均速度评分和行程的平顺性评分；
[0012] 根据获得的行程时段评分、行程时长评分、行程的平均速度评分和行程的平顺性 评分以及与之对应的评价指标的权重分布，计算得到驾驶数据的评分矩阵。
[0013] 优选的，所述实时采集车辆的驾驶数据的步骤包括：
[0014] 设定采集频率阈值，判断驾驶数据采集的频率是否超过所述采集频率阈值；
[0015] 若是，则降低采集频率，直至低于所述采集频率阈值；
[0016] 若否，则保持采集频率不变。
[0017] 优选的，所述对驾驶数据进行描述性统计的步骤之后还包括：
[0018] 根据用户统计数据，设定用户出行次数阈值和用户行驶时长阈值，判断车辆是否 为自动启停的车辆；
[0019] 若用户平均行驶时长小于用户行驶时长阈值，且用户出行次数大于用户出行次数 阈值，则筛选出这些车辆的相关驾驶数据，并单独进行分析和计算；
[0020] 否则，保留所有数据不变。
[0021 ]进一步，所述获得评价指标权重分布的步骤包括：
[0022] 有m个决策者对所述4个评价指标的权重进行评价，其中，第k个决策者对4个评价 指标重要性的评价向量为：
[0023] ok= (oik,o2k,w3k,c〇4k),(k=l,2---m)
[0024]又用dst来表示第s个决策者和第t个决策者的接近程度，且
[0026]由此，得到第k个决策者与剩余决策者的接近程度为dk，且 m
[0027]dt=%du(身=1，2 …故）
[0028]进一步，得到第k个决策者的决策权重〇k，且
[0030]最终，得到所述4个评价指标的权重分布为《，且
[0032] 进一步，所述获得评价指标的评分的步骤包括：
[0033] 采用专家打分的方法，获得行程时段的评分?1,?(1 = 1，2 - 1〇，其中，11为行程的数 量；
[0034] 将行程时长从0-120min划分为多个时长区间，行程时长超过120min的评分均为0; 找到最大频数所在的时长区间，且设置评分为100分，其余时长区间的评分为Pi,time，且
[0035] ?丨,1^1116 = ；1^,1^1116/111&1(；|^,1^1116)\100，其中，？1,1^1116为行程时长在第：[个时长区间内的 评分，为行程时长在第i个时长区间内的频数；
[0036] 将行程的平均速度从0-120km/h划分为多个速度区间，行程的平均速度超过 120km/h的评分均为0;找到最大频数所在的速度区间，且设置评分为100分，其余速度区间 的评分为Pi,speed，且
[0037] Pi,speed=fi,speed/max(fi,speed) x 100,其中，？〇1)(5(5(：1为行程的平均速度在第;[个速度 区间内的评分，s_d为行程的平均速度在第i个速度区间内的频数；
[0038] 以行程的加速度标准差为参考，将行程的加速度标准差设置为多个标准差区间， 得到行程平顺性的评分Pi,smoothj且
其中，Pw^th为行程平顺性在第i个标 准差区间内的评分，fi, _〇th为标准差在第i个标准差区间内的频数。
[0040] 本发明还提供了一种基于车载数据的驾驶行为评价系统，包括：
[0041] 数据采集模块，用于实时采集车辆的驾驶数据，并获得车辆内的0BD盒子对每个驾 驶数据采集时的工作状态生成的位掩码；
[0042]数据清洗模块，用于根据0BD盒子生成的位掩码，判断采集的驾驶数据是否有效， 并删除无效的驾驶数据;还用于查找并分析异常数据，根据异常数据出现的规律性，针对异 常数据进行删除或修改；
[0043] 数据统计模块，用于对驾驶数据进行描述性统计，获得统计驾驶数据，其中，所述 统计驾驶数据分为行程统计数据和用户统计数据，其中，行程统计数据包括:行程的时长、 行程的时段、行程的平均速度、行程速度方差和行程加速度方差；用户统计数据包括：用户 出行次数、用户平均行驶时长和用户平均行驶里程；
[0044] 权重评价模块，用于通过群决策的层次分析法，获得评价指标的权重分布，其中， 评价指标为统计驾驶数据中：行程的时段、行程的时长、行程的平均速度和行程的平顺性；
[0045] 数据评分模块，用于通过从众原则和专家打分的方法，获得评价指标的评分；
[0046] 计算模块，用于根据评价指标的权重分布和评分，计算得到驾驶数据的评分矩阵。
[0047] 优选的，所述数据采集模块还用于设定采集频率阈值，判断驾驶数据采集的频率 是否超过所述采集频率阈值；
[0048] 若是，则降低采集频率，直至低于所述采集频率阈值；
[0049] 若否，则保持采集频率不变。
[0050] 优选的，所述数据清洗模块还用于根据用户统计数据，设定用户出行次数阈值和 用户行驶时长阈值，判断车辆是否为自动启停的车辆；
[0051] 若用户平均行驶时长小于用户行驶时长阈值，且用户出行次数大于用户出行次数 阈值，则筛选出这些车辆的相关驾驶数据，并进行单独分析和计算；
[0052] 否则，保留所有数据不变。
[0053] 进一步，所述群决策的层次分析法中有m个决策者对所述4个评价指标的权重进行 评价，所述权重评价模块还用于通过计算第k个决策者对4个评价指标重要性的评价向量 为：
[0054] ok= (oik,o2k,w3k,c〇4k),(k=l,2---m)
[0055] 又用dst来表示第s个决策者和第t个决策者的接近程度，且
[0057] 由此，得到第k个决策者与剩余决策者的接近程度为dk，且 jri
[0058] 4 = = i=i
[0059]进一步，得到第k个决策者的决策权重〇k，且
[0060]cx.k =工d.Jdk > (/c = l,2---m) Vi'=l)I
[0061 ]最终，得到所述4个评价指标的权重为《，且
[0063]进一步，所述数据评分模块还用于：
[0064]采用专家打分的方法，获得行程时段的评分?1,?(1 = 1，2-_1〇，其中，11为行程的数 量；
[0065] 将行程时长从0-120min划分为多个时长区间，行程时长超过120min的评分均为0; 找到最大频数所在的时长区间，且设置评分为100分，其余时长区间的评分为Pi,time，且
[0066] ?1,1；^ = ；1^,1^1116/111&1(;1^,1^1116)\100，其中，？1,1^1116为行程时长在第：[个时长区间内的 评分，为行程时长在第i个时长区间内的频数；
[0067] 将行程的平均速度从0-120km/h划分为多个速度区间，行程的平均速度超过 120k