80KM/H，由此更新违规判定条件为当前的行驶速度大于80KM/H。若此时获取到的行驶信息中行驶速度大于该限速，则判定为当前的驾驶行为属于违规驾驶行为(超速行为)。
[0144]还如，现场图像中当前车道左侧的标识线为实线，由此获取到的交通指示信息为当前车道不可向左侧变道，由此更新违规判定条件为车辆向左侧变道。此时，可以结合当前行驶速度、加速度、转向信息等计算出车辆向左偏移的距离，由此确定是否向左侧变道，或者由现场图像识别后续时刻的位置信息(当前车道是否已经变换为原车道的左侧车道)来判定是否符合违规判定条件。由此确定当前的驾驶行为是否属于违规驾驶行为(实线变道行为)。
[0145]作为一种优选的实施方式，上述驾驶行为分析方法中，在根据所述驾驶行为的行驶信息与交通指示信息将所述驾驶行为确定为违规驾驶行为之后，还包括:
[0146]判断所述违规驾驶行为的违规程度；
[0147]若所述违规驾驶行为是轻度违规的驾驶行为，则记录所述违规驾驶行为的简要事件信息，其中所述简要事件信息包括所述违规驾驶行为的违规程度、发生时间、行驶信息和对应的交通指示信息；
[0148]若所述违规驾驶行为是重度违规的驾驶行为，则记录所述违规驾驶行为的全面事件信息，其中所述全面事件信息包括所述违规驾驶行为的违规程度、发生时间、行驶信息、对应的交通指示信息以及所述违规驾驶行为发生时的现场图像。
[0149]本实施提供的技术方案通过对所述违规驾驶行为的违规程度进行判断，对于轻度违规的驾驶行为仅记录其简要事件信息，而对于重度违规的驾驶行为记录其全面事件信息，与简要事件信息相比，全面事件信息所记录的内容更加详尽。通过对不同违规程度的违规驾驶行为进行不同的处理，以便于更加合理的分配的计算资源。
[0150]在此，所述违规驾驶行为的违规程度可以根据实际应用场景进行设定，一般可以基于该违规驾驶行为的危险程度进行划分，例如参考现行的交通规则中关于违法行为的扣分标准，将记3分以下的驾驶行为作为轻度违规的驾驶行为，将记3分以上的行为作为重度违规的驾驶行为。此外，对于一些不属于违法行为的不良驾驶习惯，例如跟车过近、频繁变换车道等也可以作为轻度违规的驾驶行为。在此，本领域技术人员应当理解上述划分违规程度的方式仅为举例，实际应用中违规程度的划分也不仅仅局限于划分成重度违规和轻度违规，可以根据实际情况划分为更多的程度，或者对重度违规和轻度违规进行进一步划分。因此，其他现有的或今后可能出现的违规程度的划分实现方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
[0151]与简要事件信息相比，全面事件信息所记录的内容还包括了所述违规驾驶行为发生时的现场图像。例如，假设前述提及的实线变道行为属于轻度违规的驾驶行为，则至少会记录该实线变道行为对应的违规程度、发生时间、行驶信息和对应的交通指示信息，其中对应的违规程度为轻度违规，发生时间可以是某一时间段，例如2015-9-15 13:00:15?2015-9-15 13:00:20，行驶信息可以是上述时间段内的所有行驶信息或者与该违规驾驶行为相关的行驶信息，对应的交通指示信息即为当前车道左侧为实线，禁止向左变道。对于重度违规的驾驶行为(如闯红灯行为)，除了会记录轻度违规的驾驶行为所包含的所有信息之外，还会记录所述违规驾驶行为发生时的现场图像。例如闯红灯行为的发生时间为2015-9-15 09:01:11?2015-9-15 09:01:17，则除了记录该闯红灯行为对应的违规程度、发生时间、行驶信息和对应的交通指示信息，还会记录该时间段内的像头所拍摄到的现场图像。
[0152]进一步地，本申请实施例还提供了一种优选的驾驶行为分析方法，该方法的结构如图10所示，包括以下步骤:
[0153]步骤S1001，获取现场图像，根据所述现场图像识别交通指示信息；
[0154]步骤S1002，获取驾驶行为的行驶信息，根据所述驾驶行为的行驶信息与交通指示信息将所述驾驶行为确定为违规驾驶行为
[0155]步骤S1003，结合关键信息对所述违规驾驶行为进行进一步确认，其中所述关键信息至少包括以下任意一项或多项:
[0156]交通主管部门提供的车辆违章信息；
[0157]所述违规驾驶行为的行驶信息中的位置信息；
[0158]所述违规驾驶行为的类型；
[0159]所述违规驾驶行为发生时的天气信息；
[0160]所述违规驾驶行为发生时的路况信息；
[0161]所述违规驾驶行为发生时的现场图像。
[0162]在此，所述关键信息中的交通主管部门提供的车辆违章信息，可以由交通主管部门提供的大数据接口查询得到；所述违规驾驶行为的行驶信息中的位置信息，可以通过例如GPS、北斗等卫星定位系统获取；所述违规驾驶行为的类型，可以通过该违规驾驶行为对应的交通指示信息或者违规判定条件等来判定；所述违规驾驶行为发生时的天气信息和路况信息，可以由气象台、交通信息平台等提供的数据接口获取；所述违规驾驶行为发生时的现场图像可以由车辆上的图像采集设备获取。
[0163]通过结合关键信息对步骤1002初步判定的违规驾驶行为进行进一步的确认，使得违规驾驶行为的认定更加准确，使得通过上述方案获得的违规驾驶行为的相关数据可以应用于对于数据准确性要求较高的UBI (Usage Based Insurance，基于驾驶行为确定保费)保险领域。
[0164]而本案的方法通过实际路面标识来判断是否有可疑的违规驾驶行为，再通过后台的交通主管部门信息的对接判断是否权威部门认定了违规信息，以及后台结合“更多关键信息”对可疑的违规驾驶行为进行认定和风险评估数据的更新。同时对现场数据和视频图像进行后台存储记录，通过这样的方式可以得到令人信服的驾驶行为判断，这样得到的数据可以有效用于UBI保险等领域。
[0165]在此基础上，可以结合图9中的方案，在进行进一步确认之前确定的违规驾驶行为的违规程度，对不同违规程度的违规驾驶行为进行不同方式的进一步处理。例如，考虑到重度违规的违规驾驶行为的情形可能相对于轻度违规的违规驾驶行为较为复杂，并且其被确认后对于驾驶者的处罚或影响较大，因此可以仅对重度违规的违规驾驶行为进行进一步确认。当然，也可以不区分违规驾驶行为的违规程度，对所有的违规驾驶行为都进行进一步确认。
[0166]具体地，步骤S1003根据所述违规驾驶行为的违规程度，结合关键信息对重度违规的驾驶行为进行进一步确认，具体包括:
[0167]在所述交通主管部门提供的车辆违章信息中查询所述重度违规的驾驶行为，若查询到所述重度违规的驾驶行为，则确认所述违规驾驶行为是重度违规的驾驶行为；若查询不到所述重度违规的驾驶行为，则根据所述违规驾驶行为的行驶信息中的位置信息、所述违规驾驶行为的类型、所述违规驾驶行为发生时的天气信息以及所述违规驾驶行为发生时的路况信息调整所述驾驶行为的违规程度。
[0168]在实际应用中，首先会在交通主管部门提供的车辆违章信息中查询对应的违规驾驶行为。例如，初步确认车辆存在闯红灯行为之后，在交通主管部门提供的车辆违章信息中查询该车辆是否有闯红灯的违章信息，若有对应的闯红灯记录，则可以最终确认该车辆确实存在重度违规的驾驶行为。由于交通主管部门提供的车辆违章信息准确度高，因此据此来进行进一步确认可以达到很高的准确性。但是由于交通主管部门布置的监管设备有限，往往很多违规驾驶行为不会被交通主管部门的监管设备记录，因此当查询不到所述重度违规的驾驶行为时，还可以根据其它的关键信息来进行进一步确认。
[0169]在实际场景下，可能由于某些路段特殊的地理环境、天气原因或者路况，造成车辆在通过该路段无法正常行驶，不可避免地需要采用违规的驾驶行为才能够安全通过。因此在此种情况下，可以对违规驾驶行为的违规程度进行调整(包括在特定情况下可以认定为该驾驶行为不违规)。例如，通过对大量车辆的违规驾驶行为数据进行分析，发现在某一路口存在大量的闯红灯行为，此时可能是由于该路口的交通信号灯出现故障、或者交警现场引导所引起的。此时，该驾驶行为会被确认为不违规。
[0170]优选地，为了进一步提高驾驶行为分析的准确性，在调整所述驾驶行为的违规程度之后，还包括:根据所述违规驾驶行为发生时的现场图像判断是否需要获取人工确认信息；若不需要获取人工确认信息，则将调整后的违规程度作为所述驾驶行为的违规程度；若需要获取人工确认信息，则将获取到的人工确认信息中确认的违规程度作为所述驾驶行为的违规程度。
[0171]例如在实际驾驶中，可能会因为其它车辆的原因而造成驾驶者必须采取一些违规驾驶行为，若根据现场图像判断该次违规驾驶行为可能是由于其它车辆的原因，那么可以引入人工确认信息。通过人工查看现场图像，确认最终结果，并输入人工确认信息。在获取到人工确认信息后，即可根据人工确认信息最终确认该驾驶行为是否违规以及其违规程度。
[0172]为了更好的应用于UBI保险等领域，在前述任意一种驾驶行为分析方法的基础上，还可以包括:根据所述违规驾驶行为对所述违规驾驶行为对应的车辆和/或驾驶者的风险评估数据进行更新。通过统计某一驾驶者或者某一车辆的所有的违规驾驶行为，可以针对驾驶者或车辆建立风险评估数据，通过风险评估数据来表示其行车过程中发生危险行为的可能性，由此确认保费提供数据支持。在每次获取到违规行为信息后，对所述违规驾驶行为对应的车辆和/或驾驶者的风险评估数据进行更新，从而保证数据的实时性。
[0173]综上所述，本实施例提供的方案通过获取现场图像，并有现场图像中识别出交通指示信息，例如道路现场的限速标识、交通信号灯的状态或者禁止转向标识等，然后结合行驶信息与交通指示信息