一种基于SaaS的网约车司机行为分析与安全评估系统的制作方法

本发明提出了一种基于saas的网约车司机行为分析与安全评估系统，属于网约车系统领域。

背景技术：

1、基于saas(软件即服务)的网约车司机行为分析与安全评估系统是一种云计算服务，它提供了一个在线平台，专门用于分析和评估网约车司机的驾驶行为及其相关的安全风险，这个系统集成了多种技术和方法，以确保对司机行为进行全面且准确的监测和评估；

2、然而现有技术中的基于saas的网约车司机行为分析与安全评估系统存在以下不足：

3、现有技术只侧重于基本的驾驶行为数据(如速度、刹车频率)的分析，而未能全面考虑各种行为参数和外部环境因素。这限制了风险评估的范围和深度，导致评估结果不够全面，无法精确地识别所有潜在的风险。

4、现有系统缺乏动态调整风险评估标准的能力，无法根据不同的驾驶环境和司机个人的驾驶习惯进行个性化的风险管理。这意味着在复杂或变化的驾驶环境中，系统无法提供有效的安全建议和预警。

5、现有技术未能充分利用收集到的数据来持续优化其算法和模型。缺乏基于大数据和机器学习技术的自适应能力，使得系统难以根据历史数据和实时反馈进行自我学习和改进。

6、当前的系统在反馈机制上存在不足，无法提供实时或具体针对司机个人行为的反馈。这会降低安全建议的有效性，减少驾驶行为改进的性。

7、存在的另一个缺陷是系统各个模块之间的集成和协同效果不足，导致数据处理和风险评估的效率和准确性受限。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于saas的网约车司机行为分析与安全评估系统及方法，所采取的技术方案如下：

2、一种基于saas的网约车司机行为分析与安全评估系统，包括：

3、数据采集模块，所述数据采集模块用于实时收集司机的行驶数据以及环境数据；

4、行为分析模块，所述行为分析模块基于收集的数据，分析司机的驾驶行为，识别潜在的危险驾驶习惯；

5、环境影响分析模块，所述环境影响分析模块评估外部环境因素对司机行为的影响；

6、安全评估模块，所述安全评估模块结合行为分析结果和环境影响，评估司机的安全风险等级；

7、反馈与调整模块，所述反馈与调整模块根据评估结果，向司机提供实时反馈，并向网约车平台报告风险，建议可能的调整措施；

8、所述数据采集模块的输出端与所述行为分析模块和环境影响分析模块的输入端连接，所述行为分析模块和所述环境影响分析模块的输出端与所述安全评估模块的输入端连接，所述反馈与调整模块的输入端与所述安全评估模块的输出端连接；

9、实时收集司机行为数据，确保评估的即时性和准确性，通过分析司机行为和环境数据，全面识别潜在的危险驾驶习惯，系统的模块化设计，使得数据流动和处理更加高效。

10、优选地，所述行为分析模块的工作流程如下：

11、接收来自数据采集模块的司机行为数据，所述司机行为数据具体包括行驶速度、刹车频率和转弯幅度；

12、根据收集到的行驶速度、刹车频率和转弯幅度实时计算生成平均行驶速度、平均刹车频率和平均转弯幅度；

13、根据平均行驶速度、平均刹车频率和平均转弯幅度通过行为分析公式计算司机行为风险值；

14、实时计算司机行为数据，快速响应变化，通过实时生成的平均行驶数据，提供动态的行为评估，确保分析结果的实时性和准确性

15、优选地，所述行为分析公式包括：

16、d(v,b,t)＝α×v+β×b+γ×t其中：

17、v,b,t分别代表司机的平均行驶速度、平均刹车频率和平均转弯幅度；

18、α,β,γ分别是平均行驶速度、平均刹车频率和平均转弯幅度的权重系数，用于调整不同特征在风险评估中的重要性；

19、通过权重系数调整不同行为特征的影响，实现个性化的风险评估；公式设计考虑了司机行为的多样性和复杂性，提高评估的全面性。

20、优选地，所述环境影响分析模块的工作流程如下：

21、接受来自数据采集模块的环境数据，所述环境数据包括时间段、天气条件和交通状况；

22、根据不同的时间段、天气条件和交通状况分别赋值；

23、根据时间段值、天气条件值和交通状况值通过环境分析公式计算环境风险值，考虑时间段、天气条件和交通状况的影响，使评估更贴近实际驾驶环境；环境因素的综合评估提高了风险识别的全面性和准确性。

24、优选地，所述环境分析公式包括：

25、r(p,w,c)＝ε×p+ζ×w+η×c其中：

26、p,w,c分别代表时间段值、天气条件值和交通状况值；

27、ε,ζ,η分别是时间段值、天气条件值和交通状况值权重系数，用于平衡行为数据和环境因素在安全评估中的影响；

28、平衡环境因素对安全评估的影响，确保评估结果的综合性和适应性。提供了一个量化的方式来评估不同环境条件下的风险，增强了预测的准确性。

29、优选地，所述安全评估模块的工作流程包括：

30、分别为司机行为风险值和环境风险值设置司机行为风险阈值和环境风险阈值；

31、比对司机行为风险值和司机行为风险阈值，比对环境风险值和环境风险阈值；

32、将比对值输出给反馈与调整模块；

33、通过设定风险阈值，系统能够明确评估结果的安全界限，及时识别高风险驾驶行为；

34、比对风险值和阈值，使得风险管理更加精确和及时；

35、输出的比对值为反馈机制提供了清晰的依据，确保了反馈的针对性和有效性。

36、优选地，所述反馈与调整模块根据比对值生成具体的反馈和调整建议包括向司机发送安全提示和建议，以及向网约车平台提供关于司机行为和安全性的综合报告；

37、根据比对值，生成的具体反馈和调整建议有助于即时纠正司机的危险行为，提高驾驶安全。

38、向平台提供的综合报告有助于改善整体服务质量，提升客户满意度。

39、实时反馈和建议促进司机的行为改进，降低未来的风险发生。

40、优选地，持续收集司机的行驶数据以及环境数据，收集所述反馈与调整模块的建议后的司机行为风险值，并根据前后的司机行为风险值的比对获取司机行为改善度，根据所述司机行为改善度调整反馈与调整模块的反馈机制；

41、通过收集和比对司机行为风险值的前后变化，系统能够评估司机行为的改善度。

42、基于改善度调整反馈机制，实现个性化和动态的风险管理。

43、持续的数据收集和反馈机制的优化有助于提高整个系统的效率和效果，实现长期的行为改进和风险管理。

44、本发明具有如下有益效果：

45、1、结合行为分析算法和环境影响分析算法，系统提供了一种全面且精确的风险评估方法。行为分析算法不仅考虑了司机的基本驾驶习惯，如行驶速度、刹车频率和转弯幅度，还通过特定的权重系数调整了这些行为因素在总体风险评估中的影响力。这意味着系统能够根据不同司机的驾驶特点提供个性化的风险评估。而环境影响分析算法进一步增加了评估的复杂度，考虑了天气、交通状况等外部因素对司机行为可能产生的影响。这种综合考虑内在驾驶行为和外部环境因素的方法，使得风险评估更加全面和准确，有助于有效预防可能的安全事故。

46、2、通过行为分析和环境影响分析的结果联动，安全评估模块能够生成更为精确的风险评级。这种联动不仅提高了评估的准确性，还增强了系统的适应性和响应能力。例如，在恶劣天气条件下或高峰时段，系统能够调整评估标准，对司机的驾驶行为进行更为严格的审查。反馈与调整模块根据这些综合评估结果提供实时反馈，既包括向司机发出安全警告，也包括向网约车平台提供改善建议，从而促进司机行为的即时改进和长期进步。这种动态反馈和持续改进的机制不仅提升了驾驶安全，还为网约车平台提供了一个持续优化服务质量的手段。

47、3、本系统通过不断分析收集的数据，优化其算法和评估模型，确保了长期的有效性和准确性。行为分析和环境影响分析提供的数据被用于不断调整权重系数和评估参数，使得系统能够适应各种复杂的驾驶和环境条件。这种数据驱动的优化策略意味着系统能够根据历史数据和实时反馈不断学习和进化。随着时间的推移，系统将变得更加精细和智能，能够更准确地识别潜在的风险，为司机和网约车平台提供更有价值的见解和建议。这不仅提高了安全评估的效率，还提升了整体系统的可靠性和有效性，从而为网约车服务提供了一个强大的支持工具。