一种基于大数据的驾驶安全监测系统及方法与流程

本发明涉及驾驶安全管理，具体为一种基于大数据的驾驶安全监测系统及方法。

背景技术：

1、交通安全是每个人的共同责任，安全驾驶是保障交通安全的重要措施；安全驾驶对于道路交通安全也十分重要，规定驾驶规则要认真遵守，服从交警管理，遵守交通标志和信号指示，遵守交通公共道德；违章驾驶在现实生活中很是常见，像机动车违反道路交通安全法及交通管理规定的行为，这些违法行为统称为违章驾驶；严重的违章驾驶会要追究刑事责任，一般的违章驾驶是要被罚款等。

2、交通事故往往是由不特定的人员违反道路交通安全法规造成的，所以一个好的驾驶行为习惯对于司机来说是必须严格要求的；通常司机的驾驶违章数据可以反应一些司机的可能含有的不良驾驶习惯问题，但是还有一部分数据可能是受其他问题的影响，例如说很多新手司机对于一些交通行驶规则并没有很熟练，也会产生一些违章驾驶数据；如何从司机的驾驶违章数据中精准的对司机的不良驾驶行为进行识别提取，对于提高对司机的危险预警存在重要现实意义。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的驾驶安全监测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的驾驶安全监测方法，方法包括：

3、步骤s100：采集目标监测司机的历史违章驾驶数据，从历史违章驾驶数据中，提取目标监测司机因违章驾驶被扣分、被罚款或者被扣分并处罚款的所有历史违章记录；对所有历史违章记录进行分类处理，得到若干历史违章记录集合；其中，一个历史违章记录集合对应一种违章驾驶行为；对每一历史违章记录集合内的每一历史违章记录进行信息梳理；

4、步骤s200：初步将从历史违章驾驶数据中提取出现的所有驾驶违章行为判定为与目标监测司机不良驾驶习惯相关联的行为；基于步骤s100中梳理得到的信息分别对各驾驶违章行为与目标监测司机不良驾驶习惯之间进行关联值计算；将关联值大于关联阈值的驾驶违章行为判定为目标监测司机存在的不良驾驶行为；

5、步骤s300：访问相关交通管理部门的数据库，对交通事故数据进行爬取；对交通事故发生时存在规律性的引发因素组合进行挖掘，结合目标监测司机存在的不良驾驶行为，为目标监测司机构建驾驶安全监测预警库；

6、步骤s400：基于驾驶安全监测预警库，对目标监测司机进行实时安全监测预警；对目标监测司机进行驾驶行为监测，基于监测反馈结果实现对驾驶安全监测预警库的实时更新。

7、进一步的，步骤s100包括：

8、步骤s101：将所有历史违章记录根据相应违章驾驶行为所违反的交通规则的不同进行分类，得到若干个历史违章记录集合；其中，在一个历史违章记录集合中，汇集了目标监测司机因一种违章驾驶行为导致被扣分、被罚款或者被扣分并处罚款的所有历史违章记录；

9、步骤s102：分别对各历史违章记录集合中的每一历史违章记录采集相应发生地的违章关联路况信息；违章关联路况信息是指与每一历史违章记录中违章驾驶行为所违反的交通规则相关的禁令标志的分布信息、指示标志的分布信息或警告标志的分布信息；获取违章关联路况信息与常规情况下相应标志的布设信息之间呈现的分布偏差度u；

10、步骤s103：分别对各历史违章记录集合中的每一历史违章记录采集与相应发生地关联的视频监管数据，捕捉目标监测司机上一次在发生地出现至当前违章记录发生时之间的间隔时间t，得到目标监测司机对发生地的熟练指数1/t，设置标准最低值，当从发生地周围的监管装置中未调取到目标监测司机的相关形迹时，将熟练指数1/t取标准最低值。

11、进一步的，步骤s200包括：

12、步骤s201：记目标监测司机对违章关联路况信息的熟练指数a＝1/u；对每一历史违章记录中发生地周围的监管装置进行信息调取，捕捉目标监测司机上一次在发生地出现至当前违章记录发生的间隔时间t，记目标监测司机对发生地的熟练指数b＝1/t；设置标准最低值，当从发生地周围的监管装置中未调取到目标监测司机的相关形迹时，将熟练指数1/t取标准最低值；

13、步骤s203：记从历史违章驾驶数据中提取得到的历史违章记录总次数为m，分别获取在对应各种违章驾驶行为的历史违章记录集合中包含的历史违章记录总数n；将n/m作为各种违章驾驶行为与目标监测司机不良驾驶习惯之间存在的第一关联指数index1；分别对每一历史违章记录计算关联系数y＝1/u×1/t；

14、步骤s204：将关联系数小于系数阈值的历史违章记录从对应的历史违章记录集合中剔除，得到在对应各种违章驾驶行为的历史违章记录集合中包含的历史违章记录总数n’,将n’/m作为各种违章驾驶行为与目标监测司机不良驾驶习惯之间存在的第二关联指数index2；计算各种违章驾驶行为与目标监测司机不良驾驶习惯之间的关联值f＝index1×index2；

15、上述将关联系数小于系数阈值的历史违章记录从对应的历史违章记录集合中剔除的过程，也就是将一些目标监测司机主观恶意较低，即对明知故犯的违章驾驶记录进行剔除的过程；

16、虽然说相关管理人员在对各类交通标志进行布控时都有一个对应需要遵循规范准则，例如说，交通标志应设置在车辆行进方向上易于看到的地方，并宜设置在车辆前进方向的右侧或车行道上方；当路段单向车道数大于4条、道路交通量大、大车比例高时，宜分别在车辆前进方向左、右两侧设置相同的交通标志；但是由于路段之间差异性，各路段的特殊性，免不了出现一些交通标志的布控形式跟目标监测司机预想中的布控形式不一致，导致目标监测司机在开车时因疏忽或者大意做出了违章行为；分布偏差度u越大，熟练指数a＝1/u就越低，意味着目标监测司机因对发生地违章关联路况信息的不熟导致无意做出了违章行为的可能性越高；目标监测司机上一次在发生地出现至当前违章记录发生的间隔时间t越长，熟练指数b＝1/t就越低，意味着目标监测司机因对发生地不熟导致无意做出了违章行为的可能性越高。

17、进一步的，步骤s300包括:

18、步骤s301：从每一起交通事故的认定事实中对引发每一起交通事故发生的因素进行提取；将在每一起交通事故中出现的因素之间相互建立关联关系，得到若干种具备关联关系的因素组合；每一因素组合中的因素个数大于或等于2；

19、步骤s302：分别对各因素组合计算关联规律值sup＝k/d；其中，k表示出现各因素组合的交通事故总数；d表示采集到的交通事故总数；在所有关联规律值大于关联规律阈值的因素组合中，将含有因素为司机驾驶行为的因素组合进行提取，汇得驾驶安全监测预警库；对目标监测司机对应的不良驾驶行为进行提取，将驾驶安全监测预警库中，以不良驾驶行为作为组合中一部分的因素组合进行特征标记。

20、进一步的，步骤s400包括：

21、步骤s401：将驾驶安全监测预警库中含有特征标记的因素组合设为特征因素组合；对每一特征因素组合中除司机驾驶行为以外的因素作为对目标监测司机进行预警前需识别的目标预警因素；在驾驶安全监测预警库中，将与目标预警因素出现在同一个因素组合内的其他因素设为辅助预警因素，辅助预警因素不包括司机驾驶行为以及与目标预警因素相同的因素；分别对各辅助预警因素捕捉与对应目标预警因素出现在同一个因素组合内的总次数g，获取驾驶安全监测预警库含有标预警因素的个数h；当g/h大于或等于阈值时，将辅助预警因素作为对目标监测司机进行预警前需识别的目标预警因素；

22、步骤s402：实时在目标监测司机所处的驾驶环境中进行因素识别，当识别出在当前驾驶环境中存在目标预警因素时，锁定与目标预警因素同属于一个因素组合内的司机驾驶行为，向目标监测司机进行预警提示；实时对目标监测司机的驾驶行为监测识别，当对目标监测司机识别出现被判定为不良驾驶行为的驾驶行为时，对目标监测司机进行预警提醒，当对目标监测司机识别出现没被判定为不良驾驶行为的驾驶行为，但驾驶行为属于驾驶安全监测预警库，将驾驶行为转为对应目标监测司机的不良驾驶行为，对驾驶行为进行目标预警因素的提取，对目标监测司机进行预警前需识别的目标预警因素进行调整；

23、危险预警需要一定的前瞻性，等到极端现象马上就要发生了再进行预警就太晚了，在本技术中可以将极端现象理解为交通事故的发生，本技术基于目标预警因素对司机进行事故预警，是为了实现预警的精准性，而基于目标预警因素提出辅助预警因素，实际上是为了扩大在危险判断时的依据，使得在进行危险预警时，覆盖的更全面，保障预警的前瞻性。

24、为更好的实现上述方法，还提出了一种驾驶安全监测系统，系统包括违章驾驶数据管理模块、不良驾驶行为捕捉识别模块、驾驶安全监测预警库构建模块、安全监测预警模块；

25、违章驾驶数据管理模块，用于采集目标监测司机的历史违章驾驶数据，从历史违章驾驶数据中，提取目标监测司机因违章驾驶被扣分、被罚款或者被扣分并处罚款的所有历史违章记录；对所有历史违章记录进行分类处理，得到若干历史违章记录集合；其中，一个历史违章记录集合对应一种违章驾驶行为；对每一历史违章记录集合内的每一历史违章记录进行信息梳理；

26、不良驾驶行为捕捉识别模块，用于初步将从历史违章驾驶数据中提取出现的所有驾驶违章行为判定为与目标监测司机不良驾驶习惯相关联的行为；基于步骤s100中梳理得到的信息分别对各驾驶违章行为与目标监测司机不良驾驶习惯之间进行关联值计算；将关联值大于关联阈值的驾驶违章行为判定为目标监测司机存在的不良驾驶行为；

27、驾驶安全监测预警库构建模块，用于访问相关交通管理部门的数据库，对交通事故数据进行爬取；对交通事故发生时存在规律性的引发因素组合进行挖掘，结合目标监测司机存在的不良驾驶行为，为目标监测司机构建驾驶安全监测预警库；

28、安全监测预警模块，用于基于驾驶安全监测预警库，对目标监测司机进行实时安全监测预警；对目标监测司机进行驾驶行为监测，基于监测反馈结果实现对驾驶安全监测预警库的实时更新。

29、进一步的，违章驾驶数据管理模块包括历史违章记录处理单元、数值计算单元；

30、历史违章记录处理单元，用于采集目标监测司机的历史违章驾驶数据，从历史违章驾驶数据中，提取目标监测司机因违章驾驶被扣分、被罚款或者被扣分并处罚款的所有历史违章记录；对所有历史违章记录进行分类处理，得到若干历史违章记录集合；

31、数值计算单元，用于接收历史违章记录处理单元中的数据，用于计算目标监测司机对违章关联路况信息的熟练指数；用于计算目标监测司机对发生地的熟练指数。

32、进一步的，不良驾驶行为捕捉识别模块包括关联值计算单元、不良驾驶行为提取单元；

33、关联值计算单元，用于初步将从历史违章驾驶数据中提取出现的所有驾驶违章行为判定为与目标监测司机不良驾驶习惯相关联的行为；分别对各驾驶违章行为与目标监测司机不良驾驶习惯之间进行关联值计算；

34、不良驾驶行为提取单元，用于接收关联值计算单元中的数据，对目标监测司机判断所有存在的不良驾驶行为。

35、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过司机的驾驶违章数据，集合每一次违章驾驶时对应的驾驶情况，对司机的不良驾驶行为进行精准识别和提取；通过对司机识别得到的个性化驾驶行为数据结合历史交通事故数据，对司机构建能实现较为精准的安全监测预警库，提高司机的驾驶安全，对司机的驾驶行为进行规范，辅助司机在车辆行驶过程中的危险预测。