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公开(公告)号：CN106203735B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610602166.X
申请日：2016-07-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种机动车驾驶员驾驶行为能耗特征测算方法，包括：获取驾驶行为能耗特征参数，划分车辆运行条件，建立驾驶行为能耗特征的综合测算模型结构，建立驾驶行为与车辆能耗的关系模型，确定能耗约束下的最优驾驶行为参数阈值，采用评分制形式分层计算驾驶员在不同运行条件下的驾驶行为能耗特征。本发明综合考虑车辆运行过程中道路条件、交通条件和工况条件的差异，以不同运行条件下当前驾驶行为与最优驾驶行为参数阈值间的差值为基础的驾驶员驾驶行为能耗特征测算方法，能更加精确地刻画驾驶员实际行车过程中驾驶行为的能耗特点，进而为驾驶员评估与考核、驾驶行为甄别与反馈、驾驶员培训及优化等提供科学的方法和工具。
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公开(公告)号：CN108305524A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810077688.1
申请日：2018-01-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于驾驶模拟平台的沉浸式驾驶行为矫正方法和系统，矫正方法包括：后台通过显示器设置驾驶事故倾向问卷和爱荷华测试对驾驶员的事故倾向类型、愤怒值和冒险性进行采集，并进行驾驶员分类；后台通过驾驶模拟平台在预设的驾驶任务下采集驾驶操作信息，根据驾驶操作信息判断驾驶员的违法事件；对第一次驾驶测试不合格的违法事件进行沉浸式教育，并进行第二次驾驶测试；对第二次驾驶测试不合格的违法事件进行沉浸式教育，并进行第三次驾驶测试；最终输出驾驶员评估报表；矫正系统包括后台、显示器和驾驶模拟平台，后台分别与显示器、驾驶模拟平台相连。本发明有效的解决了现阶段违法驾驶行为教育效果低，交通事故多发等问题。
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公开(公告)号：CN117592558A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311572887.7
申请日：2023-11-23
IPC: G06N5/022 , B60W40/09 , G06F18/213 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种描述驾驶行为风险特征的图谱构建方法，包括行为模式定义：将驾驶行为模式定义为在一小段时间内的加速度变化；数据降维和编码：对加速度变化的连续数据进行将降维处理，使其转换为离散数据，并对其进行数值编码；行为模式提取：根据行为模式定义，在加速度时间序列窗口上移动以获取驾驶行为模式；图谱绘制：根据驾驶行为模式的出现频率绘制驾驶行为风险特征图谱。本发明得到的驾驶行为风险特征图谱可以揭示驾驶行为内部复杂数据结构关系，将行为碎片化，不仅能够用于风险行为的展示和刻画，还能够用于异常行为的判别，从而实现驾驶行为变化过程的直观表达。
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公开(公告)号：CN119990859A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411950679.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的驾驶人场地驾驶能力评估方法，包括：对金牌教练员及学员的驾驶行为数据进行多维度采集；将收集到的数据剔除异常值，分析教练与学员的驾驶行为特征分布，确定每米教练数据取值范围，从而形成标准过程曲线；根据学员驾驶行为曲线与标准过程曲线的差值进行打分，得到学员的行为指标得分；对行为指标得分进行加权计算得到子项目得分；对项目中涵盖的子项目得分求平均值即得到项目得分。本发明采用以过程为导向的评价指标，弥补了以结果为导向的评价指标容易忽略驾驶人过程中的行为细节以及缺乏实时反馈等缺点。
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公开(公告)号：CN117612372A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311572884.3
申请日：2023-11-23
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于多维矩阵画像的高速公路交通异常检测方法，包括数据获取和预处理：通过车载导航软件获取数据；对数据进行预处理形成时空网格的数据结构；数据准备：从不同路段的数据中选择发生交通异常较多的路段作为数据样本；构建基于多维矩阵画像的交通异常检测算法对数据样本进行异常检测，判断是否发生异常；并通过交叉验证确定交通异常检测算法的最优参数。本发明通过比较不同子序列之间的距离来检测数据集中的异常，引入了局域动态阈值和持续性检测增加了算法对数据变化的灵敏度，能够实现对异常更加精准的定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106529599A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610998585.X
申请日：2016-11-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向事件的驾驶员生态驾驶行为评估方法，包括：获取驾驶行为及能耗数据，确定行为参数阈值；根据行为参数阈值，确定驾驶事件定义并标准化驾驶事件次数；构建评估模型。本发明从微观驾驶行为出发，将其转换为可操作、量化、油耗紧密相关的生态驾驶事件，并通过分析车辆运行参数与油耗之间的影响关系确定事件判别阈值，大大提升了本发明的科学性可用性；同时本发明以车辆实际油耗为因变量，构建驾驶员个体生态驾驶行为评估模型，确保评估结果与车辆油耗之间的一致性，提升评估方法可信度，利于本发明的实际应用。
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公开(公告)号：CN119990867A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510050210.X
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G09B9/02 , G09B7/04 , G06Q50/20 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于知教行框架的驾驶人行为反馈干预方法，属于机动车驾驶学员培训教育技术领域，包括如下步骤：依据驾驶人操作情况建立评分表，记录驾驶学员的驾驶表现并生成个性化的评分报告；根据评分表结果生成诊断书，详细描述学员在各项目中的优缺点及其对驾驶安全的影响；依据诊断结果生成处方单，提供个性化的改进建议，包括操作复盘、教学互动和驾驶实操模块；生成疗效库，通过对比分析学员的表现，记录和分析学员的驾驶改进情况，并提供综合评价。通过提供了全面的驾驶行为反馈和干预机制。从评分表到诊断书，再到处方单和疗效库，系统为学员提供了从认识自我到改进提升的全方位支持。
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公开(公告)号：CN119990288A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411988561.7
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种基于行为图谱的驾驶人疲劳与分心驾驶状态识别方法，包括：数据收集和准备：从车载全球定位系统中提取自然驾驶数据，并处理异常值和空缺值；图谱构建：利用纵向和横向两个维度的五个行为变量作为数据基础，首先对异常行为数据进行提取和编码，其次刻画异常行为片状特征，然后构建异常行为图谱，提取行为图谱特征数据；疲劳和分心驾驶状态识别：利用行为图谱特征数据作为机器学习模型的输入变量，通过机器学习模型识别驾驶人不同的风险驾驶状态。本发明能够弥补传统驾驶状态识别方法的不足，在保证驾驶状态识别精度的前提下提升方法适用性。
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公开(公告)号：CN119991368A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510055926.9
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的驾驶人道路驾驶能力评估方法，包括：对教练与学员进行驾驶行为数据的多维度采集；设定标准事件阈值，用于识别和区分正常行为与异常行为；在教练和学员的互动过程中筛选教练与学员存在显著差异且优于学员的指标，通过标准事件阈值对这些过程性的行为指标进行量化评分；以教练分数优于学员得分为优化目标，确定最优权重；在确定了各个行为指标的最优权重之后，加权计算每个项目的总得分，以实现驾驶人道路驾驶能力评估。本发明通过科学、客观、全面的评价体系，为驾驶培训提供了有效的工具，有助于提升学员的驾驶技能和安全意识，提高培训和考试的质量，最终达到提高道路交通安全的目的。
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公开(公告)号：CN118674304A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410683826.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于特征图谱的驾驶学员驾驶操作行为量化评价的方法，该方法包括：采集踏板踩踏程度、方向盘转角等精细化的驾驶操作行为数据；基于数据剔除、数据归一化和数据重采样技术，将驾驶操作行为原始数据转化为逐秒数据；借助图谱构建技术，以操作行为发生时间和实施程度为图谱编码要素，将连续型数值数据转化为离散型符号数据；采用数据特征化方法，构建驾驶操作行为特征图谱，实现驾驶培训特征精准刻画和直观表达。基于相似度分析方法，将学员驾驶操作行为特征图谱与标准驾驶操作行为特征图谱进行比较，计算得出的相似性程度作为学员驾驶操作行为得分，实现学员驾驶操作过程的量化评价。
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