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公开(公告)号：CN110866677A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911022570.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于基准化分析的驾驶人相对风险评价方法。通过在机动车辆上安装GPS数据采集器，获得驾驶人自然驾驶行为数据；以车辆运行参数为基础，提取关键事件，确定驾驶人的危险驾驶行为；采用聚类分析方法将不同危险程度的驾驶行为进行分类；利用基准化分析方法计算个体驾驶人相对于其他驾驶人的综合风险指数，同时得到反映驾驶人个体差异的危险驾驶行为权重分配。该方法以驾驶人的相对风险代替传统的绝对风险，从而避免对各类危险驾驶行为的绝对风险量化。通过对个体驾驶人的动态驾驶行为进行相对风险评价，可以为驾驶人的安全驾驶智能提醒与反馈、基于驾驶行为的个性化保险评估、以及道路交通安全管理提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110866677B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911022570.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/23213 , G06F16/29 , G06Q40/08
Abstract: 本发明提供一种基于基准化分析的驾驶人相对风险评价方法。通过在机动车辆上安装GPS数据采集器，获得驾驶人自然驾驶行为数据；以车辆运行参数为基础，提取关键事件，确定驾驶人的危险驾驶行为；采用聚类分析方法将不同危险程度的驾驶行为进行分类；利用基准化分析方法计算个体驾驶人相对于其他驾驶人的综合风险指数，同时得到反映驾驶人个体差异的危险驾驶行为权重分配。该方法以驾驶人的相对风险代替传统的绝对风险，从而避免对各类危险驾驶行为的绝对风险量化。通过对个体驾驶人的动态驾驶行为进行相对风险评价，可以为驾驶人的安全驾驶智能提醒与反馈、基于驾驶行为的个性化保险评估、以及道路交通安全管理提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113689071B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110800777.6
申请日：2021-07-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多驾驶人风险评价的不良驾驶行为主动干预方法，利用车载终端系统实时采集场景中多驾驶人的自然驾驶数据，构建驾驶行为数据云平台为每个驾驶人建立数据档案；以滑动时间窗的方式抽取历史行车数据，通过分析驾驶行为表征参数，辨识驾驶人的不良驾驶行为；采用聚类分析方法对各类不良驾驶行为的幅值进行分类；根据不良驾驶行为的不同风险等级，采用面积法进行幅值累加；利用可变权重的相对风险评价模型计算个体驾驶人相较于场景中其他驾驶人的不良行为综合得分，针对不同风险驾驶人生成个性化行为干预策略，实时发布到对应的车载终端。该方法可以为不良驾驶行为的监控预警、驾驶人行为推荐系统的研发等提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113689071A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110800777.6
申请日：2021-07-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多驾驶人风险评价的不良驾驶行为主动干预方法，利用车载终端系统实时采集场景中多驾驶人的自然驾驶数据，构建驾驶行为数据云平台为每个驾驶人建立数据档案；以滑动时间窗的方式抽取历史行车数据，通过分析驾驶行为表征参数，辨识驾驶人的不良驾驶行为；采用聚类分析方法对各类不良驾驶行为的幅值进行分类；根据不良驾驶行为的不同风险等级，采用面积法进行幅值累加；利用可变权重的相对风险评价模型计算个体驾驶人相较于场景中其他驾驶人的不良行为综合得分，针对不同风险驾驶人生成个性化行为干预策略，实时发布到对应的车载终端。该方法可以为不良驾驶行为的监控预警、驾驶人行为推荐系统的研发等提供技术支持。
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