公开(公告)号：CN108764111A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810500886.4

申请日：2018-05-23

Applicant: 长安大学

Inventor： 惠飞 ,  景首才 ,  吴丽宁 ,  彭娜 ,  贾硕

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00718 ,  G06K9/00744 ,  G06K9/6218

Abstract: 本发明公开一种车辆异常驾驶行为的检测方法，S1：计算相邻两位置点的距离、时间间隔、速度、加速度、方向和转角；S2：再对车辆的异常驾驶行为进行特征提取；S3：当检测目标表现出异常驾驶行为时，度量GPS轨迹中任意两个位置点驾驶行为特征之间的距离；S4：再根据从步骤S1中提取的信息，以及从步骤S3中得到的数据点间的距离，对步骤S2中各个驾驶行为进行聚类分析，并对聚类簇的结果进行标记；S5：根据从步骤S4中得到的聚类分析结果，与待测GPS轨迹中的点进行对比检测，判断该点是否为超速、急加速、急减速、急刹车或频繁变道驾驶行为中的异常点，若是异常点，则根据异常点的信息对应得出车辆的异常驾驶行为；否则车辆为正常驾驶。

公开(公告)号：CN108764111B

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN201810500886.4

申请日：2018-05-23

Applicant: 长安大学

Inventor： 惠飞 ,  景首才 ,  吴丽宁 ,  彭娜 ,  贾硕

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开一种车辆异常驾驶行为的检测方法，S1：计算相邻两位置点的距离、时间间隔、速度、加速度、方向和转角；S2：再对车辆的异常驾驶行为进行特征提取；S3：当检测目标表现出异常驾驶行为时，度量GPS轨迹中任意两个位置点驾驶行为特征之间的距离；S4：再根据从步骤S1中提取的信息，以及从步骤S3中得到的数据点间的距离，对步骤S2中各个驾驶行为进行聚类分析，并对聚类簇的结果进行标记；S5：根据从步骤S4中得到的聚类分析结果，与待测GPS轨迹中的点进行对比检测，判断该点是否为超速、急加速、急减速、急刹车或频繁变道驾驶行为中的异常点，若是异常点，则根据异常点的信息对应得出车辆的异常驾驶行为；否则车辆为正常驾驶。

公开(公告)号：CN108364457A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201810099020.7

申请日：2018-01-31

Applicant: 长安大学

Inventor： 惠飞 ,  彭娜 ,  罗毅 ,  徐国强 ,  景首才 ,  李腾龙 ,  马媛媛

IPC: G08G1/00 ,  G08G1/01

Abstract: 一种基于GPS的商用车疲劳驾驶检测方法，包括以下步骤：步骤一、根据3σ规则定义停车点速度阈值，选取出停车点数据；步骤二、计算每个停车点的停车时长，判断驾驶员是否进行停车休息；步骤三、通过GPS轨迹数据计算出相邻两个停车点的时间间隔，得到车辆的行驶时长；步骤四、结合步骤二得到的停车时长以及步骤三得到的行驶时长，判断连续驾驶过程中是否超过4小时未停车休息或者停车时长少于20分钟，据此评判驾驶员是否疲劳驾驶。本发明是针对道路货运行业管理规定提出的疲劳驾驶检测方法，从行业法规角度来识别驾驶员是否存在疲劳驾驶行为，有利于驾驶行为的监管，提升车辆行驶过程中的安全性。

公开(公告)号：CN107264445A

公开(公告)日：2017-10-20

申请号：CN201710361262.4

申请日：2017-05-19

Applicant: 长安大学

Inventor： 惠飞 ,  何朋朋 ,  贾硕 ,  彭娜 ,  武晓洁 ,  王龙飞 ,  周琪 ,  李腾龙

IPC: B60R16/023

CPC classification number: B60R16/0232

Abstract: 本发明公开了一种危化品车辆减速行为识别方法，属于车联网领域，通过将OBD采集到的车速信息以及车辆姿态信息上传到服务器，使用基于MEMS器件的车辆姿态测量系统得到车辆的加速度和角速度信息，这些实时信息经捷联解算后获得所需的导航参数，识别出该危化品车辆的急减速行为。本发明用“数学平台”代替了传统的机械平台，捷联式的车辆姿态测量系统具有结构简单、自主性强、短期精度和稳定性比较好等优点。通过数学方式标记驾驶者违规加速行为，本发明相比基于GPS数据提出的急减速行为识别方法具有更高的准确性。同时，本发明能够给出完整的车辆急减速行为信息，进而对司机驾驶行为的评价提供依据。