CN109708634A - 自动判断驾驶行为的方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
自动判断驾驶行为的方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109708634A CN109708634A CN201811518859.6A CN201811518859A CN109708634A CN 109708634 A CN109708634 A CN 109708634A CN 201811518859 A CN201811518859 A CN 201811518859A CN 109708634 A CN109708634 A CN 109708634A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- behavior
- driving behavior
- information
- deflection angle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Telephone Function (AREA)
Abstract
本公开属于数据分析技术领域,涉及一种自动判断驾驶行为的方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备,该自动判断驾驶行为的方法包括:通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。该方法能够对用户的驾驶行为进行准确的自动判断,提高驾驶安全性;另外减少了耗电量,降低了成本。
Description
技术领域
本公开涉及数据分析技术领域,具体而言,涉及一种自动判断驾驶行为的方法、自动判断驾驶行为的装置、计算机存储介质以及电子设备。
背景技术
随着城市化的迅速发展,越来越多的人选择购买私家车以提高交通便利性,但是随着私家车的普及,道路越来越拥堵,交通事故也越来越多。在危险驾驶行为的研究中,由于判断驾驶行为是否危险对于车辆安全、交通安全都具有极其重要的意义,因此近年来车辆驾驶行为分析的研究也备受关注。
已有的记录驾驶行为的方法主要是使用OBD盒子,即车载诊断系统,但是这种技术通常只用于对发动机是否正常、车辆是否出现故障等进行诊断,无法对车辆的驾驶状态,如加速、减速、转弯等状态进行自动判断。另外,虽然现有技术中也存在通过智能设备检测车辆驾驶状态,但是智能设备需要持续运行,耗电量高,检测时间短,使得用户体验较差。
因此,本领域亟需一种新的自动判断驾驶行为的方法及装置。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种自动判断驾驶行为的方法、自动判断驾驶行为的装置、计算机存储介质以及电子设备,进而至少在一定程度上对用户的驾驶行为进行准确的自动判断,提高驾驶安全性;另外节省了耗电量,降低了成本。
根据本公开的一个方面,提供一种自动判断驾驶行为的方法,包括:
通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;
根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
在本公开的示例性实施例中,所述数据监测模块包括速度测量单元和角度测量单元;
通过智能手机中的数据监测模块获取车辆运行数据,包括:
通过所述速度测量单元监测所述车辆运行过程中的速度,以获取所述速度信息;并且,
通过所述角度测量单元监测所述车辆运行过程中的偏转角度,以获取所述偏转角度信息。
在本公开的示例性实施例中,根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,包括:
获取第一时间对应的第一速度信息和第二时间对应的第二速度信息;
获取所述第二速度信息相对于所述第一速度信息的速度差,并将所述速度差的绝对值与第一预设值进行比较;
若所述速度差大于零且所述速度差的绝对值大于所述第一预设值,则判定所述车辆发生了加速行为;
若所述速度差小于零且所述速度差的绝对值大于所述第一预设值,则判定所述车辆发生了减速行为。
在本公开的示例性实施例中,根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为,包括:
将所述偏转角度信息与第二预设值进行比较,判断所述车辆是否发生转弯行为;
若所述偏转角度信息的数值大于所述第二预设值,则判定所述车辆发生转弯行为。
在本公开的示例性实施例中,所述方法还包括:
根据所述偏转角度信息中的标志符号判断所述转弯行为的方向。
在本公开的示例性实施例中,所述智能手机中设置有检测芯片,所述检测芯片用于检测所述智能手机的振动频率;
在通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据之前,所述方法还包括:
获取所述检测芯片检测得到的振动频率;
将所述振动频率与一基准频率进行比较,以判断用户状态;
若所述振动频率小于所述基准频率,则判定所述用户为驾车状态。
在本公开的示例性实施例中,所述基准频率为用户在预设时间段内的平均步行频率。
根据本公开的第二方面,提供一种自动判断驾驶行为的装置,其特征在于,包括:
运行数据获取模块,用于通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;
驾驶行为判断模块,用于根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
根据本公开的一个方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的自动判断驾驶行为的方法。
根据本公开的一个方面,提供一种电子设备,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的自动判断驾驶行为的方法。
本公开的自动判断驾驶行为的方法中通过智能手机中的数据监测模块,监测车辆运行数据,然后根据车辆运行数据判断用户的驾驶行为。本公开中的自动判断驾驶行为的方法一方面能够根据获取的车辆运行数据自动判断驾驶行为,并对用户行程进行分析,提高了驾驶安全性;另一方面可以间隔一定时间和/或距离采集数据,能够减少耗电量,降低成本。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性示出一种自动判断驾驶行为的方法的流程示意图;
图2示意性示出一种自动判断驾驶行为的方法的应用场景示例图;
图3示意性示出一种根据速度信息判断驾驶行为的流程示意图;
图4示意性示出一种根据角度信息判断驾驶行为的流程示意图;
图5示意性示出一种自动判断驾驶行为的装置的结构示意图;
图6示意性示出一种自动判断驾驶行为的方法的电子设备示例框图;
图7示意性示出一种自动判断驾驶行为的方法的计算机可读存储介质。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外,附图仅为本公开的示意性图解,并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本示例实施方式中首先提供了一种自动判断驾驶行为的方法,该自动判断驾驶行为的方法可以运行于服务器,也可以运行于服务器集群或云服务器等,当然,本领域技术人员也可以根据需求在其他平台运行本公开的方法,本示例性实施例中对此不做特殊限定。参考图1所示,该自动判断驾驶行为的方法可以包括以下步骤:
步骤S110.通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;
步骤S120.根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
上述自动判断驾驶行为的方法中,通过智能手机中的数据监测模块监测根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取包含速度和角度的车辆运行数据,然后分别根据不同的车辆运行数据确定车辆的驾驶行为。本公开中的自动判断驾驶行为的方法一方面能够自动判断用户的驾驶行为,提高了驾驶安全性;另一方面可以间隔一定时间和/或距离采集数据,能够减少耗电量,降低成本。
下面,将结合图2对本示例实施方式中上述自动判断驾驶行为的方法中的各步骤进行详细的解释以及说明。
在步骤S110中,通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息。
在本公开的示例性实施例中,可以在智能手机中安装一用于检测车辆运行状况的应用程序,该应用程序可以自动与智能手机中的数据监测模块,比如全球定位系统(GPS)、陀螺仪等,自动连接,当用户启动该应用程序时,智能手机中的数据监测模块便自动启动;也可以是通过用户设定,在启动应用程序时启动相应的数据监测模块。为了防止用户的疏忽,未主动设置启动数据监测模块,可以在装载应用程序时授权该应用程序在启动时,直接启动数据监测模块。当然还可以通过其它方法启动数据监测模块,本公开对此不做具体限定。
在本公开的示例性实施例中,数据监测模块中包含有速度监测单元和角度监测单元,该速度监测单元和角度监测单元可以是智能手机自带的监测器件,例如手机出厂时设置的GPS和陀螺仪等传感器,也可以是根据用户需求配置的监测器件。通过速度监测单元可以监测车辆运行过程中的速度,以获取车辆的速度信息;通过角度监测单元可以监测车辆运行过程中偏转的角度,以获取车辆的偏转角度信息。
在本公开的示例性实施例中,数据监测模块可以根据预设的时间间隔和/或距离间隔采集车辆运行信息,例如设定时间间隔为1s、3s等,路程间隔为车辆每运行5m采集一次数据,等等,但是应当注意的是,预设的时间间隔或距离间隔的设置以不影响对关键数据的采集为准,通过间隔一定时间和/或距离采集车辆运行信息可以降低智能手机的耗电量,延长监测时间,进而提高用户体验。
在步骤S120中,根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
在本公开的示例性实施例中,在获取通过数据监测模块监测获得的速度信息和偏转角度信息后,可以根据上述信息对驾驶状态进行判断,具体地,可以根据速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,可以根据偏转角度信息确定车辆是否发生了转弯行为。
在本公开的示例性实施例中,图3示出了根据速度信息判断驾驶行为的流程示意图,如图3所示,在步骤S301中,获取第一时间对应的第一速度信息和第二时间对应的第二速度信息;其中第一时间不同于第二时间,第一速度信息和第二速度信息可以相同也可以不同;在步骤S302中,获取第二速度信息相对于第一速度信息的速度差,并将速度差的绝对值与第一预设值进行比较;其中速度差可以是正值也可以是负值,当然也可以是零;该第一预设值可以根据实际需要设定,例如设定为6Km/h、10Km/h等;在步骤S303中,若速度差大于零且速度差的绝对值大于第一预设值,则判定车辆发生了加速行为;在步骤S304中,若速度差小于零且速度差的绝对值大于第一预设值,则判定车辆发生了减速行为。
举例而言,在车辆运行过程中,若GPS监测获得车辆在前3s的第一速度信息为60Km/h,后2s的第二速度信息为20Km/h,将第二速度信息与第一速度信息作差,可以获得速度差为-40Km/h,该速度差的绝对值大于第一预设值10Km/h,则可以确定车辆的驾驶行为为减速行为;若GPS监测获得车辆在前3s的第一速度信息为20Km/h,后2s的第二速度信息为60Km/h,将第二速度信息与第一速度信息作差,可以获得速度差为40Km/h,该速度差的绝对值大于第一预设值10Km/h,则可以确定车辆的驾驶行为为加速行为。
在本公开的示例性实施例中,图4示出了根据角度信息判断驾驶行为的流程示意图,如图4所示,在步骤S401中,将偏转角度信息与第二预设值进行比较,判断车辆是否发生转弯行为;其中的第二预设值可以根据实际需要设定,例如可以设定为100°、120°等等,为了将转弯行为和变道行为区别开,第二预设值优选地大于90°;在步骤S402中,若偏转角度信息大于或等于第二预设值,则判定车辆发生了转弯行为;在步骤S403中,若偏转角度信息小于第二预设值,则判定车辆未发生转弯行为。
在本公开的示例性实施例中,偏转角度信息中包含偏转方向标志符号,具体地可以通过“+”、“-”做为偏转方向标志符号,进一步,可以设定当偏转方向标志符号为“+”时,车辆为右转弯;当偏转方向标志符号为“-”时,车辆为左转弯。当然还可以通过设定其它的符号做为偏转方向标志符号,本公开在此不再赘述。
在本公开的示例性实施例中,根据数据监测模块获取的车辆运行数据可以计算出车辆的起止位置、里程、平均速度、最高速度等信息,如根据测得的预设时间段内的多个车辆运行速度可以计算得到车辆的平均速度和最高速度;将车辆运行时间分为多个时间段,根据多个时间段和各时间段对应的平均速度能够获取各时间段中车辆运行的里程,进而根据多个时间段中的车辆里程可以获取车辆的总里程。
在本公开的示例性实施例中,在智能手机中可以设置一个或多个检测芯片对用户状态进行检测判断,该检测芯片可以包括振动传感器和频率计算模块,其中振动传感器用于感应车身或用户身体的振动,频率计算模块用于计算振动的频率,通过对用户身体的振动频率进行检查能够获取用户的状态,如步行、开车等,具体地,用户开车时车身平稳,振动传感器几乎感应不到振动,因此频率计算模块检测到的振动频率值很低,而当用户步行或跑步时,身体是有规律的运动的,这样振动传感器能够感应到用户身体的振动,并且频率计算模块能够检测到较高的振动频率值,在本公开的实施例中,可以通过将振动频率值与一基准频率进行比较,判断用户是驾车状态还是非驾车状态,其中基准频率可以是用户在预设时间段内的平均步行频率。进一步的,可以在对用户状态进行判断后,再通过数据监测模块监测车辆运行数据,并对驾车行为进行分析。值得注意的是,车辆在颠簸路段车身会有大幅度的振动,但是这种振动频率不规律且较高,与走动或跑步时的振动频率有明显的不同,因此也可以根据预设时间段内的多个振动频率值将驾车状态和非驾车状态区分开。
在本公开的示例性实施例中,用户驾车时,通常将应用程序退到后台进行运行,但是后台运行的程序可能会出现被杀掉的情况,而对于搭载安卓系统的智能手机,即使应用程序被杀掉后,后台还能记得该程序并继续记录相应数据,因而不需要重启应用程序,但是对于搭载IOS系统的智能手机,应用程序被杀掉后不能继续记录数据,所以为了及时唤醒应用程序,可以通过改变基站的方式重启应用程序,由于在基站发生改变时,代码能够做出判断,对被杀掉的应用程序进行唤醒操作,以使其继续记录车辆运行数据。
本公开的自动判断驾驶行为的方法一方面能够自动对驾驶行为进行精准的判断,提高驾驶安全性;另一方面能够通过降低数据采集频率节省大量的电量,提高智能手机的运行时间。进一步的,对于搭载IOS操作系统的手机,还可以避免用户主动重启应用程序,即可实现通过应用程序采集数据,获得用户的驾驶行为。
本公开还提供了一种自动判断驾驶行为的装置。图5示出了自动判断驾驶行为的装置的结构示意图,如图5所示,该自动判断驾驶行为的装置可以包括运行数据获取模块510和驾驶行为判断模块520。其中:
运行数据获取模块510,用于通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;
驾驶行为判断模块520,用于根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
上述自动判断驾驶行为的装置中各模块的具体细节已经在对应的自动判断驾驶行为的方法中进行了详细的描述,因此此处不再赘述。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本公开的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外,尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤,或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中,还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解,本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此,本公开的各个方面可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等),或硬件和软件方面结合的实施方式,这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图6来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示,电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630。
其中,所述存储单元存储有程序代码,所述程序代码可以被所述处理单元610执行,使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如,所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤S110:通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;步骤S120:根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204,这样的程序模块6205包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备1100(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信,和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且,电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中,本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当所述程序产品在终端设备上运行时,所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
参考图7所示,描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700,其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如个人电脑上运行。然而,本公开的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外,上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明,而不是限制目的。易于理解,上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其他实施例。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
Claims (10)
1.一种自动判断驾驶行为的方法,其特征在于,包括:
通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;
根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
2.根据权利要求1所述的自动判断驾驶行为的方法,其特征在于,所述数据监测模块包括速度测量单元和角度测量单元;
通过智能手机中的数据监测模块获取车辆运行数据,包括:
通过所述速度测量单元监测所述车辆运行过程中的速度,以获取所述速度信息;并且,
通过所述角度测量单元监测所述车辆运行过程中的偏转角度,以获取所述偏转角度信息。
3.根据权利要求1所述的自动判断驾驶行为的方法,其特征在于,根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,包括:
获取第一时间对应的第一速度信息和第二时间对应的第二速度信息;
获取所述第二速度信息相对于所述第一速度信息的速度差,并将所述速度差的绝对值与第一预设值进行比较;
若所述速度差大于零且所述速度差的绝对值大于所述第一预设值,则判定所述车辆发生了加速行为;
若所述速度差小于零且所述速度差的绝对值大于所述第一预设值,则判定所述车辆发生了减速行为。
4.根据权利要求1所述的自动判断驾驶行为的方法,其特征在于,根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为,包括:
将所述偏转角度信息与第二预设值进行比较,判断所述车辆是否发生转弯行为;
若所述偏转角度信息的数值大于所述第二预设值,则判定所述车辆发生转弯行为。
5.根据权利要求4所述的自动判断驾驶行为的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述偏转角度信息中的标志符号判断所述转弯行为的方向。
6.根据权利要求1-5任一项所述的自动判断驾驶行为的方法,其特征在于,所述智能手机中设置有检测芯片,所述检测芯片用于检测所述智能手机的振动频率;
在通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据之前,所述方法还包括:
获取所述检测芯片检测得到的振动频率;
将所述振动频率与一基准频率进行比较,以判断用户状态;
若所述振动频率小于所述基准频率,则判定所述用户为驾车状态。
7.根据权利要求6所述的自动判断驾驶行为的方法,其特征在于,所述基准频率为用户在预设时间段内的平均步行频率。
8.一种自动判断驾驶行为的装置,其特征在于,包括:
运行数据获取模块,用于通过智能手机中的数据监测模块根据预设的时间间隔和/或距离间隔获取车辆运行数据,所述车辆运行数据包括速度信息和偏转角度信息;
驾驶行为判断模块,用于根据所述速度信息确定车辆是否发生了加速行为或减速行为,并根据所述偏转角度信息判断所述车辆是否发生了转弯行为。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的自动判断驾驶行为的方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任一项所述的自动判断驾驶行为的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811518859.6A CN109708634A (zh) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 自动判断驾驶行为的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811518859.6A CN109708634A (zh) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 自动判断驾驶行为的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109708634A true CN109708634A (zh) | 2019-05-03 |
Family
ID=66256232
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811518859.6A Pending CN109708634A (zh) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 自动判断驾驶行为的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109708634A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110909718A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-24 | 深圳市锐明技术股份有限公司 | 驾驶状态识别方法、装置及车辆 |
CN114655229A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-06-24 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 车辆摆动检测方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆 |
Citations (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102442314A (zh) * | 2011-11-02 | 2012-05-09 | 电子科技大学 | 一种感知、记录汽车运动特性的方法和记录、警示装置 |
CN102905012A (zh) * | 2011-07-25 | 2013-01-30 | 英华达(南京)科技有限公司 | 具自动开启车用模式的通信装置及其操作方法 |
CN103434512A (zh) * | 2013-09-18 | 2013-12-11 | 武汉理工大学 | 基于智能手机的横向驾驶状态检测系统与方法 |
US20140358840A1 (en) * | 2012-01-13 | 2014-12-04 | Pulse Function F6 Ltd | Apparatus, system and method for risk indicator calculation for driving behaviour and for reconstructing a vehicle trajectory |
CN104463244A (zh) * | 2014-12-04 | 2015-03-25 | 上海交通大学 | 基于智能移动终端的异常驾驶行为监测和识别方法及系统 |
CN105091896A (zh) * | 2015-08-06 | 2015-11-25 | 平安科技(深圳)有限公司 | 驾驶行为提醒方法、车辆及电子设备 |
CN105093130A (zh) * | 2015-09-17 | 2015-11-25 | 杨珊珊 | 一种无人飞行器续航能力监测系统及方法 |
CN105938188A (zh) * | 2015-03-06 | 2016-09-14 | 联发科技股份有限公司 | 移动设备和相关的车辆定位方法 |
CN106643749A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-05-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于智能手机的危险驾驶行为检测方法 |
CN106646549A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-05-10 | 东软集团股份有限公司 | 一种gps数据采集的控制方法和装置 |
CN106840192A (zh) * | 2017-02-07 | 2017-06-13 | 上海评驾科技有限公司 | 一种应用智能手机的机动车行驶状态判定方法 |
CN106853830A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-06-16 | 乐视控股(北京)有限公司 | 异常驾驶行为识别方法、装置及终端设备 |
CN107167159A (zh) * | 2017-04-26 | 2017-09-15 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 一种移动终端计步的方法及移动终端 |
CN107231386A (zh) * | 2016-03-23 | 2017-10-03 | 华为技术有限公司 | 应用状态转换方法、装置及移动终端 |
CN107343172A (zh) * | 2017-07-19 | 2017-11-10 | 天津市广通信息技术工程股份有限公司 | 一种应用于出租车的视频监控装置以及监控系统 |
CN107438134A (zh) * | 2016-05-27 | 2017-12-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 移动终端工作模式的控制方法、装置及移动终端 |
CN108280415A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-07-13 | 武汉理工大学 | 基于智能移动终端的驾驶行为识别方法 |
CN108682119A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-10-19 | 重庆大学 | 基于智能手机和智能手表的驾驶员疲劳状态检测方法 |
US20180308353A1 (en) * | 2015-06-10 | 2018-10-25 | Zhejiang Geely Automobile Research Institute Co., Ltd | Driving behavior correction method and device based on internet of vehicles |
-
2018
- 2018-12-12 CN CN201811518859.6A patent/CN109708634A/zh active Pending
Patent Citations (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102905012A (zh) * | 2011-07-25 | 2013-01-30 | 英华达(南京)科技有限公司 | 具自动开启车用模式的通信装置及其操作方法 |
CN102442314A (zh) * | 2011-11-02 | 2012-05-09 | 电子科技大学 | 一种感知、记录汽车运动特性的方法和记录、警示装置 |
US20140358840A1 (en) * | 2012-01-13 | 2014-12-04 | Pulse Function F6 Ltd | Apparatus, system and method for risk indicator calculation for driving behaviour and for reconstructing a vehicle trajectory |
CN103434512A (zh) * | 2013-09-18 | 2013-12-11 | 武汉理工大学 | 基于智能手机的横向驾驶状态检测系统与方法 |
CN104463244A (zh) * | 2014-12-04 | 2015-03-25 | 上海交通大学 | 基于智能移动终端的异常驾驶行为监测和识别方法及系统 |
CN105938188A (zh) * | 2015-03-06 | 2016-09-14 | 联发科技股份有限公司 | 移动设备和相关的车辆定位方法 |
US20180308353A1 (en) * | 2015-06-10 | 2018-10-25 | Zhejiang Geely Automobile Research Institute Co., Ltd | Driving behavior correction method and device based on internet of vehicles |
CN105091896A (zh) * | 2015-08-06 | 2015-11-25 | 平安科技(深圳)有限公司 | 驾驶行为提醒方法、车辆及电子设备 |
CN105093130A (zh) * | 2015-09-17 | 2015-11-25 | 杨珊珊 | 一种无人飞行器续航能力监测系统及方法 |
CN107231386A (zh) * | 2016-03-23 | 2017-10-03 | 华为技术有限公司 | 应用状态转换方法、装置及移动终端 |
CN107438134A (zh) * | 2016-05-27 | 2017-12-05 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 移动终端工作模式的控制方法、装置及移动终端 |
CN106853830A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-06-16 | 乐视控股(北京)有限公司 | 异常驾驶行为识别方法、装置及终端设备 |
CN106643749A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-05-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于智能手机的危险驾驶行为检测方法 |
CN106646549A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-05-10 | 东软集团股份有限公司 | 一种gps数据采集的控制方法和装置 |
CN106840192A (zh) * | 2017-02-07 | 2017-06-13 | 上海评驾科技有限公司 | 一种应用智能手机的机动车行驶状态判定方法 |
CN107167159A (zh) * | 2017-04-26 | 2017-09-15 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 一种移动终端计步的方法及移动终端 |
CN107343172A (zh) * | 2017-07-19 | 2017-11-10 | 天津市广通信息技术工程股份有限公司 | 一种应用于出租车的视频监控装置以及监控系统 |
CN108280415A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-07-13 | 武汉理工大学 | 基于智能移动终端的驾驶行为识别方法 |
CN108682119A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-10-19 | 重庆大学 | 基于智能手机和智能手表的驾驶员疲劳状态检测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
冯贺等: "《Android程序设计实用教程 Android Studio版》", 31 August 2017 * |
周后飞等: ""基于移动终端的异常驾驶行为及碰撞事故识别技术研究"", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅱ辑》 * |
顾嘉: ""基于移动终端的驾驶行为分析系统设计与实现"", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110909718A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-24 | 深圳市锐明技术股份有限公司 | 驾驶状态识别方法、装置及车辆 |
CN110909718B (zh) * | 2019-12-11 | 2024-04-19 | 深圳市锐明技术股份有限公司 | 驾驶状态识别方法、装置及车辆 |
CN114655229A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-06-24 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 车辆摆动检测方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11538289B2 (en) | Artificial intelligence device mounted on vehicle to perform self-diagnosis, and method for the same | |
Engelbrecht et al. | Survey of smartphone‐based sensing in vehicles for intelligent transportation system applications | |
US10311658B2 (en) | Unexpected impulse change collision detector | |
Li et al. | A driving behavior detection system based on a smartphone's built‐in sensor | |
US20220230537A1 (en) | Vehicle-to-Everything (V2X) Misbehavior Detection Using a Local Dynamic Map Data Model | |
CN110473310A (zh) | 汽车行驶数据记录方法、系统、设备及存储介质 | |
US20220017032A1 (en) | Methods and systems of predicting total loss events | |
JP2023536483A (ja) | 車両の動き状態認識方法及び機器 | |
CN110793537A (zh) | 一种导航路径推荐方法、车机及车辆 | |
CN114022973A (zh) | 一种车辆故障的处理方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN109708634A (zh) | 自动判断驾驶行为的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
KR20210080178A (ko) | 스마트 led 이정 표지를 이용한 교통정보 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 | |
US11125578B2 (en) | Subscription based smart refueling | |
BR102012007325A2 (pt) | Aparelho para análise de propensão de motorista e método de análise de propensão de motorista utilizando o aparelho | |
WO2022159173A1 (en) | Vehicle-to-everything (v2x) misbehavior detection using a local dynamic map data model | |
JP6532321B2 (ja) | 移動体の停止態様を判定可能な装置、システム、プログラム及び方法 | |
US11881064B2 (en) | Technologies for determining driver efficiency | |
KR20210141895A (ko) | 스마트 led 이정 표지를 이용하는 안전운행 교통정보 제공 시스템 | |
JP2018059721A (ja) | 駐車位置探索方法、駐車位置探索装置、駐車位置探索プログラム及び移動体 | |
CN110660217B (zh) | 用于检测信息安全的方法及装置 | |
CN109747586A (zh) | 一种超远距离寻车的智能钥匙及寻车方法 | |
CN113183983B (zh) | 控制车辆的方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品 | |
JP2015075967A (ja) | 運転支援装置、車両、及び制御プログラム | |
CN114323693A (zh) | 车路云感知系统的测试方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113879327A (zh) | 车辆控制方法、装置及车辆 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190503 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |