CN107221196A

CN107221196A - 车辆驾驶风险评估方法、装置、***及可读存储介质

Info

Publication number: CN107221196A
Application number: CN201710386159.5A
Authority: CN
Inventors: 陈远; 邱嵩
Original assignee: GUANGDONG ZHONGXING ELECTRONICS Co Ltd
Current assignee: GUANGDONG ZHONGXING ELECTRONICS Co Ltd
Priority date: 2017-05-26
Filing date: 2017-05-26
Publication date: 2017-09-29

Abstract

本发明提供了一种车辆驾驶风险评估方法、装置、***及可读存储介质。该方法包括：从当前车辆的视频数据获取设备接收当前车辆的周边车辆的视频数据；对视频数据进行分析以提取视频数据中的车辆特征信息；基于所提取的车辆特征信息从外部数据库获取周边车辆的驾驶风险评估数据；以及基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级。本发明能够综合判断周边车辆的风险等级并提醒当前车辆的驾驶员及时采取措施避让，因此提高了车辆驾驶的安全性，减少了交通事故的发生。

Description

车辆驾驶风险评估方法、装置、***及可读存储介质

技术领域

本发明涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆驾驶风险评估方法、装置、***及可读存储介质。

背景技术

汽车作为现代化交通工具给人们的生活带来了极大的便利，但同时也带来了严重的交通安全问题。据交通管理部门统计，随着车辆保有量的持续提高，每天都会有因诸如道路条件和交通管理不完善、交通行为规范缺乏、车辆技术状况复杂等各种情况引发的多起交通事故，这不仅影响了正常的交通秩序，还给驾驶员及乘客的人身安全带来了威胁。因此，利用现有的大数据准确地评估周边车辆的驾驶风险是十分必要的。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种车辆驾驶风险评估方法、装置、***及可读存储介质，能够综合判断周边车辆的风险等级并提醒当前车辆的驾驶员及时采取措施避让，因此提高了车辆驾驶的安全性，减少了交通事故的发生。

本发明的一个方面提供一种车辆驾驶风险评估方法，包括：

从当前车辆的视频数据获取设备接收当前车辆的周边车辆的视频数据；

对视频数据进行分析以提取视频数据中的车辆特征信息；

基于所提取的车辆特征信息从外部数据库获取周边车辆的驾驶风险评估数据；以及

基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级。

在本发明的一个实施例中，在基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级之后，该方法还包括：

基于周边车辆的风险等级生成提示信息，该提示信息用于提醒当前车辆的驾驶员关于周边车辆的风险等级。

在本发明的一个实施例中，基于周边车辆的事故责任历史数据、违章扣分记录和维修记录进行加权来确定周边车辆的风险等级。

在本发明的一个实施例中，外部数据库包括交通管理部门数据库、车辆维修中心数据库、保险公司数据库，并且驾驶风险评估数据包括周边车辆的车况数据、违章数据、出险数据、维修数据。

本发明的另一个方面提供一种车辆驾驶风险评估装置，包括：

视频数据接收模块，配置为从当前车辆的视频数据获取设备接收当前车辆的周边车辆的视频数据；

车辆特征信息提取模块，配置为对视频数据进行分析以提取视频数据中的车辆特征信息；

驾驶风险评估数据获取模块，配置为基于所提取的车辆特征信息从外部数据库获取周边车辆的驾驶风险评估数据；以及

风险等级判断模块，配置为基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级。

在本发明的一个实施例中，该装置还包括：

提示信息生成模块，配置为基于周边车辆的风险等级生成提示信息，该提示信息用于提醒当前车辆的驾驶员关于周边车辆的风险等级。

本发明的又一个方面提供一种车辆驾驶风险评估***，包括：存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器中运行的可执行指令，其中，处理器执行可执行指令时实现如上所述的方法。

本发明的再一个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于，可执行指令被处理器执行时实现如上所述的方法。

根据本发明实施例提供的技术方案，通过接收周边车辆的视频数据，对视频数据进行智能分析并提取视频数据中的车辆特征信息，基于所提取的车辆特征信息从外部数据库中获取周边车辆的驾驶风险评估数据，基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级，以及基于周边车辆的风险等级生成提示信息，能够综合判断周边车辆的风险等级并提醒当前车辆的驾驶员及时采取措施避让，因此提高了车辆驾驶的安全性，减少了交通事故的发生。

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，并不能限制本发明。

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，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆驾驶风险评估方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的另一种车辆驾驶风险评估方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆驾驶风险评估装置的框图。

图4是根据一示例性实施例示出的另一种车辆驾驶风险评估装置的框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本发明的描述中使用的术语“车辆”或“车辆的”或者其他类似术语总体上包括机动车辆，例如包括运动型多用途车(SUV)、公共汽车、卡车、各种商用车辆的乘用车，包括各种船只和船舶的水运工具，飞行器等，并且包括混合动力车辆、电动车辆、插电式混合动力电动车辆、氢动力车辆和其他替代燃料车辆，例如，从除石油以外的资源得到的燃料。这里使用的混合动力车辆是具有两种以上动力源的车辆，例如汽油和电力驱动的车辆。

图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆驾驶风险评估方法的流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤101：从当前车辆的视频数据获取设备接收当前车辆的周边车辆的视频数据。

在本发明实施例中，周边车辆的视频数据(即视频图像)是利用安装在当前车辆上的视频数据获取设备实时采集的，该视频数据获取设备可以是车载摄像头、车载摄像机、行车记录仪等。

步骤102：对视频数据进行分析以提取视频数据中的车辆特征信息。

在本发明实施例中，在对视频数据进行分析之前，由于动态采集的视频数据可能存在模糊、干扰和噪声等问题，因此，要先对采集到的视频数据进行预处理以获得高品质的视频数据。这里，图像预处理方法包括图像平滑、图像滤波、直方图均衡化、灰度变换、二值化、图像填充等。

进一步地，对预处理后的视频数据进行智能分析以提取(或识别)视频数据中的车辆特征信息，该车辆特征信息包括车牌、车标、车系、车型、车款、车身颜色中的一种或多种。

步骤103：基于所提取的车辆特征信息从外部数据库获取周边车辆的驾驶风险评估数据。

在本发明实施例中，通过通用分组无线服务GPRS(General Packet RadioService)技术、第三代移动通信技术(3G)、***移动通信技术(4G)中的一种与外部数据库建立无线通信连接，该外部数据库包括交通管理部门数据库、车辆维修中心数据库、保险公司数据库等。

进一步地，从外部数据库中获取与所提取的车辆特征信息相关联的周边车辆的驾驶风险评估数据，该驾驶风险评估数据包括周边车辆的车况数据、违章数据、出险数据、维修数据等。

步骤104：基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级。

在本发明实施例中，对获取到的周边车辆的事故责任历史数据、违章扣分记录和维修记录等进行加权来确定周边车辆的风险等级分数，并根据该风险等级分数确定周边车辆的风险等级。

具体地，首先，预设风险等级计算模型，并将权重因子设定为事故责任历史数据、违章扣分记录和维修记录。需要说明的是，本发明的权重因子不限于此，还可以是周边车辆的出险次数数据、周边车辆与当前车辆之间的车距数据等，也就是说，只要与周边车辆的风险等级有关的权重因子都属于本发明的保护范围。

进一步地，为所设定的权重因子分配所占的比重，利用加权算法计算周边车辆的风险等级分数，并根据计算出的风险等级分数确定周边车辆的风险等级。这里，加权算法是指对车辆的各种违章扣分记录、维修记录等分配不同权重的因子，相乘后累加，得到风险等级分数。

本发明实施例提供的车辆驾驶风险评估方法，通过接收周边车辆的视频数据，对视频数据进行智能分析并提取视频数据中的车辆特征信息，基于所提取的车辆特征信息从外部数据库中获取周边车辆的驾驶风险评估数据，并基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级，能够综合判断周边车辆的风险等级，因此提高了车辆驾驶的安全性。

图2是根据一示例性实施例示出的另一种车辆驾驶风险评估方法的流程图。该实施例与前述实施例基本相同，在下文中将主要描述不同之处，相同的部分将不再重复描述。

本发明实施例提供的车辆驾驶风险评估方法，如图2所示，在基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级之后，还包括：

步骤205：基于周边车辆的风险等级生成提示信息，该提示信息用于提醒当前车辆的驾驶员关于周边车辆的风险等级。

在本发明实施例中，在确定周边车辆的风险等级之后，可以通过屏幕显示、指示灯、语音输出等方式生成提示信息，以提醒当前车辆的驾驶员关于周边车辆的风险等级。

这里，屏幕显示方式是指在当前车辆安装的、易于驾驶员看到的液晶显示屏上显示周边车辆的风险等级信息，该液晶显示屏可以是中控台液晶屏、行车记录仪、车载录像机或独立安装的显示屏等；指示灯包括红色指示灯、黄色指示灯和绿色指示灯，用于根据周边车辆的不同风险等级进行显示，例如，当风险等级为高时红色指示灯闪烁或常亮，当风险等级为中时黄色指示灯闪烁或常亮，而风险等级为低时绿色指示灯闪烁或常亮；语音输出方式是指将周边车辆的风险等级信息以语音的形式进行播报。

此实施例中的其他步骤201-204和图1所示实施例中的步骤101-104基本相同，因此不再重复描述。

本发明实施例提供的周边车辆驾驶风险评估方法，能够在确定周边车辆的风险等级之后，通过屏幕显示、指示灯、语音输出等方式生成提示信息，以提醒当前车辆的驾驶员关于周边车辆的风险等级，因此有助于当前车辆的驾驶员及时采取措施避让，从而减少了交通事故的发生。

下文将以当前车辆周边的三辆车(分别用车辆A、车辆B和车辆C表示)为例，通过一个示例来对上述车辆驾驶风险评估方法进行具体描述。

首先，当在道路上行驶时，当前车辆的驾驶员利用安装在当前车辆上的车载摄像机采集位于当前车辆周边的车辆A、车辆B和车辆C的视频数据；通过对采集到的视频数据进行预处理和智能分析识别出车辆A、车辆B和车辆C的车牌信息、车身颜色、车标等。这里，以车牌信息为例进行说明，假设车辆A是车牌号为“京A·F0236”的黄色车牌，车辆B是车牌号为“京N·37AG1”的蓝色车牌，车辆C是车牌号为“使014·578”的黑色车牌，那么基于以上信息(如车牌字符类型、车牌颜色等)可以初步判定车辆A为大型车辆，车辆B为小型车辆，车辆C为使馆车辆。

接续，通过GPRS、3G、4G等无线通信方式将车辆A、车辆B和车辆C的车牌信息分别发送给后台服务器(该后台服务器可以是带有显示屏的中央控制设备等)，该后台服务器通过数据库接口与交通管理部门数据库、车辆维修中心数据库、保险公司数据库等外部数据库连接，并调取该外部数据库中与车辆A、车辆B和车辆C的车牌信息匹配的数据信息。

进一步地，假设风险等级可分为“高”、“中”和“低”三个等级，且分别用50分以上、20～50分和0～20分表示，那么当风险等级分数为50分以上时表明风险等级为“高”，当风险等级分数为20～50分时表明风险等级为“中”，当风险等级分数为0～20分时表明风险等级为“低”。

最后，假设风险等级由事故责任历史数据、违章扣分记录和维修记录三部分组成，且这三部分所占的比重分别为40、40和20。具体地，假设过去一年内车辆A发生过3次交通事故且事故的责任认定分别为100％、50％和0％，车辆B和车辆C未发生过交通事故，那么车辆A的风险系数为1*100％+1*50％+1*0％＝1.5，进而车辆A的事故责任分数为40*1.5＝60分，而车辆B和车辆C的风险系数为0，进而车辆B和车辆C的事故责任分数为0分；假设违章扣分按照每扣1分计0.1计算，且过去一年内车辆A扣了3分，车辆B扣了6分，车辆C没扣分，那么车辆A的违章扣分分数为0.1*3*40＝12分，车辆B的违章扣分分数为0.1*6*40＝24分，车辆C的违章扣分分数为0分；假设维修按照每维修一次计0.1分计算，且过去一年内车辆A进厂维修2次，车辆B进厂维修6次，车辆C进厂维修1次，那么车辆A的维修分数为0.1*2*20＝4分，车辆B的维修分数为0.1*6*20＝12分，车辆C的维修分数为0.1*1*20＝2分；由此可见，基于周边车辆的事故责任分数、违章扣分分数和维修分数，利用加权算法，计算得出车辆A的风险等级分数为60+12+4＝76分，车辆B的风险等级分数为24+12＝36分，车辆C的风险等级分数为2分，并由此判定车辆A的风险等级为“高”，车辆B的风险等级为“中”，车辆C的风险等级为“低”。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆驾驶风险评估装置的框图。如图3所示，该装置包括：

视频数据接收模块11，配置为从当前车辆的视频数据获取设备接收当前车辆的周边车辆的视频数据；

车辆特征信息提取模块12，配置为对视频数据进行分析以提取视频数据中的车辆特征信息；

驾驶风险评估数据获取模块13，配置为基于所提取的车辆特征信息从外部数据库获取周边车辆的驾驶风险评估数据；以及

风险等级判断模块14，配置为基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级。

图4是根据一示例性实施例示出的另一种车辆驾驶风险评估装置的框图。如图4所示，在上述图3所示的实施例的基础上，该装置还包括：

提示信息生成模块15，配置为基于周边车辆的风险等级生成提示信息，该提示信息用于提醒当前车辆的驾驶员关于周边车辆的风险等级。

上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

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，根据本发明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)执行根据本发明实施方式的方法。

与图1相应的，本发明实施例还提供一种车辆驾驶风险评估***，包括：存储器、处理器及存储在该存储器中并可在该处理器中运行的可执行指令；其中，该处理器被配置为：

对视频数据进行分析以提取视频数据中的车辆特征信息；

基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该可执行指令被处理器执行时，使得能够执行一种车辆驾驶风险评估方法，该方法包括：

对视频数据进行分析以提取视频数据中的车辆特征信息；

基于获取到的驾驶风险评估数据判断周边车辆的风险等级。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、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发明的一般性原理并包括本发明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，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims

1.一种车辆驾驶风险评估方法，包括：

从当前车辆的视频数据获取设备接收所述当前车辆的周边车辆的视频数据；

对所述视频数据进行分析以提取所述视频数据中的车辆特征信息；

基于所提取的车辆特征信息从外部数据库获取所述周边车辆的驾驶风险评估数据；以及

基于获取到的驾驶风险评估数据判断所述周边车辆的风险等级。

2.根据权利要求1所述的车辆驾驶风险评估方法，其中，在所述基于获取到的驾驶风险评估数据判断所述周边车辆的风险等级之后，所述方法还包括：

基于所述周边车辆的风险等级生成提示信息，所述提示信息用于提醒所述当前车辆的驾驶员关于所述周边车辆的风险等级。

3.根据权利要求1所述的车辆驾驶风险评估方法，其中，基于所述周边车辆的事故责任历史数据、违章扣分记录和维修记录进行加权来确定所述周边车辆的风险等级。

4.根据权利要求1所述的车辆驾驶风险评估方法，其中，所述外部数据库包括交通管理部门数据库、车辆维修中心数据库、保险公司数据库，并且所述驾驶风险评估数据包括所述周边车辆的车况数据、违章数据、出险数据、维修数据。

5.一种车辆驾驶风险评估装置，包括：

视频数据接收模块，配置为从当前车辆的视频数据获取设备接收所述当前车辆的周边车辆的视频数据；

车辆特征信息提取模块，配置为对所述视频数据进行分析以提取所述视频数据中的车辆特征信息；

驾驶风险评估数据获取模块，配置为基于所提取的车辆特征信息从外部数据库获取所述周边车辆的驾驶风险评估数据；以及

风险等级判断模块，配置为基于获取到的驾驶风险评估数据判断所述周边车辆的风险等级。

6.根据权利要求5所述的车辆驾驶风险评估装置，还包括：

提示信息生成模块，配置为基于所述周边车辆的风险等级生成提示信息，所述提示信息用于提醒所述当前车辆的驾驶员关于所述周边车辆的风险等级。

7.根据权利要求5所述的车辆驾驶风险评估装置，其中，基于所述周边车辆的事故责任历史数据、违章扣分记录和维修记录进行加权来确定所述周边车辆的风险等级。

8.根据权利要求5所述的车辆驾驶风险评估装置，其中，所述外部数据库包括交通管理部门数据库、车辆维修中心数据库、保险公司数据库，并且所述驾驶风险评估数据包括所述周边车辆的车况数据、违章数据、出险数据、维修数据。

9.一种车辆驾驶风险评估***，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器中运行的可执行指令，其中，所述处理器执行所述可执行指令时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。