CN108288312A - 驾驶行为确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种驾驶行为确定方法及装置，属于车联网领域。该方法包括：获取行车影像，行车影像中包含道路图像和前后方车辆的车辆图像；获取车辆行驶信息，车辆行驶信息用于指示车辆所处的行驶状态；根据同一时刻下的行车影像和车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为，危险驾驶行为指存在事故风险的驾驶行为。相较于仅根据车辆行驶状态判断是否存在危险驾驶行为，本发明实施例通过结合更为直观的行车影像进行判断，使得危险驾驶行为的判断依据更为全面，提高了判断结果的准确性。

Description

驾驶行为确定方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及车联网领域，特别涉及一种驾驶行为确定方法及装置。

背景技术

随着民众保险意识的不断提高，越来越多的车主在购买车辆后，都会选择为车辆购买保险，以减小事故发生时的经济损失。

UBI(Usage Based Insurance，基于使用的保险)作为一种基于驾驶行为的保险，被广泛应用于车辆保险行业，车主选择UBI后，需要在车辆中安装OBD(On-BoardDiagnostic，车载诊断***)设备。在驾驶过程中，OBD设备通过内置的加速度传感器和陀螺仪采集相应的传感器数据，从而根据传感器数据确定车辆当前的行驶状态，以便车辆保险公司基于OBD设备确定出的行驶状态判断车主的驾驶风格，并最终根据该驾驶风格制定相应的投保策略。比如，针对驾驶过程中经常紧急制动或急转弯的车主，车辆保险公司判断此类车主的驾驶风格较为激进，并提高此类车主缴纳的保险金金额。

然而，仅根据车辆的行驶状态确定车主的驾驶行为较为片面，容易导致危险驾驶行为的误判，比如，车主在道路拥挤路段进行紧急制动被误认为危险驾驶行为，进而影响车辆保险公司制定的投保策略的准确性。

发明内容

为了解决现有技术中仅根据车辆的行驶状态确定车主的驾驶行为较为片面，容易导致危险驾驶行为的误判，进而影响车辆保险公司制定投保策略的准确性的问题，本发明实施例提供了一种驾驶行为确定方法及装置。所述技术方案如下：

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种驾驶行为确定方法，该方法包括：

获取行车影像，行车影像中包含道路图像和前后方车辆的车辆图像；

获取车辆行驶信息，车辆行驶信息用于指示车辆所处的行驶状态；

根据行车影像和车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为，危险驾驶行为指存在事故风险的驾驶行为。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种驾驶行为确定装置，该装置包括：

第一获取模块，用于获取行车影像，行车影像中包含道路图像和前后方车辆的车辆图像；

第二获取模块，用于获取车辆行驶信息，车辆行驶信息用于指示车辆所处的行驶状态；

第一确定模块，用于根据行车影像和车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为，危险驾驶行为指存在事故风险的驾驶行为。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过获取包含道路图像和车辆图像的行车影像，以及指示车辆行驶状态的车辆行驶信息，从而基于该行车影像和车辆行驶信息，实现车辆危险驾驶行为的综合判断；相较于仅根据车辆行驶状态判断是否存在危险驾驶行为，通过结合更为直观的行车影像进行判断，使得危险驾驶行为的判断依据更为全面，提高了判断结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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示出了本发明一个实施例提供实施环境的示意图；

图2示出了本发明一个实施例提供的驾驶行为确定方法的流程图；

图3A示出了本发明另一个实施例提供的驾驶行为确定方法的流程图；

图3B是一个实施例提供的行车影像的示意图；

图3C示出了本发明再一个实施例提供的驾驶行为确定方法的流程图；

图3D是图3C所示驾驶行为确定方法中确定车道信息过程的实施示意图；

图3E是图3C所示驾驶行为确定方法中确定车距信息过程的实施示意图；

图4示出了本发明一个实施例提供的驾驶行为确定装置的结构方框图；

图5示出了本发明一个实施例提供的终端的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

请参考图1，其示出了本发明一个实施例提供实施环境的示意图，该实施环境中包括：行车记录设备110、移动终端120和服务器130。

行车记录设备110是设置在车辆中用于录制行车影像的电子设备。其中，该行车记录设备110为行车记录仪或配备有摄像头的车载导航设备，可选的，行车记录设备110设置在车辆前方，用于录制行车过程中车辆前方的行车影像，或，行车记录设备110同时设置在车辆前方和后方，用于录制行车过程中车辆前方以及后方的行车影像。

行车记录设备110与移动终端120之间建立有线或无线连接。可选的，行车记录设备110通过数据线与移动终端120建立有线连接，并通过数据线进行数据交互；或者，行车记录设备110通过蓝牙或红外线与移动终端120建立无线连接，并通过该无线连接进行数据交互。

移动终端120是具有互联网访问功能的电子设备，该电子设备为智能手机，平板电脑或可穿戴式智能设备等等。在一种可能的实施方式中，当行车记录设备110不具备互联网访问功能时，移动终端120即通过与行车记录设备110之间的连接获取行车记录设备110发送的数据，并通过互联网对获取到的数据进行上报。

可选的，移动终端120还与车辆中安装的OBD设备相连，并获取车辆行驶过程中OBD设备采集到的车辆行驶信息。

本发明实施例中，行车记录设备110或移动终端120中设置有AI(ArtificialIntelligence，人工智能)算法，通过该AI算法，行车记录设备110或移动终端120能够识别行车影像中包含的道路图像和车辆图像，并根据识别出的道路图像和车辆图像分析行驶车道、与前车(或后车)距离、与前车(或后车)相对速度等信息；进一步的，通过该AI算法，行车记录设备110或移动终端120能够对识别出的危险驾驶行为进行定量处理，从而得到危险驾驶行为对应的驾驶行为数据。

移动终端120与服务器130之间通过有线网络或无线网络相连。

服务器130是用于管理车辆对应驾驶行为数据的服务器，其中，该驾驶行为数据由行车记录设备110或移动终端120上报(车辆行驶过程中实时上报或每隔预定时间间隔上报)。该服务器130为若干台服务器组成的服务器集群或云计算中心。

在一种可能的实施方式中，当行车记录设备110不具备互联网访问功能时，服务器130即接收移动终端12发送的更新数据(对行车记录设备110采集到的行车影像分析得到)，并根据该更新数据对存储的驾驶行为数据进行更新。

在另一种可能的实施方式中，当行车记录设备110具有互联网访问功能，并与服务器130之间建立无线连接时，服务器130即接收行车记录设备110通过互联网上传的更新数据(根据实时驾驶行为计算得到)，并根据该更新数据对存储的驾驶行为数据进行更新。

可选地，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(Local Area Network，LAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(Hyper Text Mark-up Language，HTML)、可扩展标记语言(Extensible MarkupLanguage，XML)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(Secure Socket Layer，SSL)、传输层安全(Transport Layer Security，TLS)、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)、网际协议安全(Internet ProtocolSecurity，IPsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。

本发明各个实施例提供的驾驶行为确定方法由行车记录设备110单独执行、由移动终端120单独执行或由行车记录设备110和移动终端120交互执行。为了方便描述，下述各个实施例以驾驶行为确定方法由移动终端120执行为例进行说明。

现有技术中，判断驾驶行为依赖于OBD设备采集到的传感器数据，且通过该传感器数据仅能确定出车辆紧急制动、紧急启动、急转弯等行驶状态。然而，仅以传感器数据作为驾驶行为的判断依据，在OBD设备跌落或车辆自然抖动等情况下，OBD设备采集的传感器数据并不能准确反映车辆当前的行驶状态，进而影响驾驶行为判断的准确性。并且，不考虑其他车辆的行驶状态，仅根据紧急制动、紧急启动、急转弯这类车辆自身行驶状态衡量事故发生风险较为片面且不够直接，导致通过现有技术确定出驾驶行为的参考价值及准确性较低。

而本发明各个实施例中，行车记录设备或移动终端通过AI算法，同时根据行驶过程中的行车影像(外部情况)以及车辆行驶信息(车辆自身行驶状态)确定车辆是否存在危险驾驶行为，使得危险驾驶行为的判断依据更加丰富，提高了判断出的危险驾驶行为的准确性；同时，结合行车影像能够识别出偏离车道，以及车距过小等事故风险较大的危险驾驶行为，使得确定出的危险驾驶行为的参考价值更高且更为全面准确，有利于车辆保险公司根据该危险驾驶行为为车主制定更加准确的投保策略。

请参考图2，其示出了本发明一个实施例提供的驾驶行为确定方法的流程图，本实施例以该驾驶行为确定方法用于图1所示的移动终端120为例进行说明，该方法包括：

步骤201，获取行车影像，行车影像中包含道路图像和前后方车辆的车辆图像。

其中，该行车影像由行车记录设备在车辆行驶状态下，通过图像采集组件拍摄的视频影像。且由于行车记录设备通常设置在车辆前方，因此，该行车影像中包含前方道路的道路图像以及前后方车辆的车辆图像。

可选的，该行车影像为行车记录设备在车辆行驶过程中传输给移动终端的实时行车影像，或，该行车影像为行车记录设备每隔预定时间间隔(比如5分钟)传输给移动终端的缓存行车影像。

步骤202，获取车辆行驶信息，车辆行驶信息用于指示车辆所处的行驶状态。

在获取行车影像的同时，移动终端获取车辆实时的车辆行驶信息。其中，该车辆行驶信息中包括车辆的当前车速和转向信息。可选的，该车辆行驶信息中还包括当前加速度、行驶方向等其他用于指示车辆行驶状态的信息，本发明实施例并不对此进行限定。

在一种可能的实施方式中，车辆行驶信息中的当前车速、当前加速度和行驶方向由行车记录设备或OBD设备通过内置传感器(包括加速度传感器或陀螺仪等等)采集得到；车辆行驶信息中包含的转向信息则由OBD设备从车机处获得，可选的，该转向信息用于指示转向灯的开启情况。

步骤203，根据同一时刻下的行车影像和车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为，危险驾驶行为指存在事故风险的驾驶行为。

获取到行车影像和车辆行驶信息后，移动终端对同一时刻下的行车影像和车辆行驶信息进行分析，从而确定车辆是否存在危险驾驶行为。可选的，该危险驾驶行为包括：偏离车道，和/或，车距过小(与前方车辆之间或与后方车辆之间的间距过小)。需要说明的是，移动终端还可以根据行车影像和车辆行驶信息，确定出其他直接导致事故的危险驾驶行为，本发明实施例并不对此进行限定。

可选的，移动终端对获取到的行车影像进行图像识别，确定出车道信息和车距信息，并结合车辆行驶信息指示的转向信息，确定车辆是否存在偏离车道的危险驾驶行为；或，移动终端对获取到的行车影像进行图像识别，确定出车距信息和相对速度信息，并结合车辆行驶信息指示的当前速度和当前加速度，确定车辆是否存在车距过小的危险驾驶行为。

可选的，对于确定出的危险驾驶行为，移动终端将其上报服务器，由服务器对车辆与危险驾驶行为进行关联存储，以便后续基于危险行为的类型、发生频次以及危险等级，构建车辆对应的驾驶行为模型(指示驾驶行为与事故风险的关系)。

需要说明的是，当行车记录设备具备较强的图像分析及数据处理能力时，上述步骤可以由行车记录设备执行，本发明实施例并不对此进行限定。

综上所述，本实施例中，通过获取包含道路图像和车辆图像的行车影像，以及指示车辆行驶状态的车辆行驶信息，从而基于该行车影像和车辆行驶信息，实现车辆危险驾驶行为的综合判断；相较于仅根据车辆行驶状态判断是否存在危险驾驶行为，通过结合更为直观的行车影像进行判断，使得危险驾驶行为的判断依据更为全面，提高了判断结果的准确性。

为了方便后续基于危险驾驶行为制定相应的投保策略，移动终端需要对确定出的危险驾驶行为进行定量化处理。在一种可能的实施方式中，移动终端确定车辆存在危险驾驶行为后，进一步根据危险驾驶行为的类型、危险等级以及发生频次对危险驾驶行为进行定量计算，并将计算得到定量化数据上报给服务器，以便服务器根据该定量化数据对车辆的驾驶行为数据进行更新，从而基于该驾驶行为数据制定投保策略。下面采用示意性的实施例进行说明。

请参考图3A，其示出了本发明另一个实施例提供的驾驶行为确定方法的流程图，本实施例以该驾驶行为确定方法用于图1所示的移动终端120为例进行说明，该方法包括：

步骤301，获取行车影像，行车影像中包含道路图像和前后方车辆的车辆图像。

本步骤的实施方式与上述步骤201相似，本实施例在此不再赘述。

示意性的，在行驶状态下，移动终端获取到行车记录设备采集的行车影像如图3B所示，其中，该行车影像中包含道路图像31以及车辆图像32。

步骤302，对行车影像进行识别，得到行车影像识别结果，行车影像识别结果中包含车道信息、车距信息和相对速度信息中的至少一种。

获取到行车影像后，移动终端通过图像分析技术对该行车影像进行分析识别，从而得到包含车道信息、车距信息以及相对速度信息中的至少一种信息的行车影像识别结果。其中，车道信息用于指示车辆所在的车道，车距信息用于指示与前方车辆和/或与后方车辆之间的距离，相对速度信息则用于指示与前方车辆和/或后方车辆的相对速度。

在一种可能的实施方式中，如图3C所示，本步骤包括如下步骤。

步骤302A，识别道路图像中包含的车道线；根据车道线确定车道信息。

为了确定车辆当前所处的车道，移动终端识别行车影像中道路图像中包含的车道线(又称为道路交通标线，包括白色虚线、白色实线、黄色虚线、黄色实线、双白虚线、双白实线、双黄实线、黄色虚实线等等)，从而基于识别出的车道线确定车道信息。

在一种可能的实施方式中，如图3D所示，移动终端识别行车影像中位于下半部的类梯形区域33(或类三角形区域)，并进一步识别该类梯形区域33中包含的车道线34，从而根据该车道线34确定车道信息。可选的，当识别出类梯形区域中包含两条车道线时，确定车辆位于中间车道；当识别出类梯形区域中仅左侧包含车道线时，确定车辆位于右侧车道；当识别出类梯形区域中仅右侧包含车道线时，确定车辆位于左侧车道。比如，如图3D所示，移动终端确定车辆当前处于中间车道。

需要说明的是，移动终端还可以采用其他的图像分析技术确定车道信息，本发明实施例并不对此进行限定。

步骤302B，识别车辆图像在行车影像中所处的图像位置；根据图像位置和预设距离标尺，确定车距信息，预设距离标尺用于指示行车影像中不同图像位置与实际距离之间的映射关系。

为了确定与前方车辆(或后方车辆)之间的距离是否过近，移动终端获取到行车影像后，确定行车影像中车辆图像在画面中所处的图像位置，从而根据该图像位置确定与前方车辆(或后方车辆)之间的实际距离。

在一种可能的实施方式中，移动终端中预先存储有指示图像位置与实际距离之间映射关系的预设距离标尺，示意性的，如图3E所示，行车影像中预设距离标尺35。可选的，移动终端对行车影像中包含的图像进行轮廓识别，从而识别出前方车辆的车辆图像；进一步的，移动设备确定车辆图像的图像下边缘在行车影像中所处的图像位置，并根据该图像位置和预设距离标尺确定与前车之间的距离。比如，如图3E所示，移动终端确定与前方车辆之间的车距为50m。

步骤302C，识别车辆图像在行车影像中所处的图像位置；根据图像位置的变化情况确定相对速度信息。

为了确定与前方车辆(或后方车辆)相对速度的大小，对于行车影像中的每个图像帧，移动终端识别车辆图像在行车影像中所处的图像位置(具体方式与上述步骤302B相似)，并根据相邻图像帧中图像位置的变化情况确定相对速度信息。

可选的，在确定与前方车辆相对速度的大小时，当检测到车辆图像的图像位置向画面的下方偏移时(车距变小)，移动终端确定前方车辆的速度小于车辆当前速度；当检测到车辆图像的图像位置向画面的上方偏移时(车距变大)，移动终端确定前方车辆的速度大于车辆当前速度。

可选的，在确定与后方车辆相对速度的大小时，当检测到车辆图像的图像位置向画面的下方偏移时(车距变大)，移动终端确定后方车辆的速度小于车辆当前速度；当检测到车辆图像的图像位置向画面的上方偏移时(车距变小)，移动终端确定后方车辆的速度大于车辆当前速度。

在其他可能的实施方式中，移动终端还可以根据图像位置的变化情况计算车距变化量，从而根据车辆当前速度和车距变化量计算前方(或后方)车辆的速度，并最终计算两者的相对速度差，本实施例并不对此进行限定

需要说明的是，当行车记录设备具备图像分析识别功能时，上述步骤301和302可以由行车记录设备执行，移动终端120只需获取行车记录设备提供的行车影像识别结果即可，本发明实施例并不对此进行限定。

步骤303，获取车辆行驶信息，车辆行驶信息用于指示车辆所处的行驶状态。

本步骤的实施方式与上述步骤202相似，本实施例在此不再赘述。

步骤304，根据行车影像识别结果和车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为。

可选的，移动终端结合车辆行驶信息以及上述步骤302得到的行车影像识别结果，确定车辆是否存在危险驾驶行为。在一种可能的实施方式中，如图3C所示，当行车影像识别结果中包含车道信息和车距信息，且车辆行驶信息中包含转向信息时，移动终端执行下述步骤304A；当行车影像识别结果中包含车距信息和相对速度信息，且车辆行驶信息中包含当前车速时，移动终端执行下述步骤304B；当行车影像识别结果中包含车距信息，且车辆行驶信息中包含当前加速度时，移动终端执行下述步骤304C。

步骤304A，当车道信息发生变化，且车距信息指示与前方车辆之间的距离小于第一阈值，且转向信息指示未开启转向灯时，确定存在偏离车道的危险驾驶行为。

正常行驶过程中，因前方车辆速度较慢而需要变道，或需要转弯时，为了确保变道安全，驾驶员需要开启车辆的转向灯，并在与前车保持一定距离的情况下进行变道。因此，在一种可能的实施方式中，移动终端检测上述步骤302A得到的车道信息是否发生变化；当检测到车道信息发生变化时，移动终端根据上述步骤302B得到的车距信息，检测与前方车辆之间的距离是否小于第一阈值，根据转向信息检测车辆是否开启转向灯，并在检测到与前方车辆之间的距离小于第一阈值，且未开启转向灯时，确定车辆存在危险驾驶行为。其中，该第一阈值与当前车速呈正相关关系。

比如，当检测到车辆由中间车道跨越至右侧车道，且与前方车辆之间的距离小于第一阈值，且未开启右转转向灯时，移动终端确定车辆偏离车道。

步骤304B，当车距信息指示与前方车辆之间的距离小于当前车速对应的安全制动距离，且相对速度信息指示当前车速大于前方车辆的车速时，确定存在车距过小的危险驾驶行为。

在行驶状态下，当车辆需要与前车之间的距离较小，或车辆快速接近前车时，发生碰撞事故的概率极高。因此，移动终端通过上述步骤302B确定与前车之间的车距后，进一步检测该车距是否小于当前车速对应的安全制动距离，并在车距小于当前车速对应的安全制动距离，且相对速度信息指示当前车速大于前方车辆的车速时，确定存在车距过小的危险驾驶行为。可选的，移动终端中预先存储有不同路面状况下，车速与安全制动距离之间的对应关系，该对应关系示意性如表一所示。

表一

路面状况	车速	安全制动距离
			干燥	40km/h	30m
干燥	60km/h	50m
			湿滑	40km/h	50m
湿滑	60km/h	80m

除了根据表一所示的对应关系查找车速对应的安全制动距离外，移动终端还可以根据当前车速与安全制动距离之间的比例关系实时计算安全制动距离，其中，当前车速与安全制动距离呈正比例关系，本发明实施例并不对此进行限定。

可选的，在确定车辆存在危险驾驶行为时，移动终端通过预定方式(比如发出预定提醒语音)提醒驾驶员，避免发生事故。

步骤304C，当车距信息指示与前方车辆之间的距离大于第二阈值，且车距信息指示与后方车辆之间的距离小于第三阈值，且当前加速度指示车辆刹车时，确定存在车距过小的危险驾驶行为。

正常行驶过程中(在非拥堵路段)，车辆急刹车(又称为紧急制动)时极易造成与后方车辆之间的距离过小，甚至直接导致事故。为了识别出因车辆急刹车导致车距过小的情况，车辆行驶过程中，移动终端获取与前方车辆之间的距离、与后方车辆之间的距离以及车辆的当前加速度，并在检测到与前方车辆之间的距离大于第二阈值，且车距信息指示与后方车辆之间的距离小于第三阈值，且当前加速度指示车辆刹车时，确定车辆因急刹车导致与后方车辆间距较小。其中，第二阈值和第三阈值与当前车速呈正相关关系。

与现有技术中直接将紧急制动确定为危险驾驶行为不同的是，本实施例，通过将图像识别技术融入危险驾驶行为判断，能够避免将拥挤路段的紧急制动误判断为危险驾驶行为(因为拥挤路段紧急制动时，与前方车辆之间的距离小于第二阈值，不满足上述判断条件)，从而提高了危险驾驶行为判断的准确性。

步骤305，确定危险驾驶行为的危险等级。

可选的，确定存在危险驾驶行为后，移动终端进一步根据当前道路的车流量、当前车速以及车距信息等数据，确定危险驾驶行为的危险等级，其中，危险等级越高，表示发生事故的可能性越高。

针对不同类型的危险驾驶行为，在一种可能的实施方式中，如图3C所示本步骤包括如下步骤。

步骤305A，当危险驾驶行为指示偏离车道时，根据当前车速和车流量确定危险等级。

可选的，当危险驾驶行为指示车辆偏离车道时，移动终端获取车辆的当前车速，并根据预定时长(比如一分钟)内行车影像中车辆的数量计算得到车流量，从而根据当前车速和车流量确定该危险驾驶行为的危险等级。其中，当前车速与危险等级呈正相关关系，车流量与危险等级呈正相关关系。

比如，移动终端根据表二所示的对应关系，确定危险驾驶行为的危险等级。

表二

步骤305B，当危险驾驶行为指示车距过小时，根据当前车速和当前车距确定危险等级。

可选的，当危险驾驶行为指示与前方(或后方)车辆之间的距离过小时，移动终端获取车辆的当前车速以及与前方(或后方)车辆的当前车距，从而根据当前车速和当前车距确定危险等级。其中，当前车速与危险等级呈正相关关系，当前车距与危险等级呈负相关关系。

比如，移动终端根据表二所示的对应关系，确定危险驾驶行为的危险等级。

表二

当前车速	当前车距	危险等级
			40km/h	20m	2
40km/h	10m	5
			60km/h	40m	3
60km/h	20m	8

在其他可能的实施方式中，移动终端还可以根据不同类型危险驾驶行为对应的危险等级计算公式，计算危险驾驶行为对应的危险等级，本发明实施例并不对此进行限定。

步骤306，根据危险驾驶行为的发生频次、危险等级以及危险驾驶行为对应的权重，计算更新数据，更新数据用于更新车辆对应的驾驶行为数据。

由于不同类型危险驾驶行为对应的事故风险不同，因此，移动终端需要综合危险驾驶行为的发生频次、危险等级以及危险驾驶行为对应的权重，将危险驾驶行为转化为定量化数据(即用于更新驾驶行为数据的更新数据)。

在一种可能的实施方式中，针对同一类型的危险驾驶行为，该危险驾驶行为对应的定量化数据＝危险驾驶行为的发生频次×危险等级×危险驾驶行为的权重。比如，当确定出的危险驾驶行为指示与前方车辆之间的距离过小，且发生频次为2次，危险等级为5级，权重为1.5时，该危险驾驶行为对应的定量化数据即为2×5×1.5＝15；当确定出的危险驾驶行为指示偏离车道时，且发生频次为1次，危险等级为8级，权重为2时，该危险驾驶行为对应的定量化数据即为1×8×2＝16。

需要说明的是，当行车记录设备具备较强的数据处理能力时，上述步骤303 至306可以由行车记录设备执行，本发明实施例并不对此进行限定。

步骤307，向服务器发送数据更新请求，数据更新请求中包含车辆标识和更新数据，服务器用于根据更新数据更新车辆标识所指示车辆的驾驶行为数据。

可选的，移动终端将实时计算得到的更新数据发送至服务器，或者，每隔预定时间间隔(比如10分钟)，将该时间间隔内累计的更新数据发送至服务器。

相应的，服务器接收到携带更新数据和车辆标识的数据更新请求后，根据该更新数据对该车辆标识所指示车辆的驾驶行为数据进行更新。

可选的，向服务器发送数据更新请求中还携带更新数据对应的危险驾驶行为的类型、发生频次、发生地点以及发生时间等信息，以便服务器根据不同信息维度的驾驶行为数据构建相应的保险模型，从而进一步提高后续制定的投保策略的准确性。比如，服务器根据车辆的地域分布，构建针对不同地域的保险模型，从而利用相应的保险模型为车辆制定投保策略。

需要说明的是，当行车记录设备具备互联网访问功能时，上述步骤307可以由行车记录设备执行，本发明实施例并不对此进行限定。

本实施例中，通过对行车影像进行识别，确定出车道信息、车距信息以及相对速度信息，并基于上述信息进行危险驾驶行为判断，提高了危险驾驶行为判断的准确性。

本实施例中，结合行车影像能够识别出车辆偏离车道、与前方车辆或与后方车辆之间过近等直接导致事故的危险驾驶行为，进一步提高了识别出的危险驾驶行为的参考价值。

本实施例中，移动终端根据危险驾驶行为的类型、危险等级以及发生频次对危险驾驶行为进行定量计算，并将计算得到定量化数据上报给服务器，以便服务器根据该定量化数据对车辆的驾驶行为数据进行更新，并基于该驾驶行为数据制定投保策略，有利于提高制定投保策略的准确性。

下述为本发明装置实施例，对于装置实施例中未详尽描述的细节，可以参考上述一一对应的方法实施例。

请参考图4，其示出了本发明一个实施例提供的驾驶行为确定装置的结构方框图。该驾驶行为确定装置通过硬件或者软硬件的结合实现成为图1中移动终端120的全部或者一部分。该驾驶行为确定装置包括：第一获取模块410、第二获取模块420和第一确定模块430。

第一获取模块410，用于实现上述步骤201或301的功能；

第二获取模块420，用于实现上述步骤202或303的功能；

第一确定模块430，用于实现上述步骤203的功能。

可选的，第一确定模块430，包括：识别单元和第一确定单元；

识别单元，用于实现上述步骤302的功能；

第一确定单元，用于实现上述步骤304的功能。

可选的，识别单元，还用于实现上述步骤302A、302B或302C的功能。

可选的，车辆行驶信息中包含当前车速和转向信息；

第一确定单元，还用于实现上述步骤304A、304B或304C的功能。

可选的，该装置，还包括：第二确定模块、计算模块和发送模块；

第二确定模块，用于实现上述步骤305的功能；

计算模块，用于实现上述步骤306的功能；

发送模块，用于实现上述步骤307的功能。

可选的，第二确定模块，包括：第二确定单元和第三确定单元；

第二确定单元，用于实现上述步骤305A的功能；

第三确定单元，用于实现上述步骤305B的功能。

请参考图5，其示出了本发明一个实施例提供的终端的结构示意图。该终端500为图1中的行车记录设备110或移动终端120。具体来讲：

终端500可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路510、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器520、输入单元530、显示单元540、传感器550、音频电路560、近场通信模块570、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器580、以及电源590等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

RF电路510可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器580处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路510包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电路510还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯***)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA(CodeDivision Multiple Access，码分多址)、WCDMA(Wideband Code Division MultipleAccess,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、电子邮件、SMS(ShortMessaging Service，短消息服务)等。

存储器520可用于存储软件程序以及模块，处理器580通过运行存储在存储器520的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端500的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器520还可以包括存储器控制器，以提供处理器580和输入单元530对存储器520的访问。

输入单元530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元530可包括图像输入设备531以及其他输入设备532。图像输入设备531可以是摄像头，也可以是光电扫描设备。除了图像输入设备531，输入单元530还可以包括其他输入设备532。具体地，其他输入设备532可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端500的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元540可包括显示面板541，可选的，可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板541。

终端500还可包括至少一种传感器550，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板541的亮度，接近传感器可在终端500移动到耳边时，关闭显示面板541和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于终端500还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路560、扬声器561，传声器562可提供用户与终端500之间的音频接口。音频电路560可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器561，由扬声器561转换为声音信号输出；另一方面，传声器562将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路560接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器580处理后，经RF电路510以发送给比如另一电子设备，或者将音频数据输出至存储器520以便进一步处理。音频电路560还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与终端500的通信。

终端500通过近场通信模块570与外部设备建立近场通信连接，并通过该近场通信连接进行数据交互。本实施例中，该近场通信模块570具体包括蓝牙模块和/或WiFi模块。

处理器580是终端500的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器520内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器520内的数据，执行终端500的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器580可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器580可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器580中。

终端500还包括给各个部件供电的电源590(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与处理器580逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源590还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电***、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

尽管未示出，终端500还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

具体在本实施例中，终端500还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行以实现上述驾驶行为确定方法。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的驾驶行为确定方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种驾驶行为确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取行车影像，所述行车影像中包含道路图像和前后方车辆的车辆图像；

获取车辆行驶信息，所述车辆行驶信息用于指示车辆所处的行驶状态；

根据同一时刻下的所述行车影像和所述车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为，所述危险驾驶行为指存在事故风险的驾驶行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据同一时刻下的所述行车影像和所述车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为，包括：

对所述行车影像进行识别，得到行车影像识别结果，所述行车影像识别结果中包含车道信息、车距信息和相对速度信息中的至少一种；

根据所述行车影像识别结果和所述车辆行驶信息，确定是否存在所述危险驾驶行为；

其中，所述车道信息用于指示车辆所在的车道，所述车距信息用于指示与前方车辆和/或与后方车辆之间的距离，所述相对速度信息用于指示与前方车辆和/或后方车辆的相对速度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述行车影像进行识别，得到行车影像识别结果，包括：

识别所述道路图像中包含的车道线；根据所述车道线确定所述车道信息；

和/或，

识别所述车辆图像在所述行车影像中所处的图像位置；根据所述图像位置和预设距离标尺，确定所述车距信息，所述预设距离标尺用于指示所述行车影像中不同图像位置与实际距离之间的映射关系；

和/或，

识别所述车辆图像在所述行车影像中所处的图像位置；根据所述图像位置的变化情况确定所述相对速度信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述行车影像识别结果中包含所述车道信息和所述车距信息，所述车辆行驶信息中包含转向信息；

所述根据所述行车影像识别结果和所述车辆行驶信息，确定是否存在所述危险驾驶行为，包括：

当所述车道信息发生变化，且所述车距信息指示与前方车辆之间的距离小于第一阈值，且所述转向信息指示未开启转向灯时，确定存在偏离车道的危险驾驶行为。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述行车影像识别结果中包含所述车距信息和所述相对速度信息，所述车辆行驶信息中包含当前车速和当前加速度；

所述根据所述行车影像识别结果和所述车辆行驶信息，确定是否存在所述危险驾驶行为，包括：

当所述车距信息指示与前方车辆之间的距离小于所述当前车速对应的安全制动距离，且所述相对速度信息指示当前车速大于前方车辆的车速时，确定存在车距过小的危险驾驶行为；

或，

当所述车距信息指示与前方车辆之间的距离大于第二阈值，且所述车距信息指示与后方车辆之间的距离小于第三阈值，且所述当前加速度指示车辆刹车时，确定存在车距过小的危险驾驶行为。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述行车影像识别结果和所述车辆行驶信息，确定是否存在所述危险驾驶行为之后，还包括：

确定所述危险驾驶行为的危险等级；

根据所述危险驾驶行为的发生频次、所述危险等级以及所述危险驾驶行为对应的权重，计算更新数据，所述更新数据用于更新车辆对应的驾驶行为数据；

向服务器发送数据更新请求，所述数据更新请求中包含车辆标识和所述更新数据，所述服务器用于根据所述更新数据更新所述车辆标识所指示车辆的所述驾驶行为数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述危险驾驶行为的危险等级，包括：

当所述危险驾驶行为指示偏离车道时，根据当前车速和车流量确定所述危险等级；

或，

当所述危险驾驶行为指示车距过小时，根据当前车速和当前车距确定所述危险等级；

其中，所述当前车速与所述危险等级呈正相关关系，所述车流量与所述危险等级呈正相关关系，所述当前车距与所述危险等级呈负相关关系。

8.一种驾驶行为确定装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取行车影像，所述行车影像中包含道路图像和前后方车辆的车辆图像；

第二获取模块，用于获取车辆行驶信息，所述车辆行驶信息用于指示车辆所处的行驶状态；

第一确定模块，用于根据同一时刻下的所述行车影像和所述车辆行驶信息，确定是否存在危险驾驶行为，所述危险驾驶行为指存在事故风险的驾驶行为。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：

识别单元，用于对所述行车影像进行识别，得到行车影像识别结果，所述行车影像识别结果中包含车道信息、车距信息和相对速度信息中的至少一种；

第一确定单元，用于根据所述行车影像识别结果和所述车辆行驶信息，确定是否存在所述危险驾驶行为；

其中，所述车道信息用于指示车辆所在的车道，所述车距信息用于指示与前方车辆和/或与后方车辆之间的距离，所述相对速度信息用于指示与前方车辆和/或与后方车辆的相对速度。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述识别单元，还用于：

识别所述道路图像中包含的车道线；根据所述车道线确定所述车道信息；

和/或，

识别所述车辆图像在所述行车影像中所处的图像位置；根据所述图像位置和预设距离标尺，确定所述车距信息，所述预设距离标尺用于指示所述行车影像中不同图像位置与实际距离之间的映射关系；

和/或，

识别所述车辆图像在所述行车影像中所处的图像位置；根据所述图像位置的变化情况确定所述相对速度信息。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述行车影像识别结果中包含所述车道信息和所述车距信息，所述车辆行驶信息中包含转向信息；

所述第一确定单元，用于：

当所述车道信息发生变化，且所述车距信息指示与前方车辆之间的距离小于第一阈值，且所述转向信息指示未开启转向灯时，确定存在偏离车道的危险驾驶行为。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述行车影像识别结果中包含所述车距信息和所述相对速度信息，所述车辆行驶信息中包含当前车速和当前加速度；

所述第一确定单元，用于：

当所述车距信息指示的与前方车辆之间的距离小于所述当前车速对应的安全制动距离，且所述相对速度信息指示当前车速大于前方车辆的车速时，确定存在车距过小的危险驾驶行为；

或，

当所述车距信息指示与前方车辆之间的距离大于第二阈值，且所述车距信息指示与后方车辆之间的距离小于第三阈值，且所述当前加速度指示车辆刹车时，确定存在车距过小的危险驾驶行为。

13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述装置，还包括：

第二确定模块，用于确定所述危险驾驶行为的危险等级；

计算模块，用于根据所述危险驾驶行为的发生频次、所述危险等级以及所述危险驾驶行为对应的权重，计算更新数据，所述更新数据用于更新车辆对应的驾驶行为数据；

发送模块，用于向服务器发送数据更新请求，所述数据更新请求中包含车辆标识和所述更新数据，所述服务器用于根据所述更新数据更新所述车辆标识所指示车辆的所述驾驶行为数据。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，包括：

第二确定单元，用于当所述危险驾驶行为指示偏离车道时，根据当前车速和车流量确定所述危险等级；

或，

第三确定单元，用于当所述危险驾驶行为指示车距过小时，根据当前车速和当前车距确定所述危险等级；

其中，所述当前车速与所述危险等级呈正相关关系，所述车流量与所述危险等级呈正相关关系，所述当前车距与所述危险等级呈负相关关系。