[发明专利]利用车况和驾驶员生理参数进行交通预警的方法及系统有效

专利信息
申请号: 201310648085.X 申请日: 2013-12-04
公开(公告)号: CN103606247A 公开(公告)日: 2014-02-26
发明(设计)人: 李慧云;彭磊;徐国卿 申请(专利权)人: 中国科学院深圳先进技术研究院
主分类号: G08B21/02 分类号: G08B21/02;G08G1/16
代理公司: 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 代理人: 寇海侠
地址: 518055 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 利用 车况 驾驶员 生理 参数 进行 交通 预警 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种利用车况和驾驶员生理参数等信息用于预测交通状况,起到预警、提前梳理交通、智能管理的方法及系统。

背景技术

交通安全,交通堵塞及环境污染是困扰当今国际交通领域的三大难题,尤其以交通安全问题最为严重。采用智能交通技术提高道路管理水平后,每年仅交通事故死亡人数就可减少30%以上,并能提高交通工具的使用效率50%以上。为此,世界各发达国家竞相投入大量资金和人力,进行大规模的智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)技术研究试验。

现有智能交通系统虽然能够在道路、车辆和驾驶员之间建立快速通讯联系,即哪里发生了交通事故,哪里交通拥挤,哪条路最为畅通,该系统会以最快的速度提供给驾驶员和交通管理人员,但是现有的智能交通系统都属于事后传播信息类型,即发生了问题才会下发通知,告知驾驶员。而现有智能交通系统的发展方向是:车辆靠系统的智能在道路上自由行使,道路靠系统的智能将交通流量调整至最佳状态,管理人员靠系统的智能掌握道路、车辆的行踪。

实际情况中,驾驶员还是车辆的主要操作控制人员,交通状况最终是由人、车、路的综合因素决定,其中最重要的因素还是驾驶员,包括其操作能力、反应速度、情绪等。所以,交通状况的数据采集离不开对驾驶员的信息采集。而现有技术中对于驾驶员信息的采集都只停留在表象分析上,与车辆的行驶状态信息并未进行有效的关联,更没有将二者之间的关系进行量化。因此无法获得驾驶员信息是否会对驾驶产生不良影响的准确的结果。

发明内容

为此,本发明所要解决的技术问题在于如何量化计算车况和驾驶员生理参数需要预警的阈值,进而预测接下来的交通状况,从而提出一种利用车况和驾驶员生理参数进行交通预警的方法及系统。

为解决上述技术问题,本发明的提供以下技术方案:

利用车况和驾驶员生理参数进行交通预警的方法,包括如下步骤:

S1:实时获取第一参数,所述第一参数包括驾驶员生理参数;

实时获取第二参数,所述第二参数包括实时车况数据参数;

S2:以获取时间为横坐标,以获取到的所述第一参数和所述第二参数为纵坐标建立坐标系;

S3:在横坐标[0,T]的范围内,将其划分为若干个等长时间段进行如下分析:

S31:采用R/S分析法分别获得第一参数的Hurst指数HBIO和第二参数的Hurst指数HOBD;当所述第一参数的Hurst指数HBIO和所述第二参数的Hurst指数HOBD同时小于报警阈值Th时,判定在下一时间段中该驾驶员的当前状态会对交通状况产生负面影响;

S32:报警提示驾驶员其当前状态会对交通状况产生负面影响,同时将该报警提示信息发送至控制器,所述控制器采集到报警提示信息后对于该报警提示信息关联的车辆进行追踪。

上述的利用车况和驾驶员生理参数进行交通预警的方法,所述步骤S31中的所述第二参数的Hurst指数HOBD的计算过程为:

S311:设定

Xt,n=Σu=1t(xu-Mn),]]>

其中,xu表示第n个时间段内u时刻第二参数的数值,u在第n个时间段内取值为1到t,Mn为第n个时间段内的第二参数xu的平均值,Xt,n为第n个时间段内的累计离差;

S312:令R=max(Xt,n)-min(Xt,n),

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