[发明专利]基于车载数据的驾驶行为分析方法及评价系统

权利要求书

1.一种基于车载数据的驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：

实时采集车辆的驾驶数据，同时，车辆内的OBD盒子会对每个驾驶数据采集时的工作状态生成一个位掩码；

根据OBD盒子生成的位掩码，判断采集的驾驶数据是否有效，并删除无效的驾驶数据；

查找并分析异常数据，根据异常数据出现的规律性，针对异常数据进行删除或修改；

对驾驶数据进行描述性统计，获得统计驾驶数据，其中，所述统计驾驶数据分为行程统计数据和用户统计数据，且行程统计数据包括：行程的时长、行程的时段、行程的平均速度、行程速度方差和行程加速度方差；用户统计数据包括：用户出行次数、用户平均行驶时长和用户平均行驶里程；

通过群决策的层次分析法，获得评价指标的权重分布，其中，所述评价指标分别为统计驾驶数据中的：行程的时段、行程的时长、行程的平均速度和行程的平顺性；

通过专家打分的方法，获得行程时段评分；通过从众原则，获得行程时长评分、行程的平均速度评分和行程的平顺性评分；

根据获得的行程时段评分、行程时长评分、行程的平均速度评分和行程的平顺性评分以及与之对应的评价指标的权重分布，计算得到驾驶数据的评分矩阵；

所述获得评价指标权重分布的步骤包括：

有m个决策者对所述4个评价指标的权重进行评价，其中，第k个决策者对4个评价指标重要性的评价向量为：

ω^k＝(ω₁^k,ω₂^k,ω₃^k,ω₄^k)，(k＝1,2L m)

又用d_st来表示第s个决策者和第t个决策者的接近程度，且

由此，得到第k个决策者与剩余决策者的接近程度为d_k，且

进一步，得到第k个决策者的决策权重σ_k，且

最终，得到所述4个评价指标的权重分布为ω，且

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时采集车辆的驾驶数据的步骤包括：

设定采集频率阈值，判断驾驶数据采集的频率是否超过所述采集频率阈值；

若是，则降低采集频率，直至低于所述采集频率阈值；

若否，则保持采集频率不变。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对驾驶数据进行描述性统计的步骤之后还包括：

根据用户统计数据，设定用户出行次数阈值和用户行驶时长阈值，判断车辆是否为自动启停的车辆；

若用户平均行驶时长小于用户行驶时长阈值，且用户出行次数大于用户出行次数阈值，则筛选出这些车辆的相关驾驶数据，并单独进行分析和计算；

否则，保留所有数据不变。