[发明专利]一种驾驶行为识别方法及系统

权利要求书

1.一种驾驶行为识别方法，其特征在于，包括：

获取驾驶行为数据；

对所述驾驶行为数据进行符号化处理，得到符号化速度时间序列；

根据所述符号化速度时间序列，采用驾驶行为序列变点检测算法对所述驾驶行为数据进行分割，得到分割的驾驶行为片段；

对所述驾驶行为数据进行预处理，得到驾驶行为片段特征频次统计矩阵；

获取LDA模型，并初始化所述LDA模型的聚类个数；

将所述驾驶行为片段特征频次统计矩阵输入所述LDA模型，得到第一驾驶行为类别；

根据所述第一驾驶行为类别计算所述LDA模型的困惑度，并记录所述困惑度和与所述困惑度对应的LDA模型；

判断所述LDA模型的聚类个数是否等于预设个数，得到第一判断结果；

所述第一判断结果为否，增加所述LDA模型的聚类个数，并返回步骤“将所述驾驶行为片段特征频次统计矩阵输入所述LDA模型，得到第一驾驶行为类别”，更新并记录所述困惑度和与所述困惑度对应的LDA模型；

所述第一判断结果为是，比较所有记录的困惑度，得到最小的困惑度；

根据所述最小的困惑度得到与所述最小的困惑度对应的LDA模型；

将所述驾驶行为片段特征频次统计矩阵输入与所述最小的困惑度对应的LDA模型，得到驾驶行为类别。

2.根据权利要求1所述的驾驶行为识别方法，其特征在于，所述对所述驾驶行为数据进行符号化处理，得到符号化速度时间序列，具体包括：

获取所述驾驶行为数据中的速度时间序列S_velocity＝{v₁,v₂,…,v_n}，其中v₁,v₂,…,v_n表示序列点，n表示所述序列点总数；

根据公式(1)得到符号化速度时间序列S，公式(1)：

公式(1)中，v_j表示所述速度时间序列S_velocity中第j个序列点，j表示序列点序号，j∈[2，n-1]。

3.根据权利要求2所述的驾驶行为识别方法，其特征在于，所述根据所述符号化速度时间序列，采用驾驶行为序列变点检测算法对所述驾驶行为数据进行分割，得到分割的驾驶行为片段，具体包括：

根据公式(2)计算所述符号化速度时间序列中速度序列点的信息熵：

H(S)＝-∑p(s_i)log(p(s_i))(i＝1,2,...,n) (2)；

公式(2)中，H(S)表示所述速度序列点的信息熵，S表示所述符号化速度时间序列，S＝{s₁,s₂,…,s_n}，s₁,s₂,…,s_n表示序列点的符号化数值，即速度序列点；p(s_i)表示第i个速度序列点s_i的发生概率；s_i＝1表示加速，s_i＝0表示匀速，s_i＝-1表示减速；

根据公式(3)计算所述第i个速度序列点s_i的局部最小熵E_j：

E_j＝H(S_Forward)+H(S_Backward) (3)；

公式(3)中，H(S_Forward)表示所述速度序列点s_i之前的符号化速度时间序列的信息熵，S_Forward＝{s₁,s₂,…,s_i}；H(S_Backward)表示所述速度序列点s_i之后的符号化速度时间序列的信息熵，S_Backward＝{s_i+1,s_i+2,…,s_n}；

根据所述符号化速度时间序列，采用变步长滑动窗口方法得到所述符号化速度时间序列的驾驶状态分割点；

获取所有驾驶状态分割点，任意相邻两个所述驾驶状态分割点之间的驾驶行为数据为分割的驾驶行为片段。