[发明专利]一种基于物联网技术的汽车行为数据识别与管理方法

摘要

一种基于物联网技术的汽车行为数据识别与管理方法，该方法是根据汽车状况数据，驾驶员性格，驾驶风格来构建汽车行为数据库，进而建立预测车辆行为的汽车预测模型，来对汽车的行为进行预测。本发明能够及时监控车辆状态、检测驾驶员的驾驶情绪、了解驾驶员的驾驶风格，并对汽车的行为进行实时预测，可以提高驾驶的安全性，更好的构建和谐社会，安全社会。

主权项

一种基于物联网技术的汽车行为数据识别与管理方法，其特征在于，该方法是根据汽车状况数据，驾驶员性格，驾驶风格来构建汽车行为数据库，进而建立预测车辆行为的汽车预测模型，来对汽车的行为进行预测，包括以下步骤：步骤A：获取汽车的状况数据:通过设置在汽车上的传感器获取一系列汽车的机械状况，用来定义汽车的情绪，包含汽车的各项机械参数、耗油量，发动机转速，轮胎气压的固有信息，这些参数体现当前汽车的实际物理性能；步骤B：检测驾驶员的情绪:通过在人体内、外、周围集成传感器节点来监控人体中的单胺神经递质5‑羟色胺,多巴胺和去甲肾上腺素，通过这些神经递质来计算用户的情绪状态；步骤C：获知驾驶员驾驶风格:驾驶风格与驾驶员的行为相关，驾驶员的行为记录为向量F_s＝{F_s1，F_s2，F_s3...F_sm}，m是特征向量的维度；如果驾驶员行为记录的数量多于一个，这些记录的向量被聚合为N类，并存储在数据服务器；步骤D：检测驾驶环境:汽车在运行中将GPS传感器收集到的信息和服务器进行交换，针对路面的各种差异，收集环境参数以及道路参数信息；步骤E：构建汽车行为数据库:通过上步骤的数据收集和准备，根据汽车状况数据，驾驶员情绪，驾驶风格，驾驶环境信息构建汽车行为数据库；步骤F：建立实时自适应汽车预测模型:基于步骤E形成的数据库，将每个车辆的行为特性在单位时间内定性和归约成相关的参数，总结出汽车行为的特征规律，建立实时自适应汽车预测模型，对汽车的行为进行实时预测。