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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种基于主动安全预警系统和驾驶员响应行为的营运货车驾驶员行车安全水平评价方法，该方法通过对视频数据、车辆数据、驾驶员本征属性进行时空变化规律统计，提取驾驶员行车安全特征的高维向量；根据预警数据的多种参数，对报警发生时驾驶员的行车安全状态进行评分，并同时提供驾驶员对预警信息的响应行为评分；根据驾驶员信息、车辆行驶状态和报警数据，对驾驶员对报警的响应行为进行预测，以督促反应不良者改善驾驶行为。本发明通过对驾驶员行车安全水平进行评分，有针对性的对安全评分低的驾驶员提前做好干预措施，有效提高驾驶员的行车安全水平，改善目前对营运货车驾驶员行车安全评价体系不完善的问题。

主权项：1.一种基于主动安全预警和驾驶员响应行为的营运货车驾驶员评价方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、基于驾驶员视频数据、道路视频数据、车辆数据、驾驶员本征属性，提取驾驶员特征的高维向量，所述高维向量的元素包括行驶速度、报警发生时的驾驶行为、车辆GPS信息以及驾驶方向角；S2、以驾驶员对主动安全预警信息的响应时间为因变量，以S1中的高维向量以及报警等级为自变量，对驾驶员在不同道路条件下对预警信息的响应行为进行logistic回归分析方法，得到影响驾驶员对主动安全预警信息接受程度的关键因素：行驶速度以及报警等级；S3、利用半监督支持向量机，对驾驶员对主动安全预警信息的响应行为进行分类，分为积极响应与消极响应两类；S4、利用驾驶员最近N次对主动安全预警信息的响应行为，对其行车安全水平进行综合评分，评分越低则驾驶员的行车安全水平越低；其中评分计算公式如下： 式中score为驾驶员行车安全水平综合评分；Xa为驾驶员最近一次对主动安全预警信息的响应行为的响应值，Xa-n为驾驶员最近a-n次对主动安全预警信息的响应行为的响应值，若响应行为为积极响应则对应响应值为1，否则为0；所述步骤S1中，驾驶员视频数据中包括驾驶员的不良驾驶行为、对预警信息的响应行为和对主动安全预警信息的响应时间；车辆视频数据包括行驶速度、加速度、车间距、车道偏离数据、驾驶方向角以及车辆GPS信息；驾驶员本征属性包括驾驶员年龄、驾龄、驾驶时长、行驶里程数据；所述步骤S3中利用半监督支持向量机，对驾驶员对主动安全预警信息的响应行为进行分类，操作步骤如下：步骤一、以S1的高维向量作为半监督支持向量机的输入；步骤二、按照设定比例，对S1中提取的高维向量进行部分手工类别标定，标定后的高维向量构成标签数据集，未标定的高维向量构成无标签数据集；步骤三、利用模拟退火算法求解积极响应与消极反应的最佳分隔超平面，具体为：假设超平面方程为：fx＝ωTΦx+b，其中，b是表示截距的参数，ω是表示斜率的参数，是表示映射变换的高斯核函数，x表示高维向量；分类的预测函数为：yi＝signωTΦx+b，其中，设ly,fx＝max{0,1-yfx}，则求解最佳分隔超平面的目标函数如下： 式中‖·‖2表示2-范数，C1是标签数据集对应的惩罚系数，C2是无标签数据集对应的惩罚系数，且C1C2；yi是标签数据集中第i个数据的预测结果，l是标签数据中数据的个数；表示未标签数据集中第j个数据的预测结果，u是未标签数据中数据的个数；采用模拟退火方法进行求解上述目标函数，得到最佳分隔超平面，即积极响应和消极响应的分类标准。

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