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申请/专利权人：辛巴网络科技(南京)有限公司

摘要：本发明涉及驾驶行为分析技术领域，且公开了一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，包括以下步骤：S1：信息采集，获取行车数据，通过车载TSP系统对车辆行驶数据进行采集；S2：行程切分，通过获取的时间数据和车辆发动机数据对行程进行切分；S3：获取行程的基础数据，对行程数据加工，并获取行为评分的相关数据；S4：对行程数据进行聚类、分类。本发明通过TSP系统收集的报文数据用于综合评定用户驾驶行为和习惯，实现对驾驶员行车的风险管控，增强行程分析后续业务的准确性和稳定性，通过对数据进行划分，能够提高数据处理效果，增强驾驶员避免驾驶风险的意识，从而减少交通事故发生率，提高交通安全等级。

主权项：1.一种基于TSP系统的用户驾驶行为评分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：信息采集，获取行车数据，通过车载TSP系统对车辆行驶数据进行采集，S1中TSP系统获车辆行驶数据进行采集是指：获取在车辆行驶中，使用终端采集车辆行驶的方向转角，横向加速度，纵向加速度，速度，车辆识别码，发动机点火状态，码表速度，时间戳，里程；S2：行程切分，通过获取的时间数据和车辆发动机数据对行程进行切分，S2中通过消息队列将实时数据进行存储，根据车辆标识码，发动机点火状态，码表速度和时间戳，对车辆行程的数据进行划分；S3：获取行程的基础数据，对行程数据加工，并获取行为评分的相关数据；S4：对行程数据进行聚类、分类，对车辆行驶数据进行分段，包括对上一步处理的数据进行聚类，即计算各个数据特征之间的距离公式，将距离较近的点划分为同一类点，依据轮数不停的迭代类中心，调整类内间距，按照数据的本身属性，对数据进行分类，最后，将同一类中的点打上相同的标签，完成对样本点的区分，后续当新的样本点达到一定的数量，将样本点放入历史样本中，进行整体的聚类；S5：对行程数据进行评分，判断车辆驾驶行为的总评分，S5中判断车辆驾驶行为的总评分时根据上述的历史数据完成标记之后，将历史数据放入决策树模型中进行训练，并测试训练模型的准确性，当后续有新用户的行程数据，直接输入模型打上类别标签，制定类别标签与评分之间的对应关系，假设类别等级从高到低依次是A、B、C、D、E、F，评分为A的分数为100，评分属于B、C、D、E的，分数在a1与a2之间，而评分在F的，分数在a1到a3之间。

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