本发明涉及车载设备技术领域，尤其涉及一种疲劳驾驶分析方法和装置。本方法包括：汇总待分析车辆的车辆轨迹数据；根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶。这种疲劳驾驶分析方法对于车载移动设备出现的各种故障兼容能力强，增加了对驾驶员疲劳驾驶行为判定的准确性。
根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；
若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶；
按照车辆轨迹点的上报时间先后顺序对车辆轨迹点进行排序；
合并重复车辆轨迹点，将第一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的开始时间，将最后一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间，将合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间与上报时间的开始时间的差值设为车辆在该车辆轨迹点的停留时间，将各个被合并的重复车辆轨迹点处车辆速度的平均值设为合并后的车辆轨迹点处的车辆速度；
所述合并重复车辆轨迹点，具体包括：将车辆速度小于或等于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离的车辆轨迹点合并为第一类合并点；将车辆速度大于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离，且与相邻车辆轨迹点的上报时间间隔小于或等于第一预设时间间隔ΔT1的车辆轨迹点合并为第二类合并点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定驾驶员为疲劳驾驶之后还包括：根据与驾驶员疲劳驾驶有关的车辆轨迹数据确定疲劳驾驶数据，并输出所述疲劳驾驶数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：对多辆车的疲劳驾驶数据进行分析，并展示疲劳驾驶数据的分布规律。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述汇总待分析车辆的车辆轨迹数据，还包括：获取待分析车辆多次上报的车辆轨迹数据；
针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆轨迹点，和/或车辆速度判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据，并在判断为是时，删除该次上报的车辆轨迹数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆轨迹点判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据，包括：当该车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点为漂移车辆轨迹点时，判定该车辆轨迹数据存在错误数据；
针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆速度判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据包括：当该车辆轨迹数据包含的车辆速度大于预设速度阈值时，判定该车辆轨迹数据存在错误数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点上报时间确定驾驶员持续驾驶时间，具体包括：根据经过合并后的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据经过合并后的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间的步骤，具体包括：S121读取一条待分析车辆轨迹数据及相邻的车辆轨迹数据；
S122若所述待分析车辆轨迹数据对应于第一类合并点，且车辆在该车辆轨迹数据的车辆轨迹点停留时间大于第二预设时间间隔ΔT2，则确定车辆有过停留，转至S126，否则转至S123；
S123若所述待分析车辆轨迹数据中车辆轨迹点的上报时间与上一个车辆轨迹点的上报时间的差值ΔT大于ΔT1，转至S126，否则转至S124；
S124若ΔT大于第三预设时间间隔ΔT3，且所述待分析车辆轨迹数据和上一条车辆轨迹数据都对应于合并后的车辆轨迹点，转至S125，否则转至S127；
S125若所述待分析车辆轨迹数据的车辆轨迹点与上一个车辆轨迹点间的车辆的平均速度V小于上两个车辆轨迹点间车辆的平均速度V1，且V小于所述待分析车辆轨迹数据的车辆轨迹点与下一个车辆轨迹点间车辆的平均速度V2，转至S126，否则转至S127；
S126将疲劳统计起始时间设为所述待分析车辆轨迹数据中车辆轨迹点的上报时间的结束时间；
S127计算当前时间与疲劳统计起始时间的差值，所述差值为驾驶员持续驾驶时间。
8.一种疲劳驾驶分析装置，其特征在于，包括：汇总模块、确定模块和判断模块；
所述确定模块，用于根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；
所述判断模块，用于若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶；
按照车辆轨迹点的上报时间先后顺序对车辆轨迹点进行排序；
合并重复车辆轨迹点，将第一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的开始时间，将最后一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间，将合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间与上报时间的开始时间的差值设为车辆在该车辆轨迹点的停留时间，将各个被合并的重复车辆轨迹点处车辆速度的平均值设为合并后的车辆轨迹点处的车辆速度；
所述合并重复车辆轨迹点，具体包括：将车辆速度小于或等于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离的车辆轨迹点合并为第一类合并点；将车辆速度大于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离，且与相邻车辆轨迹点的上报时间间隔小于或等于第一预设时间间隔ΔT1的车辆轨迹点合并为第二类合并点。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括输出模块；
所述输出模块，用于根据与驾驶员疲劳驾驶有关的车辆轨迹数据确定疲劳驾驶数据，并输出所述疲劳驾驶数据。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括分析模块；
所述分析模块，用于对多辆车的疲劳驾驶数据进行分析，并展示疲劳驾驶数据的分布规律。
一种疲劳驾驶分析方法和装置
技术领域
[0001] 本发明涉及车载设备技术领域，尤其涉及一种疲劳驾驶分析方法和装置。
背景技术
[0002] 按照《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第六十二条第七项规定，“连续驾驶机动车超过4小时未停车休息或者停车休息时间少于20分钟”将受到处罚。疲劳驾驶是货车发生事故的重要原因之一，如何精准判断货车的疲劳驾驶行为并进行及时提醒和纠正对于道路安全监管有着重要意义。目前对于疲劳驾驶行为的判断主要依赖于车载终端设备的疲劳报警提示信息，该设备内置计时器，当判断车辆连续行驶超过4小时未按要求停车休息时会对司机发出疲劳驾驶的提醒，并在上报的车辆轨迹信息中增加报警内容字段。
[0003] 根据对车辆轨迹信息中报警内容字段的统计分析发现，这种方法产生的报警信息是不准确的，存在误报、漏报及错报的现象。在抽样结果中发现有些车辆每天疲劳次数竟然达到12.5次。这些严重背离常识的数据的产生与终端设备的质量、通信质量等有密切关系。因此，终端设备直接上报的疲劳报警信息不足以用来判定货车的疲劳驾驶行为。
发明内容
[0004] 针对以上所述现有技术中存在的问题，本发明提供了一种疲劳驾驶分析方法和装置，本发明对于车载移动设备出现的各种故障兼容能力强，增加了对驾驶员疲劳驾驶行为判定的准确性。
[0005] 第一方面，本发明提供了一种疲劳驾驶分析方法，包括：
[0006] 汇总待分析车辆的车辆轨迹数据；
[0007] 根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；
[0008] 若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶。
[0009] 进一步的，在所述确定驾驶员为疲劳驾驶之后还包括：根据与驾驶员疲劳驾驶有关的车辆轨迹数据确定疲劳驾驶数据，并输出所述疲劳驾驶数据。
[0010] 进一步的，对多辆车的疲劳驾驶数据进行分析，并展示疲劳驾驶数据的分布规律。
[0011] 进一步的，所述汇总待分析车辆的车辆轨迹数据，包括：
[0012] 获取待分析车辆多次上报的车辆轨迹数据；
[0013] 针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆轨迹点，和/或车辆速度判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据，并在判断为是时，删除该次上报的车辆轨迹数据。
[0014] 进一步的，针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆轨迹点判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据，包括：
[0015] 当该车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点为漂移车辆轨迹点时，判定该车辆轨迹数据存在错误数据；
[0016] 针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆速度判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据包括：
[0017] 当该车辆轨迹数据包含的车辆速度大于预设速度阈值时，判定该车辆轨迹数据存在错误数据。
[0018] 进一步的，所述汇总待分析车辆的车辆轨迹数据，还包括：
[0019] 按照车辆轨迹点的上报时间先后顺序对车辆轨迹点进行排序；
[0020] 合并重复车辆轨迹点，将第一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的开始时间，将最后一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间，将合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间与上报时间的开始时间的差值设为车辆在该车辆轨迹点的停留时间，将各个被合并的重复车辆轨迹点处车辆速度的平均值设为合并后的车辆轨迹点处的车辆速度；
[0021] 所述合并重复车辆轨迹点，具体包括：将车辆速度小于或等于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离的车辆轨迹点合并为第一类合并点，将车辆速度大于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离，且与相邻车辆轨迹点的上报时间间隔小于或等于第一预设时间间隔ΔT1的车辆轨迹点合并为第二类合并点；
[0022] 所述根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点上报时间确定驾驶员持续驾驶时间，具体包括：根据经过合并后的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间。
[0023] 进一步的，所述根据经过合并后的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间的步骤，具体包括：
[0024] S121读取一条待分析车辆轨迹数据及相邻的车辆轨迹数据；
[0025] S122若所述待分析车辆轨迹数据对应于第一类合并点，且车辆在该车辆轨迹数据的车辆轨迹点停留时间大于第二预设时间间隔ΔT2，则确定车辆有过停留，转至S126，否则转至S123；
[0026] S123若所述待分析车辆轨迹数据中车辆轨迹点的上报时间与上一个车辆轨迹点的上报时间的差值ΔT大于ΔT1，转至S126，否则转至S124；
[0027] S124若ΔT大于第三预设时间间隔ΔT3，且所述待分析车辆轨迹数据和所述上一条车辆轨迹数据都对应于合并后的车辆轨迹点，转至S125，否则转至S127；
[0028] S125若所述待分析车辆轨迹数据的车辆轨迹点与上一个车辆轨迹点间车辆的平均速度V小于上两个车辆轨迹点间车辆的平均速度V1，且V小于所述待分析车辆轨迹数据的车辆轨迹点与下一个车辆轨迹点间车辆的平均速度V2，则转至S126，否则转至S127；
[0029] S126将疲劳统计起始时间设为所述待分析车辆轨迹数据中车辆轨迹点的上报时间的结束时间；
[0030] S127计算当前时间与疲劳统计起始时间的差值，所述差值为驾驶员持续驾驶时间。
[0031] 第二方面，本发明提供了一种疲劳驾驶分析装置，包括：汇总模块、确定模块和判断模块；
[0032] 所述汇总模块，用于汇总待分析车辆的车辆轨迹数据；
[0033] 所述确定模块，用于根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；
[0034] 所述判断模块，用于若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶。
[0035] 进一步的，还包括输出模块；
[0036] 所述输出模块，用于根据与驾驶员疲劳驾驶有关的车辆轨迹数据确定疲劳驾驶数据，并输出所述疲劳驾驶数据。
[0037] 进一步的，还包括分析模块；
[0038] 所述分析模块，用于对多辆车的疲劳驾驶数据进行分析，并展示疲劳驾驶数据的分布规律。
[0039] 本发明提供的疲劳驾驶分析方法，包括：汇总待分析车辆的车辆轨迹数据；根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶。这种疲劳驾驶分析方法对于车载移动设备出现的各种故障兼容能力强，增加了对驾驶员疲劳驾驶行为判定的准确性。
附图说明
[0040] 图1为本发明实施例一提供的疲劳驾驶分析方法的流程示意图；
[0041] 图2为本发明实施例一提供的疲劳驾驶分析方法中确定驾驶员持续驾驶时间的流程示意图；
[0042] 图3为本发明实施例二提供的疲劳驾驶分析装置的结构示意图。
具体实施方式
[0043] 下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0044] 本发明的第一实施例中提供了一种疲劳驾驶分析方法，参见图1，该方法包括如下步骤：
[0045] S110汇总待分析车辆的车辆轨迹数据；
[0046] S120根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；
[0047] S130若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶。
[0048] 本发明提供的疲劳驾驶分析方法，通过汇总待分析车辆的车辆轨迹数据；根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶。这种疲劳驾驶分析方法对于车载移动设备出现的各种故障兼容能力强，增加了对驾驶员疲劳驾驶行为判定的准确性。此外，通过改变设定的阈值，可以挖掘出不同程度的疲劳驾驶行为。
[0049] 可以理解的，当判断出驾驶员出现疲劳驾驶行为时，向驾驶员发出报警提示，提醒驾驶员停车休息。
[0050] 在具体实施时，在步骤S130之后包括：根据与驾驶员疲劳驾驶有关的车辆轨迹数据确定疲劳驾驶数据，并输出所述疲劳驾驶数据。可以理解的，所述疲劳驾驶数据包括：根据车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间分析出的疲劳驾驶开始时间、疲劳驾驶结束时间、疲劳驾驶的里程、疲劳驾驶期间的最大速度、疲劳驾驶期间的平均速度、疲劳驾驶期间经过的省份和疲劳驾驶期间经过的路段等数据。可以理解的，输出所述疲劳驾驶数据的方法有很多种，例如，将所述疲劳驾驶数据以列表的形式在车载设备上进行展示。
[0051] 如此，驾驶员可以了解自己在疲劳驾驶期间的详细驾驶情况。
[0052] 在具体实施时，对多辆车的疲劳驾驶数据进行分析，并展示疲劳驾驶数据的分布规律。可以理解的，疲劳驾驶数据的分布规律包括：疲劳驾驶时段的分布规律、疲劳驾驶时长和里程的分布规律、疲劳驾驶高发区域以及疲劳驾驶高发路段分布规律等。
[0053] 这些疲劳驾驶数据的分布规律可以为交通管理部门对于道路运行车辆的监管提供强有力的技术支撑。
[0054] 在具体实施时，步骤S110，包括：
[0055] 获取待分析车辆多次上报的车辆轨迹数据；
[0056] 针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆轨迹点，和/或车辆速度判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据，并在判断为是时，删除该次上报的车辆轨迹数据。
[0057] 如此，可以提高对疲劳驾驶行为判定的准确性，以及提高所确定的疲劳驾驶数据的正确性。
[0058] 在具体实施时，针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆轨迹点判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据，包括：
[0059] 当该车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点为漂移车辆轨迹点时，判定该车辆轨迹数据存在错误数据；
[0060] 针对每一次上报的车辆轨迹数据，根据其中的车辆速度判断该车辆轨迹数据是否存在错误数据包括：
[0061] 当该车辆轨迹数据包含的车辆速度大于预设速度阈值时，判定该车辆轨迹数据存在错误数据。
[0062] 确定所述漂移车辆轨迹点的方法可以为：若任意相邻的三个车辆轨迹点组成的三角形中存在角度小于15度的角，且该角的任意一边大于10千米时，则认为距离该角顶点最近的所述三角形的顶点处的车辆轨迹点为所述漂移车辆轨迹点。
[0063] 如此，可以更加准确地判定疲劳驾驶行为，提高输出的疲劳驾驶数据的正确性。
[0064] 在具体实施时，步骤S110，还包括：按照车辆轨迹点的上报时间先后顺序对车辆轨迹点进行排序；合并重复车辆轨迹点，将第一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的开始时间，将最后一个被合并的车辆轨迹点的上报时间设为合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间，将合并后的车辆轨迹点的上报时间的结束时间与上报时间的开始时间的差值设为车辆在该车辆轨迹点的停留时间，将被合并的重复车辆轨迹点处车辆速度的平均值设为合并后的车辆轨迹点处的车辆速度；
[0065] 所述合并重复的车辆轨迹点，具体包括：将车辆速度小于或等于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离的车辆轨迹点合并为第一类合并点，将车辆速度大于第一预设速度、与相邻车辆轨迹点的距离小于或等于第一预设距离，且与相邻车辆轨迹点上报时间间隔小于或等于第一预设时间间隔ΔT1的车辆轨迹点合并为第二类合并点。所述根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点和车辆轨迹点上报时间确定驾驶员持续驾驶时间，具体包括：根据经过合并后的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间。例如，可以将第一预设速度设为1千米/小时，将第一预设距离设为5米，将ΔT1设为20分钟。
[0066] 如此，可以简化确定驾驶员持续驾驶时间的步骤，还可以通过改变预设的速度和距离等数值进一步提高确定驾驶员持续驾驶时间的准确性。
[0067] 此时，参见图2，步骤S120具体包括：
[0068] S121读取一条待分析车辆轨迹数据及相邻的车辆轨迹数据；
[0069] S122若所述待分析车辆轨迹数据对应于第一类合并点，且车辆在该车辆轨迹数据的车辆轨迹点的停留时间大于第二预设时间间隔ΔT2，则确定车辆有过停留，转至S126，否则转至S123；
[0070] S123若所述待分析车辆轨迹数据中车辆轨迹点的上报时间与上一个车辆轨迹点的上报时间的差值ΔT大于ΔT1，转至S126，否则转至S124；
[0071] S124若ΔT大于第三预设时间间隔ΔT3，且所述待分析车辆轨迹数据和所述上一条车辆轨迹数据都对应于合并后的车辆轨迹点，转至S125，否则转至S127；
[0072] S125若所述待分析车辆轨迹数据的车辆轨迹点与上一个车辆轨迹点间车辆的平均速度V小于上两个车辆轨迹点间车辆的平均速度V1，且V小于所述待分析车辆轨迹数据的车辆轨迹点与下一个车辆轨迹点间车辆的平均速度V2，则转至S126，否则转至S127；
[0073] S126将疲劳统计起始时间设为所述待分析车辆轨迹数据的车辆轨迹点的上报时间的结束时间；
[0074] S127计算当前时间与疲劳统计起始时间的差值，所述差值为持续驾驶时间。
[0075] 例如，可将ΔT2设为15秒，可将ΔT3设为1分钟。
[0076] 如此，通过车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点上报时间多角度信息建立模型综合判断车辆的行驶状态，从而计算出驾驶员持续驾驶时间，进而判断驾驶员的驾驶行为是否为疲劳驾驶，相对于以往单纯依赖车载移动设备上报的疲劳报警信息来说，容错能力更强。此外，通过调整预设参数或对模型稍加修改，可挖掘出不同程度的疲劳驾驶行为数据，扩展性更好，实现起来更加方便灵活。
[0077] 基于相同的构思，本发明的第二实施例提供了一种疲劳驾驶分析装置，参见图3，包括：汇总模块201、确定模块202和判断模块203；
[0078] 所述汇总模块201，用于汇总待分析车辆的车辆轨迹数据；
[0079] 所述确定模块202，用于根据汇总的车辆轨迹数据包含的车辆轨迹点、车辆速度和车辆轨迹点的上报时间确定驾驶员持续驾驶时间；
[0080] 所述判断模块203，用于若所述持续驾驶时间大于设定的阈值，则确定驾驶员为疲劳驾驶。
[0081] 在具体实施时，该装置还包括输出模块；
[0082] 所述输出模块，用于根据与驾驶员疲劳驾驶有关的车辆轨迹数据确定疲劳驾驶数据，并输出所述疲劳驾驶数据。
[0083] 在具体实施时，该装置还包括分析模块；
[0084] 所述分析模块，用于对多辆车的疲劳驾驶数据进行分析，并展示疲劳驾驶数据的分布规律。
[0085] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
