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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于车辆大数据的驾驶行为评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116933140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310941351.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于车辆大数据的驾驶行为评价方法是由龙建成;董少帅;武骥;丁建勋设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车辆大数据的驾驶行为评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车辆大数据的驾驶行为评价方法，其步骤包括：1、从车辆大数据平台中获取车辆数据集并进行数据预处理；2、采用主成分分析法提取驾驶行为特征向量；3、采用改进的K‑means法对驾驶行为特征向量进行聚类，将驾驶行为特征相似的车辆聚为同一个簇；4、以疲劳驾驶、驾驶行为安全性和驾驶行为风格三个维度对驾驶行为特征进行量化评价，计算疲劳驾驶指数和驾驶安全指数判别疲劳驾驶状态和驾驶行为安全性，计算加速度的偏度系数和峰度系数，从而将驾驶行为风格分类成谨慎型、普通型、激进型。本发明能对驾驶行为进行分类并量化评估驾驶行为，综合评估驾驶行为的安全性和风险性，提高了驾驶安全性。

本发明授权一种基于车辆大数据的驾驶行为评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车辆大数据的驾驶行为评价方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、从车辆大数据平台中获取辆车的车辆数据集并进行数据预处理，得到处理后的车辆数据集，其中，表示第辆车的车辆数据； 步骤2、采用主成分分析法从车辆数据集中提取驾驶行为特征向量，其中，表示第辆车的驾驶行为特征向量，且，表示第辆车的第维特征值，表示驾驶行为特征向量的维度； 步骤3、利用改进的K‑means聚类算法对驾驶行为特征向量进行驾驶行为聚类，从而将驾驶行为特征相似的车辆聚为同一个簇； 步骤4、以疲劳驾驶、驾驶行为安全性、驾驶行为风格作为三个维度，对不同簇中车辆驾驶行为特征进行评价；令疲劳驾驶维度的指标为疲劳驾驶指数，驾驶行为安全性维度的指标为驾驶安全指数，驾驶行为风格维度的类型包括：谨慎型、普通型、激进型； 步骤4.1、计算第辆车的疲劳驾驶指数； 当时，表示第辆车的驾驶员处于轻度疲劳状态；当时，表示第辆车的驾驶员处于中度疲劳状态；当时，表示第辆车的驾驶员处于严重疲劳状态；其中，，分别为中度疲劳状态的下限值和上限值； 步骤4.2、驾驶行为安全性维度的指标计算： 步骤4.2.1、利用式7计算第辆车的驾驶安全指数：  7式7中，表示第辆车的第个驾驶行为指标的权重，表示第辆车的第个驾驶行为指标的得分，；X表示驾驶行为指标总数； 当时，表示第辆车处于安全驾驶状态；当时，表示第辆车处于危险驾驶状态；当时，表示第辆车处于极危险驾驶状态；其中，，分别为危险驾驶状态的下限值和上限值； 步骤4.2.2、利用式10计算第辆车的安全性的量化评价值：   10式10中，表示第辆车的危险状态值，表示总状态值；当时，表示第辆车的驾驶行为安全性较差；当时，表示第辆车的驾驶行为安全性一般；当时，表示第辆车的驾驶行为安全性较好；其中，、分别为驾驶行为安全性的下限值和上限值； 步骤4.3、驾驶行为风格的类型判定： 步骤4.3.1、根据中速的下限阈值和上限阈值，对第辆车的速度数据集中的速度值进行分类，从而划分为低速，中速，高速，并将任意一种速度记为第种速度；分别代表低速、中速、高速； 统计在第种速度下的加速度，其中，表示第种速度下的第个加速度，表示第种速度下的加速度数据集的数量； 步骤4.3.2、利用式11和式12计算第辆车的速度数据集在三种速度下的加速度偏度系数和加速度峰度系数：  1112式11和式12中，表示第种速度下的加速度偏度系数，表示第种速度下的加速度峰度系数，表示第种速度下车辆加速度的平均值，且； 步骤4.3.3、如果，则执行步骤4.3.4；否则，执行步骤4.3.5；其中，表示所设定的第种速度下普通型驾驶风格的偏度系数阈值； 步骤4.3.4、如果，则表示第种速度下的驾驶风格为普通型；否则，执行步骤4.3.6；其中，表示所设定的第种速度下普通型驾驶风格的峰度系数阈值；步骤4.3.5、如果，则表示第种速度下的驾驶风格为激进型；否则，则表示第种速度下的驾驶风格为谨慎型； 步骤4.3.6、如果，则表示第种速度下的驾驶风格为激进型；否则，则表示第种速度下的驾驶风格为谨慎型。

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