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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提供了一种基于多数据融合的营运车辆运输监控方法及系统，本发明一方面基于车联网自然驾驶数据，确定各个运营企业相应驾驶员的驾驶风格和车辆状态，一方面获取待行驶道路特征和环境状态，确定道路运行风险，还结合营运车辆所属企业的信用风险，从车‑人‑路‑环境‑企业等多方面数据，综合对营运车辆的运输进行监控，保证交通运输的有序、安全进行。
主权项：1.一种基于多数据融合的营运车辆运输监控方法，其特征是：包括以下步骤：获取营运车辆包括车速、加速度、偏航率、行程和冲击度的相关历史驾驶数据，按照连续的行程以及车辆ID分割每辆车的数据，分别合并同一车辆和驾驶员的不同驾驶数据；对同一驾驶员的不同驾驶数据进行降维处理，计算每类驾驶数据对于驾驶风格的信息贡献值，按照信息贡献值对各驾驶数据赋予权重，利用分类模型进行驾驶风格的分类；对同一车辆的不同驾驶数据进行预处理，根据行程和其他车辆状态相关驾驶数据，确定相应营运车辆的车辆状态；获取预行驶路线的道路相关信息，获取预行驶时间的环境信息，对行驶道路和环境信息进行预处理，利用计算模型确定相应道路和环境风险源引发事故的概率和可能造成的经济损失，根据计算值对道路和环境风险进行量化；利用逻辑回归分析方法，综合分析驾驶风格、车辆状态以及道路和环境上的风险，确定营运车辆的运输风险，并根据所述运输风险进行联网预警和监管；其中，所述相关历史驾驶数据包括车速极值、均值和标准差，各向加速度极值和均值，各向冲击度均值，行程距离，偏航率均值和标准差；根据计算值对道路和环境风险进行量化的具体过程包括：根据风险源引发事故的概率和所造成的经济损失，将风险源引发事故的可能性和严重程度划分为不同的等级，分别赋予相应的风险评价指数，结合熵权法计算各指标客观权重，确定车辆运输风险等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于多数据融合的营运车辆运输监控方法及系统
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