基于大數(shù)據(jù)駕駛行為分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

曹曦文 孔堯 儲(chǔ)曉祥 王心浩 郎博勛 宋雪樺

摘要：隨著國民生活水平的不斷提高，人們對(duì)駕駛行為安全性的關(guān)注度也越來越高。通過采集行車數(shù)據(jù)，論文提出基于大數(shù)據(jù)分析方法，針對(duì)駕駛行為安全方面，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套駕駛行為分析系統(tǒng)。測試表明該系統(tǒng)能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛行為的分析和預(yù)警功能。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；駕駛行為；分析系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP312 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）23-0003-02

目前，美國、日本、歐洲等國家已經(jīng)陸續(xù)開展了一系列針對(duì)駕駛行為數(shù)據(jù)庫的開發(fā)研究。美國關(guān)于駕駛?cè)藬?shù)據(jù)庫的研究開始的較早，通過建立的年輕駕駛?cè)诵袨閿?shù)據(jù)庫，美國相繼制定了多項(xiàng)法律法規(guī)以限制年輕人的危險(xiǎn)駕駛行為。此外，美國多家研究機(jī)構(gòu)相繼開展了針對(duì)老年駕駛?cè)说鸟{駛?cè)诵袨閿?shù)據(jù)庫研究，以改進(jìn)車輛的設(shè)計(jì)和提高行駛安全性。日本汽車研究所建立了針對(duì)老年駕駛?cè)说鸟{駛行為數(shù)據(jù)庫，該研究的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)可以對(duì)老年駕駛?cè)说鸟{駛行為進(jìn)行定量化分析并開展最優(yōu)駕駛策略研究的駕駛?cè)诵袨閿?shù)據(jù)庫。此外，以色列GreenRoad公司開發(fā)出一種駕駛行為監(jiān)測系統(tǒng)，能夠識(shí)別駕駛?cè)说亩喾N駕駛行為，并將相關(guān)信息存儲(chǔ)到駕駛?cè)诵袨閿?shù)據(jù)庫。

相對(duì)國外來說，國內(nèi)關(guān)于駕駛?cè)诵袨閿?shù)據(jù)庫的研究相對(duì)較少。我國清華大學(xué)通過實(shí)際道路實(shí)驗(yàn)獲取了駕駛?cè)嗽谧匀粻顟B(tài)下的駕駛數(shù)據(jù)，采集數(shù)據(jù)包括駕駛?cè)藞D像、前車距離、車輛加速度、GPS信息等，并建立了駕駛?cè)诵袨閿?shù)據(jù)庫，研究成果已用于駕駛輔助系統(tǒng)的開發(fā)。西南交通大學(xué)建立了針對(duì)老年人駕駛反應(yīng)能力的樣本數(shù)據(jù)庫，用于對(duì)老年人駕駛行為的研究。

安全行車是每一位駕駛?cè)藛T關(guān)注焦點(diǎn)，一個(gè)實(shí)時(shí)有效的駕駛行為分析系統(tǒng)可以監(jiān)控駕駛?cè)藛T駕駛行為的行車安全性[1]。從而對(duì)有安全隱患的駕駛?cè)藛T的駕駛行為進(jìn)行預(yù)警。所以，本文采用C#編程語言作為開發(fā)語言[2]，基于HBase的分布式數(shù)據(jù)庫開發(fā)了一個(gè)駕駛行為分析系統(tǒng)[3]，可以有效地對(duì)駕駛?cè)藛T的駕駛行為的安全性進(jìn)行分析，并對(duì)危險(xiǎn)駕駛行為進(jìn)行預(yù)警。

1 需求分析與系統(tǒng)框架

1.1 需求分析

基于車聯(lián)網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，統(tǒng)計(jì)出不良駕駛行為次數(shù)，利用SVM分類算法對(duì)駕駛行為安全性進(jìn)行實(shí)時(shí)性分析[4]，通過簡潔清晰的分析結(jié)果界面，為管理員可以實(shí)現(xiàn)高效的管理數(shù)據(jù)的能力提供支持。

1.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

駕駛行為分析系統(tǒng)采用B/S[5]（瀏覽器/服務(wù)器）模式，前端發(fā)送請(qǐng)求，后臺(tái)響應(yīng)，通過數(shù)據(jù)庫接口程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的分析和增刪改查等相關(guān)操作，并將處理結(jié)果返回到前端界面。系統(tǒng)基于.NET MVC[6]（Model，View，Controller）架構(gòu)設(shè)計(jì)而成。系統(tǒng)的整體框架如圖1所示。

1）數(shù)據(jù)采集：車載傳感器將采集到的行車數(shù)據(jù)通過CAN傳輸?shù)狡囯娍貑卧‥lectronic Control Unit，ECU）中，ECU可以通過通信模塊GPRS或者Wi-Fi將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)的Hadoop平臺(tái)上。

2）數(shù)據(jù)分析：基于Hadoop平臺(tái)的MapReduce和SVM算法對(duì)駕駛?cè)藛T的安全性進(jìn)行分類，分析結(jié)果通過手機(jī)端App對(duì)駕駛?cè)藛T的駕駛行為進(jìn)行顯示。

3）數(shù)據(jù)展示：管理員通過ASP.NET網(wǎng)頁端對(duì)駕駛?cè)藛T的行車數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。

2 駕駛行為分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)接收設(shè)計(jì)

在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，使用ECU采集行車數(shù)據(jù)，在CAN的汽車網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與LAN總線收集來的車輛工況參數(shù)，采用GPRS的集成通信模塊將數(shù)據(jù)上傳到系統(tǒng)中的HBase數(shù)據(jù)庫并存儲(chǔ)。

2.2 行車數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)

對(duì)海量駕駛行為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)采用HBase非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，HBase的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)主要包含表名、主鍵、列族、時(shí)間戳和列限定符。根據(jù)表的屬性和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的功能對(duì)表命名，主鍵的唯一性可以區(qū)分各行數(shù)據(jù)，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中主鍵唯一性質(zhì)類似，列族的設(shè)定根據(jù)數(shù)據(jù)處理的需求。時(shí)間戳可以由用戶制定，也可以由系統(tǒng)自動(dòng)生成。系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)表主要包括用戶基本信息數(shù)據(jù)表、行車數(shù)據(jù)表、不良駕駛行為統(tǒng)計(jì)表。

1）用戶基本信息數(shù)據(jù)表

用戶基本信息表用于存儲(chǔ)駕駛?cè)藛T的基本信息，用戶基礎(chǔ)信息表由主鍵（RowKey）、時(shí)間戳（TimeStamp）以及列簇（Column Family）三大部分組成，其中的駕駛?cè)藛T信息包括駕駛?cè)藛T昵稱、車牌號(hào)、聯(lián)系方式、車輛型號(hào)構(gòu)成。

2）行車數(shù)據(jù)表

行車數(shù)據(jù)表用來存儲(chǔ)駕駛?cè)藛T的車速、經(jīng)度、緯度以及時(shí)間數(shù)據(jù)。通過MapReduce計(jì)算不良駕駛行為次數(shù)來增加新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，為了提高統(tǒng)計(jì)效率，將新增的數(shù)據(jù)放在行車數(shù)據(jù)表的前面。根據(jù)上述需求，將主鍵設(shè)計(jì)成ID與時(shí)間戳的組成，這樣既可以快速查詢最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，又可以對(duì)不同駕駛?cè)藛T進(jìn)行區(qū)別。

3）不良駕駛行為統(tǒng)計(jì)表

不良駕駛行為統(tǒng)計(jì)表用來存儲(chǔ)駕駛?cè)藛T的不良駕駛行為的次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，其中包括急加速、急減速、超速的次數(shù)以及統(tǒng)計(jì)的天數(shù)。

為了方便查詢，將主鍵設(shè)計(jì)成區(qū)分不同駕駛?cè)藛T的ID和時(shí)間的組合，不同駕駛?cè)藛T一天之內(nèi)的不良駕駛行為次數(shù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)差異性不是很大，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，將一個(gè)月內(nèi)統(tǒng)計(jì)次數(shù)作為基準(zhǔn)。對(duì)于同一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)不同的駕駛?cè)藛T的不良駕駛行為次數(shù)差異進(jìn)行安全性分析，可以反映出駕駛?cè)藛T的駕駛行為與安全性之間的關(guān)系。

2.3 行車數(shù)據(jù)安全性分析設(shè)計(jì)

駕駛?cè)藛T行車數(shù)據(jù)不只是系統(tǒng)中已有的歷史數(shù)據(jù)，還需對(duì)駕駛?cè)藛T行車中新增數(shù)據(jù)進(jìn)行安全性分析，在受到天氣、駕駛?cè)藛T心情、交通等一系列主客觀不確定因素的影響下，駕駛?cè)藛T的駕駛行為安全類型也會(huì)隨之變化。所以需要對(duì)新增數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的安全性分類[8]，如圖2 所示。

從圖2中可以看出新增數(shù)據(jù)的安全類型判別不需經(jīng)過SVM分類算法訓(xùn)練，直接在已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM分類器基礎(chǔ)上進(jìn)行判別，這樣可以有效提高實(shí)時(shí)性的要求。

3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1 網(wǎng)頁端實(shí)現(xiàn)

駕駛行為分析系統(tǒng)的網(wǎng)頁端使用最新的超文本編輯語言HTML5技術(shù)，利用JavaScript來增加頁面的交互性功能，使用CSS標(biāo)簽進(jìn)行頁面布局和樣式的設(shè)計(jì)。整個(gè)駕駛行為分析系統(tǒng)主要有：每日車速的變化統(tǒng)計(jì)，駕駛?cè)藛T每天的不良駕駛行為次數(shù)統(tǒng)計(jì)，駕駛?cè)藛T某日行車位置信息展示，一段時(shí)期駕駛行為的安全類別統(tǒng)計(jì)主要功能。如圖3-圖5所示。

圖3為車輛編號(hào)為105在十月十二號(hào)不同時(shí)刻的速度變換折線圖。管理員可以通過選擇駕駛?cè)藛T代號(hào)以及日期，根據(jù)速度變化折線圖管理人員可以直觀的看出每個(gè)時(shí)刻該駕駛?cè)藛T行車速度變化狀況。

圖4為車輛編號(hào)105在十月一號(hào)的不良駕駛行為次數(shù)統(tǒng)計(jì)柱狀圖。管理員可以通過選擇駕駛?cè)藛T代號(hào)以及日期，主要將時(shí)刻分為四個(gè)時(shí)間段，可以觀察不同時(shí)間段三種不良駕駛行為的次數(shù)統(tǒng)計(jì)，為安全類別的判斷提供數(shù)據(jù)。

圖5是駕駛?cè)藛T在一個(gè)月中三種駕駛行為的安全類型的天數(shù)統(tǒng)計(jì)圖，從圖中可以反映出該駕駛?cè)藛T在當(dāng)月的危險(xiǎn)型駕駛行為、不穩(wěn)定型駕駛行為、安全型駕駛行為的天數(shù)統(tǒng)計(jì)。

3.2 移動(dòng)終端App實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)在對(duì)行車數(shù)據(jù)安全性分析后，將分析結(jié)果存于HBase數(shù)據(jù)庫中，待移動(dòng)終端的App進(jìn)行結(jié)果查詢時(shí)，可以直接將分析結(jié)果顯示出來，一般來說Web訪問后返回的是一個(gè)html頁面，少部分是json格式；而一般App的后臺(tái)開發(fā)大部分直接傳json格式數(shù)據(jù)，少部分會(huì)直接返回html5的頁面。所以移動(dòng)終端只需要從數(shù)據(jù)庫中讀取分析結(jié)果并以json格式進(jìn)行傳輸，最終顯示在手機(jī)界面中。

駕駛?cè)藛T可以通過手機(jī)端進(jìn)行查詢本人不同周期中的平均速度變化折線圖，根據(jù)不同不良駕駛行為統(tǒng)計(jì)圖，駕駛?cè)藛T可以直觀地觀察出自己不同的不良駕駛行為統(tǒng)計(jì)次數(shù)，從而為自己未來安全駕駛行為做參考。根據(jù)駕駛行為最終得分圖，可以對(duì)駕駛?cè)藛T的駕駛行為進(jìn)行預(yù)警。

4 結(jié)語

駕駛行為分析系統(tǒng)可以有效地幫助管理人員對(duì)駕駛?cè)藛T的駕駛行為進(jìn)行安全性分析，并通過手機(jī)App端對(duì)駕駛?cè)藛T潛在的危險(xiǎn)駕駛行為進(jìn)行實(shí)時(shí)地預(yù)警，可以幫助駕駛?cè)藛T針對(duì)自己的駕駛行為進(jìn)行調(diào)正，從而降低由危險(xiǎn)性駕駛行為造成的交通事故率。

參考文獻(xiàn)：

[1] 徐海濤. 大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)的運(yùn)用及影響分析[J]. 汽車工業(yè)研究， 2017（11）：4-10.

[2] 趙聰. 駕駛行為數(shù)據(jù)監(jiān)測與評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 重慶：重慶大學(xué)， 2015.

[3] 朱明， 王志瑞. 基于HBase的大數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化[J]. 智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用， 2017， 7（4）：59-61.

[4] 陶杭. 基于Hadoop的SVM算法優(yōu)化及在文本分類中的應(yīng)用[D]. 北京：北京郵電大學(xué)， 2015.

[5] 范怡敏. 基于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生工作信息發(fā)布系統(tǒng)[J]. 電腦編程技巧與維護(hù)， 2017（19）：53-55.

[6] 陶明， 史珊海， 溫浩然. MVC框架在遠(yuǎn)程排水管網(wǎng)監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)的應(yīng)用[J]. 自動(dòng)化與信息工程， 2017， 38（3）：37-41.

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