駕駛信息數據查詢方法、裝置及輔助駕駛控制方法、裝置的制造方法

駕駛信息數據查詢方法、裝置及輔助駕駛控制方法、裝置的制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種駕駛信息數據查詢方法、裝置及輔助駕駛控制方法、裝置。其中，駕駛信息數據查詢方法包括以下步驟：獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求；響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據；向查詢請求端反饋所述行車安全數據。從而建立了駕駛員的駕駛信息檔案，便于查找駕駛員的駕駛信息。
【專利說明】
駕駛信息數據查詢方法、裝置及輔助駕駛控制方法、裝置
技術領域
[0001]本發明涉及互聯網技術領域，更具體地，涉及一種駕駛信息數據查詢方法、裝置及輔助駕駛控制方法、裝置。【背景技術】
[0002]現如今，汽車已逐漸成為人們出行的基本交通工具，會駕駛汽車也已是基本的生活技能。也隨著汽車的普及，汽車對人們生活的影響也逐漸提升。但是，隨之而來的交通安全問題也愈發增多。
[0003]汽車駕駛的安全性依賴于駕駛員良好的駕駛習慣，好的駕駛習慣保證了行車安全，也為防止交通堵塞問題做出了貢獻。然而，并未每個駕駛員都有良好的駕駛習慣，闖紅燈、酒駕，甚至醉駕的現象已屢見不鮮。
[0004]因此，有必要建立駕駛員的駕駛信息檔案，方便相關人員查詢駕駛員的駕駛信息， 從而獲知其駕駛習慣。但是，現有技術尚無可查詢駕駛信息的技術。
【發明內容】

[0005]鑒于上述問題，本發明提出一種駕駛信息數據查詢方法、裝置及輔助駕駛控制方法、裝置，便于查詢駕駛信息數據。
[0006]本發明實施例提供了一種駕駛信息數據的查詢方法，包括以下步驟:獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求；響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據；向查詢請求端反饋所述行車安全數據。
[0007]優選的，所述查詢請求來自第三方服務器，所述行車安全數據包含對該駕駛對象的駕駛行為習慣的評估結果。
[0008]優選的，所述數據庫還包含表征該駕駛對象違章次數的違章數據，所述評估結果為所述違章數據的加權結果。
[0009]優選的，所述數據庫還包含該駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間，評估結果為所述違章數據同所述駕駛頻率和/或駕駛時間的加權結果。
[0010]優選的，所述查詢請求來自已登錄該駕駛對象的關聯賬戶的終端設備，所述行車安全數據包含依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案。
[0011]優選的，所述數據庫還包含對應于該駕駛對象駕駛行為的違章提醒，所述輔助駕駛方案為多個所述違章提醒的集合。
[0012]優選的，所述行車記錄信息包括該駕駛對象的行車速度數據、行車圖像數據、表征該駕駛對象在車內行為的車內行為數據和該駕駛對象所駕駛車輛距前車的距離數據中的任意一種或多種。
[0013]優選的，所述駕駛對象包括駕駛員姓名、駕駛員身份證號、駕駛員駕駛證號和駕駛員所駕駛汽車的車牌號中的至少一種。
[0014]本發明實施例提供了一種駕駛信息數據的查詢裝置，包括:獲取模塊，用于獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求;響應模塊，用于響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據;發送模塊，用于向查詢請求端反饋所述行車安全數據。
[0015]優選的，所述查詢請求來自第三方服務器，所述行車安全數據包含對該駕駛對象的駕駛行為習慣的評估結果。
[0016]優選的，所述數據庫還包含表征該駕駛對象違章次數的違章數據，所述評估結果為所述違章數據的加權結果。
[0017]優選的，所述數據庫還包含該駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間，評估結果為所述違章數據同所述駕駛頻率和/或駕駛時間的加權結果。
[0018]優選的，所述查詢請求來自已登錄該駕駛對象的關聯賬戶的終端設備，所述行車安全數據包含依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案。
[0019]優選的，所述數據庫還包含對應于該駕駛對象駕駛行為的違章提醒，所述輔助駕駛方案為多個所述違章提醒的集合。
[0020]優選的，所述行車記錄信息包括該駕駛對象的行車速度數據、行車圖像數據、表征該駕駛對象在車內行為的車內行為數據和該駕駛對象所駕駛車輛距前車的距離數據中的任意一種或多種。
[0021]優選的，所述駕駛對象包括駕駛員姓名、駕駛員身份證號、駕駛員駕駛證號和駕駛員所駕駛汽車的車牌號中的至少一種。
[0022]本發明實施例提供了一種服務器，包括:請求獲取模塊，用于獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求;請求響應模塊，用于響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據;數據發送模塊，用于向查詢請求端反饋所述行車安全數據。[〇〇23]優選的，所述查詢請求來自第三方服務器，所述行車安全數據包含對該駕駛對象的駕駛行為習慣的評估結果。
[0024]優選的，所述數據庫還包含表征該駕駛對象違章次數的違章數據，所述評估結果為所述違章數據的加權結果。
[0025]優選的，所述數據庫還包含該駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間，評估結果為所述違章數據同所述駕駛頻率和/或駕駛時間的加權結果。[〇〇26]優選的，所述查詢請求來自已登錄該駕駛對象的關聯賬戶的終端設備，所述行車安全數據包含依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案。
[0027]優選的，所述數據庫還包含對應于該駕駛對象駕駛行為的違章提醒，所述輔助駕駛方案為多個所述違章提醒的集合。
[0028]優選的，所述行車記錄信息包括該駕駛對象的行車速度數據、行車圖像數據、表征該駕駛對象在車內行為的車內行為數據和該駕駛對象所駕駛車輛距前車的距離數據中的任意一種或多種。[〇〇29]優選的，所述駕駛對象包括駕駛員姓名、駕駛員身份證號、駕駛員駕駛證號和駕駛員所駕駛汽車的車牌號中的至少一種。
[0030]本發明實施例提供了一種輔助駕駛控制方法，包括如下步驟:接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據;獲取當前行車狀態的特征信息;檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。
[0031]優選的，從云端服務器獲取所述行車安全數據。
[0032]優選的，所述接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據的步驟之前，還包括如下步驟:以所述駕駛對象身份登錄所述云端服務器。 [〇〇33]優選的，所述獲取當前行車狀態的特征信息的步驟，具體包括如下步驟:從汽車總線網絡中獲取車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據。[〇〇34]優選的，所述獲取當前行車狀態的特征信息的步驟，具體包括如下步驟:從車載雷達中獲取本車與前車的距離數據。[〇〇35]優選的，所述獲取當前行車狀態的特征信息的步驟，具體包括如下步驟:從攝像頭獲取其拍攝的圖像數據。
[0036]優選的，所述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據出自具有全球定位系統模塊的設備。
[0037]優選的，所述特征信息的信息源為速度傳感器、加速度傳感器、陀螺儀、攝像頭和雷達中的任意一種或多種。
[0038]優選的，所述匹配條件為所述特征信息與表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據相匹配。
[0039]優選的，所述輔助駕駛方案為對應于該駕駛對象駕駛行為的參考駕駛行為。
[0040]本發明實施例提供了一種輔助駕駛控制裝置，包括:接收模塊，用于接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據;特征模塊，用于獲取當前行車狀態的特征信息;檢測模塊，用于檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。[〇〇41 ]優選的，接收模塊用于從云端服務器獲取所述行車安全數據。[〇〇42]優選的，還包括登錄模塊，用于以所述駕駛對象身份登錄所述云端服務器。
[0043]優選的，特征模塊用于從汽車總線網絡中獲取車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據。
[0044]優選的，特征模塊用于從車載雷達中獲取本車與前車的距離數據。[〇〇45]優選的，特征模塊用于從攝像頭獲取其拍攝的圖像數據。
[0046]優選的，所述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據出自具有全球定位系統模塊的設備。
[0047]優選的，所述特征信息的信息源為速度傳感器、加速度傳感器、陀螺儀、攝像頭和雷達中的任意一種或多種。
[0048]優選的，所述匹配條件為所述特征信息與表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據相匹配。
[0049]優選的，所述輔助駕駛方案為對應于該駕駛對象駕駛行為的參考駕駛行為。
[0050]本發明實施例提供了一種車載行車記錄儀，包括:攝像頭，用于拍攝行車過程中的圖像數據;處理器，用于接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據，獲取當前行車狀態的特征信息，檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。
[0051]優選的，所述處理器用于從云端服務器獲取所述行車安全數據。
[0052]優選的，所述處理器用于在接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據之前，以所述駕駛對象身份登錄所述云端服務器。[〇〇53]優選的，所述處理器用于從汽車總線網絡中獲取車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據。[〇〇54]優選的，所述處理器用于從車載雷達中獲取本車與前車的距離數據。
[0055]優選的，所述處理器用于從攝像頭獲取其拍攝的圖像數據。
[0056]優選的，所述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據出自具有全球定位系統模塊的設備。
[0057]優選的，所述特征信息的信息源為速度傳感器、加速度傳感器、陀螺儀、攝像頭和雷達中的任意一種或多種。
[0058]優選的，所述匹配條件為所述特征信息與表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據相匹配。
[0059]優選的，所述輔助駕駛方案為對應于該駕駛對象駕駛行為的參考駕駛行為。
[0060]相對于現有技術，基于本發明提供的方案，服務器獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求;響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據；向查詢請求端反饋所述行車安全數據。從而建立了駕駛員的駕駛信息檔案，便于查找駕駛員的駕駛信息。
[0061]本發明的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。【附圖說明】
[0062]為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0063]圖1為本發明一種實施例的駕駛信息數據的查詢方法的流程圖。
[0064]圖2為本發明一種實施例的駕駛信息數據的查詢裝置的結構示意圖。
[0065]圖3為本發明一種實施例的服務器的結構示意圖。
[0066]圖4為本發明一種實施例的輔助駕駛控制方法的流程圖。【具體實施方式】
[0067]為了使本技術領域的人員更好地理解本發明方案，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。
[0068]在本發明的說明書和權利要求書及上述附圖中的描述的一些流程中，包含了按照特定順序出現的多個操作，但是應該清楚了解，這些操作可以不按照其在本文中出現的順序來執行或并行執行，操作的序號如101、102等，僅僅是用于區分開各個不同的操作，序號本身不代表任何的執行順序。另外，這些流程可以包括更多或更少的操作，并且這些操作可以按順序執行或并行執行。需要說明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于區分不同的消息、設備、模塊等，不代表先后順序，也不限定“第一”和“第二”是不同的類型。[〇〇69]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。
[0070]—種駕駛信息數據的查詢方法，該方法應用于服務器，如圖1所示，其包括以下步驟:
[0071]S101:獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求。
[0072]行車安全數據查詢請求出自第三方服務器或者與服務器相連的終端設備，其表征請求端請求獲取行車安全數據。該行車安全數據查詢請求以數據報文等形式發送，其包括接收端地址、請求端地址、請求內容、所用協議和加密數據等信息。服務器獲取到該行車安全數據查詢請求后，驗證其是否合法，如果合法，則保留該查詢請求，如果不合法則丟棄該查詢請求。
[0073]其中，駕駛對象即為待查詢的駕駛員，行車安全數據查詢請求中包含表征該駕駛員的身份信息，例如駕駛員名稱、駕駛員身份證號、駕駛員的駕駛證號或者服務器預設的標識符等。
[0074]S102:響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據。
[0075]在數據庫中，每個駕駛對象都具有其相對應的行車安全數據。數據庫為行車安全數據分配有對應于駕駛對象、表征其唯一性的標識ID。獲取到關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求后，服務器響應該查詢請求，從該查詢請求中解析出駕駛對象的身份信息，在數據庫中查詢標識ID與該駕駛對象的身份信息相匹配的行車安全數據。
[0076]行車記錄信息是駕駛員駕駛車輛的行車行為信息，包括車速、行駛方向、車燈開啟狀況等信息。終端設備實時檢測車輛狀態，獲得上述行車行為信息，再上傳至服務器，服務器實時更新其存儲的行車記錄信息。當然，上述的行車記錄信息還包括行車行為的發生時間和地點。
[0077]行車安全數據可以是行車記錄信息本身，查詢請求包含駕駛員身份信息和待查詢內容。例如，用戶需要查詢“張三”的“車速”，則服務器數據庫中查詢標識ID與該駕駛對象 “張三”相匹配的行車安全數據，從行車安全數據中再查詢車速信息。再例如，用戶需要查詢發生在“某年某月某日”的“李四”的“車速”，貝1J服務器查詢駕駛對象“李四”在該時間內的車速信息。
[0078]行車安全數據還可以是表征行車記錄信息所對應的行車行為是否違章的違章判定數據，或者是對該駕駛對象的駕駛行為習慣的評估結果，又或者是依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案等。
[0079]S103:向查詢請求端反饋所述行車安全數據。
[0080]服務器查詢到關于該駕駛對象的行車安全數據后，向查詢請求端反饋該行車安全數據，請求端將該行車安全數據進行顯示。如果服務器未查詢到關于該駕駛對象的行車安全數據，則向查詢請求端反饋表征所述行車安全數據不存在的信息。[0081 ]在一種實施例中，該查詢請求來自第三方服務器，所述行車安全數據包含對該駕駛對象的駕駛行為習慣的評估結果。[〇〇82]該第三方服務器應取得本服務器的的授權，本服務器依據該查詢請求驗證該第三方服務器是否取得授權，如果該第三方服務器取得授權，則響應其查詢請求。如果該第三方服務器未取得授權，則不響應其查詢請求。[〇〇83]駕駛對象的駕駛行為習慣是駕駛對象一定時間內駕駛車輛而形成的一種行為習慣，例如，駕駛員A經常超速、駕駛員B很少闖紅燈等等。對該駕駛行為習慣的評估結果依據行車記錄信息而產生。
[0084]數據庫還包含預設的違章比對數據，該違章比對數據是依據道路交通法規的規定而設定。違章比對數據和行車記錄信息具有各自的數據類型，在匹配違章比對數據和行車記錄信息時，僅將行車記錄信息與其數據類型相同的違章比對數據相對比。例如，行車記錄信息為車速，則僅將該車速與違章比對數據中的車速數據相比對。如果行車記錄信息與違章比對數據相匹配，則確定該行車記錄信息所對應的行車行為違章，例如獲取到的車速為 100km/h，而違章比對車速為大于80km/h，因此，可確定該駕駛對象超速行駛。
[0085]由于道路交通法規對不同地點和不同時間段的行車行為具有不同的規定，例如， 單雙號的限制，高速路的最低速限制和普通道路的超速限制等。在判定行車記錄信息與違章比對數據是否相匹配時，應該綜合考慮行車記錄信息的產生時間、產生地點以及違章比對數據所限定的時間和地點。如果時間數據和地點數據均匹配，且行車記錄信息與違章比對數據相匹配，則確定對應的行車行為違章。
[0086]確定行車行為違章后，記錄預定時間段內的違章次數，獲得表征該駕駛對象違章次數的違章數據，對該違章數據進行加權運算，從而得到評估結果。
[0087]在一種實施例中，所得的評估結果為違章頻率，即單位時間內的違章次數。查詢請求的請求內容可以是某種違章行為的違章頻率，則僅計算該違章行為的違章頻率，從而反饋對應的違章頻率。例如，待查詢的為超速行駛的違章頻率，則僅對屬于超速行駛的違章數據進行加權運算，從而得到超速行駛的違章頻率。查詢請求的請求內容還可以是目標時間段內的違章頻率，從而反饋該目標時間段內的違章頻率。例如，查詢請求包含的時間段為 “2014年2月至2014年7月”，則僅計算該時間段內的違章頻率并反饋請求端。查詢請求的請求內容還可以是在目標地點的違章頻率，則僅計算該目標地點的違章頻率并反饋請求端。
[0088]在一種實施例中，所得的評估結果為基于違章次數而確定的違章等級。該違章等級基于用戶的違章次數或違章頻率而設定。可預設有若干等級閾值，該等級閾值劃分出若干違章等級區間，每個違章等級區間對應一個違章等級，通過確定違章次數或違章頻率所處的違章等級區間而確定其違章等級。例如，設定第一等級閾值和第二等級閾值，小于第一等級閾值的為較少違章等級，處于第一等級閾值和第二等級閾值之間的為中等違章等級， 大于第二等級閾值的為較多違章等級，可將駕駛對象的違章次數或違章頻率同該第一等級閾值和第二等級閾值相對比，以確定該駕駛對象的違章等級。
[0089]為了提升違章等級劃分的準確性，上述的等級閾值基于大數據而確定。具體而言， 服務器預先獲取大量用戶的違章次數或違章頻率，依據這些大數據進行加權計算，從而合理確定上述的等級閾值。
[0090]在一種實施例中，所得的評估結果為違章行為的嚴重等級。違章行為多種多樣，只要符合違章條件都構成違章行為，但是，從行為結果而言，不同違章行為所造成的嚴重程度或者可能發生交通事故的概率不同，同時，即便是同一種違章行為，違章程度的不同也會造成不同的后果，其可能發生交通事故的概率也不同。例如，因闖紅燈而發生交通事故的概率大于因不打轉向燈而發生交通事故的概率。
[0091]在一種實現方式中，為同一違章行為設定不同的違章行為嚴重閾值，該違章行為嚴重閾值劃分出若干嚴重等級區間，每個嚴重等級區間對應一個嚴重等級，通過確定行車記錄信息所處的嚴重等級區間而確定其嚴重等級。例如，設定車速具有100km/h、150km/h和 200km/h三個違章行為嚴重閾值，如果車速處于100km/h和150km/h之間，則確定為輕微超速，如果處于150km/h和200km/h之間，則確定為中等超速，如果大于200km/h，則確定為嚴重超速。對于同一駕駛對象而言，可記錄其多次超速所對應的嚴重等級，進而加權計算，最終的評估結果為加權后的嚴重等級。
[0092]在一種實現方式中，為不同的違章行為設定不同的影響因子。嚴重等級為違章行為的違章次數與影響因子乘積的加權結果。例如，某個駕駛對象的違章行為有超速、闖紅燈和不打轉向燈這三種，其中，超速2次，闖紅燈3次，不打轉向燈5次，超速的影響因子為0.7， 闖紅燈的影響因子為1.0,不打轉向燈的影響因子為0.2,依次相乘后得到的加權結果為 5.4，該數值即為該駕駛對象的行車嚴重等級。
[0093]上述實現方式中的閾值或影響因子僅為示例，在實際應用過程中，本領域技術人員需結合實際情況做適當設置，在此不做贅述。
[0094]為了提升評估結果的準確性，在上述實施例的基礎上，本實施例中，數據庫還包含該駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間，向請求端反饋的評估結果為上述實施例中評估結果同所述駕駛頻率和/或駕駛時間的加權結果。由于駕駛頻率和/或駕駛時間在一定程度上影響著駕駛對象的駕駛習慣，且駕駛頻率越高、駕駛時間越長，駕駛員發生交通事故的概率越大。因此，可將上述實施例的評估結果與駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間做加權運算，在輸出該加權結果為最終的評估結果，以提升其準確性。[〇〇95]在一種實施例中，查詢請求來自已登錄該駕駛對象的關聯賬戶的終端設備，所述行車安全數據包含依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案。
[0096]用戶在終端設備上的客戶端輸入關聯賬號和密碼后，登錄該客戶端，通過在客戶端輸入查詢請求，再發送至服務器。其中，終端設備可以是移動終端或車載設備等，例如手機、行車記錄儀等。
[0097]數據庫還包含對應于該駕駛對象駕駛行為的違章提醒，所述輔助駕駛方案為多個所述違章提醒的集合。
[0098]在一種實現方式中，服務器包含有表征行車行為違章的違章數據，以及對應于違章數據的違章提醒。終端設備實時發送查詢請求，該查詢請求中包含行車記錄信息，服務器判定行車記錄信息是否與預設的違章數據相匹配，若匹配則確定行車記錄信息所對應的行車行為違章，此時，向終端設備反饋對應于該違章數據的違章提醒。例如，當用戶距離前車距離太近時，發出表征需遠離前車的提醒。終端設備可設有顯示屏，從而對該違章提醒進行可視化顯示，或者，終端設備也可設有擴音器，從而語音播報該違章提醒。
[0099]在一種實現方式中，服務器預先計算用戶在各地點的歷史違章次數，具體而言，是計算用戶在各路段的歷史違章次數。將歷史違章次數高于預定違章次數的路段標記為危險路段。終端設備實時發送查詢請求，該查詢請求中包含終端設備的當前位置信息，服務器判定終端設備所處位置是否是危險路段，如果是危險路段，發出表征需謹慎駕駛的提醒。例如，發出“您在該路段常有違章行為，請小心駕駛”的提醒。其中，終端設備可基于全球定位系統確定自身所處位置。上述的預定違章次數可以是服務器的默認值，或者是各路段的歷史違章次數的加權平均值。
[0100]在一種實現方式中，服務器預先計算用戶在各時間段的歷史違章次數，將歷史違章次數高于預定違章次數的時間段標記為危險時間段。終端設備實時發送查詢請求，服務器判定該查詢請求的發出時間是否處于危險時間段內，如果處于危險時間段內，發出表征需謹慎駕駛的提醒。例如，發出“您在該時段常有違章行為，請小心駕駛”的提醒。上述的預定違章次數可以是服務器的默認值，或者是各時間段的歷史違章次數的加權平均值。
[0101]在一種實現方式中，服務器預先計算用戶各種行車行為的歷史違章次數，將歷史違章次數高于預定違章次數的行車行為標記為危險行為。終端設備實時發送查詢請求，該查詢請求包含行車記錄信息，服務器依據該行車記錄信息確定用戶的當前行車行為，判定當前行車行為是否為危險行為，如果處于危險時間段內，發出對應的違章提醒。
[0102]上述實施例中，行車記錄信息包括該駕駛對象的行車速度數據、行車圖像數據、表征該駕駛對象在車內行為的車內行為數據和該駕駛對象所駕駛車輛距前車的距離數據等數據中的任意一種或多種。
[0103]終端設備從汽車數據總線中獲取行車速度數據，或者通過速度傳感器獲取行車速度數據。該行車速度數據包括車速和/或加速度，通過車速可判定駕駛對象是否超速行駛， 通過加速度可判定用戶是否有急加速和/或急減速。
[0104]行車圖像數據可基于攝像頭的拍攝以獲取，其包括車外的圖像數據和車內的圖像數據。車外的圖像數據反映車輛所處的周圍環境，通過對車外的圖像數據的識別，可判斷用戶駕駛對象是否存在闖紅燈、是否壓線等違章行為。車內的圖像數據表征駕駛對象在車內的行為。可判斷用戶是否存在未使用安全帶、在車內抽煙等行為。
[0105]除車內的圖像數據外，車內行為數據還包括車內設置的各傳感器的其他數據。例如，方向盤的轉向傳感器獲取用戶的轉向數據，以用于判定用戶是否存在急轉向等行為;剎車傳感器用于獲取用戶對剎車的踩踏，以用于判定用戶是否存在急剎車等行為;車燈傳感器用于檢測車燈的開啟，以用于判定用戶在轉向時是否存在未打開轉向燈等行為。
[0106]駕駛對象所駕駛車輛距前車的距離數據可基于車載雷達或者雙目攝像頭以獲取， 距前車的距離過近容易發生交通事故，該距離數據也表征用戶的一種駕駛習慣。
[0107]本領域技術人員應理解，上述僅為行車記錄信息的幾種示例，行車記錄信息還可以包括上述數據的組合或者更多的其他數據。同時，在判定行車記錄信息所對應的行車行為是否違章時，可以僅以一種行車記錄信息做判定，為了提升其準確性，也可以以多種行車記錄信息的組合做判定。
[0108]本發明實施例還提供了一種駕駛信息數據的查詢裝置，如圖2所示，其包括獲取模塊201、響應模塊202和發送模塊203。[〇1〇9]獲取模塊201用于獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求。響應模塊202用于響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據。發送模塊203用于向查詢請求端反饋所述行車安全數據。
[0110]在一種實施例中，所述查詢請求來自第三方服務器，所述行車安全數據包含對該駕駛對象的駕駛行為習慣的評估結果。
[0111]在一種實施例中，所述數據庫還包含表征該駕駛對象違章次數的違章數據，所述評估結果為所述違章數據的加權結果。
[0112]在一種實施例中，所述數據庫還包含該駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間，評估結果為所述違章數據同所述駕駛頻率和/或駕駛時間的加權結果。
[0113]在一種實施例中，所述查詢請求來自已登錄該駕駛對象的關聯賬戶的終端設備， 所述行車安全數據包含依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案。
[0114]在一種實施例中，所述數據庫還包含對應于該駕駛對象駕駛行為的違章提醒，所述輔助駕駛方案為多個所述違章提醒的集合。
[0115]在一種實施例中，所述行車記錄信息包括該駕駛對象的行車速度數據、行車圖像數據、表征該駕駛對象在車內行為的車內行為數據和該駕駛對象所駕駛車輛距前車的距離數據中的任意一種或多種。[〇116]在一種實施例中，所述駕駛對象包括駕駛員姓名、駕駛員身份證號、駕駛員駕駛證號和駕駛員所駕駛汽車的車牌號中的至少一種。
[0117]上述駕駛信息數據的查詢裝置的實施例中所包含的功能模塊所具有的功能和具體實現方式可參考上述駕駛信息數據的查詢方法的實施例，在此不做贅述。[〇118]本發明實施例還提供了一種服務器，如圖3所示，其包括:請求獲取模塊301，用于獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求;請求響應模塊302,用于響應所述查詢請求， 在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據;數據發送模塊303，用于向查詢請求端反饋所述行車安全數據。
[0119]在一種實施例中，所述查詢請求來自第三方服務器，所述行車安全數據包含對該駕駛對象的駕駛行為習慣的評估結果。
[0120]在一種實施例中，所述數據庫還包含表征該駕駛對象違章次數的違章數據，所述評估結果為所述違章數據的加權結果。
[0121]在一種實施例中，所述數據庫還包含該駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間，評估結果為所述違章數據同所述駕駛頻率和/或駕駛時間的加權結果。
[0122]在一種實施例中，所述查詢請求來自已登錄該駕駛對象的關聯賬戶的終端設備， 所述行車安全數據包含依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案。
[0123]在一種實施例中，所述數據庫還包含對應于該駕駛對象駕駛行為的違章提醒，所述輔助駕駛方案為多個所述違章提醒的集合。
[0124]在一種實施例中，所述行車記錄信息包括該駕駛對象的行車速度數據、行車圖像數據、表征該駕駛對象在車內行為的車內行為數據和該駕駛對象所駕駛車輛距前車的距離數據中的任意一種或多種。
[0125]在一種實施例中，所述駕駛對象包括駕駛員姓名、駕駛員身份證號、駕駛員駕駛證號和駕駛員所駕駛汽車的車牌號中的至少一種。
[0126]上述服務器的實施例中所包含的功能模塊所具有的功能和具體實現方式可參考上述駕駛信息數據的查詢方法的實施例，在此不做贅述。
[0127]本發明實施例還提供了一種輔助駕駛控制方法，該方法應用于行車記錄儀，該行車記錄儀可與預設服務器通信且該行車記錄儀與汽車總線網絡相連。如圖4所示，其包括如下步驟:
[0128]S401:接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據。
[0129]行車記錄儀向預設云端服務器發送行車安全數據查詢請求，該行車安全數據查詢請求以數據報文等形式發送，其包括接收端地址、請求端地址、請求內容、所用協議和加密數據等信息。服務器獲取到該行車安全數據查詢請求后，驗證其是否合法，如果合法，則向行車記錄儀反饋包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據，行車記錄儀即接收到該行車安全數據。
[0130]其中，駕駛對象即為待查詢的駕駛員，行車安全數據查詢請求中包含表征該駕駛員的身份信息，例如駕駛員名稱、駕駛員身份證號、駕駛員的駕駛證號或者服務器預設的標識符等。[〇131]S402:獲取當前行車狀態的特征信息；
[0132]車輛上預設有多種傳感器，傳感器開啟實時檢測，產生相應的特征信息，行車記錄儀即獲取到該特征信息。特征信息表征車輛的當前行車狀態，特征信息可以是車速、行駛方向、車燈是否開啟等一種或多種信息。
[0133]S403:檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。
[0134]輔助駕駛方案包括需要實施控制的控制對象和該控制對象所需達到的狀態。當特征信息、符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件時，發出向輔助駕駛方案所包含的控制對象實施控制的指令，該指令通過汽車總線網絡傳達至相應的控制對象，控制對象調整相應特征信息，以使特征信息滿足輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。因此，上述輔助駕駛方案可用于輔助駕駛對象駕駛車輛。
[0135]其中，上述的控制對象是指車輛各部件的控制器或驅動器，例如發動機控制器、車燈驅動器、剎車控制器等。控制器或驅動器基于上述控制指令以調整相應部件，以使特征信息滿足輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。
[0136]在一種實施例中，在步驟S401接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據之前，還包括如下步驟:以所述駕駛對象身份登錄所述云端服務器。
[0137]行車記錄儀上安裝有預設的客戶端，用戶在該客戶端輸入正確的關聯賬號和密碼后，以駕駛對象的身份登錄云端服務器。用戶通過在客戶端輸入查詢請求，再發送至云端服務器。云端服務器存儲有用戶的歷史特征信息，也實時接收行車記錄儀上傳的特征信息，從而更新其數據庫。
[0138]服務器依據用戶的歷史特征信息確定用戶的駕駛行為習慣，再依據該用戶的駕駛行為習慣而制定輔助駕駛方案。
[0139]在一種實施例中，步驟S402獲取當前行車狀態的特征信息的步驟，具體包括如下步驟:從汽車總線網絡中獲取車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據。
[0140]該車速度數據包括車速和/或加速度，車速可表征駕駛對象是否超速行駛，加速度可表征用戶是否有急加速和/或急減速。剎車數據包括剎車力度、剎車頻率等數據。轉向數據包括轉向角度、轉向方向等數據。車燈數據包括表征轉向燈、遠光燈、近光燈是否開啟的車燈開啟數據以及開啟頻率的頻率數據。[〇141]在一種實施例中，步驟S402獲取當前行車狀態的特征信息的步驟，具體包括如下步驟:從車載雷達中獲取本車與前車的距離數據。用戶所駕駛車輛距前車的距離數據可基于車載雷達或者雙目攝像頭以獲取，當然也可以從車載雷達中獲取本車與后車的距離數據或者本車周圍的車輛數量。
[0142]在一種實施例中，步驟S402獲取當前行車狀態的特征信息的步驟，具體包括如下步驟:從攝像頭獲取其拍攝的圖像數據。
[0143]圖像數據包括車外的圖像數據和車內的圖像數據。車外的圖像數據反映車輛所處的周圍環境，通過對車外的圖像數據的識別，可判定用戶是否存在闖紅燈、是否壓線等行為。車內的圖像數據表征駕駛對象在車內的行為。可判斷用戶是否存在未使用安全帶、在車內抽煙等行為。
[0144]本領域技術人員應理解，上述實施例僅為特征信息的幾種示例，特征信息還可包括其他表征行車狀態的數據。
[0145]在一種實施例中，上述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據等數據中的任意一種或多種數據出自具有全球定位系統模塊的設備。該全球定位系統模塊可確定數據的產生地點，因而上述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據還包含位置信息。在檢測特征信息是否符合輔助駕駛方案所規范的匹配條件時，還判定特征信息所包含的位置信息是否與輔助駕駛方案所限定的位置信息相匹配，如果二者都匹配，則確定特征信息符合輔助駕駛方案所規范的匹配條件。
[0146]進一步的，上述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據等數據中的任意一種或多種數據還包含其時間信息，以表征這些數據的產生時間。在檢測特征信息是否符合輔助駕駛方案所規范的匹配條件時，還判定特征信息所包含的時間信息是否與輔助駕駛方案所限定的時間信息相匹配，如果二者都匹配，則確定特征信息符合輔助駕駛方案所規范的匹配條件。
[0147]在一種實施例中，駕駛輔助方案用于輔助用戶遵守交通規則。輔助駕駛方案為對應于該駕駛對象駕駛行為的參考駕駛行為，該參考駕駛行為具體為遵守交通規定的駕駛行為。例如，不闖紅燈、不超速駕駛等等。
[0148]輔助駕駛方案包含表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據以及表征參考駕駛行為的規范數據，該表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據以及規范數據是依據交通規則合理確定。在檢測到特征信息與表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據相匹配時，說明用戶當前的駕駛行為是違章駕駛行為，行車記錄儀通過汽車總線網絡發出控制指令，以使當前行車狀態的特征信息與表征參考駕駛行為的規范數據相匹配，即調整用戶的行車狀態與該參考駕駛行為相匹配，從而輔助用戶遵守交通規則。
[0149]在一種示例中，輔助駕駛方案包含“大于100km/h”的超速數據和“80km/h”的規范車速數據。如果用戶的車速滿足“大于l〇〇km/h”，則確定用戶為超速駕駛，通過汽車總線網絡發出控制指令至發動機控制器，以調整當前車速至“80km/h”的規范車速。
[0150]在另一種示例中，用戶駕駛車輛轉向，獲取到的特征信息包含轉向數據和轉向燈數據，如果該特征信息滿足與表征轉向未打轉向燈的行為數據相匹配，則確定用戶在駕駛車輛轉向時未打開相應的轉向燈。通過汽車總線網絡發出控制指令至轉向燈驅動器，以驅動相應的轉向燈開啟。
[0151]由于道路交通法規對不同地點和不同時間段的行車行為具有不同的規定，例如， 單雙號的限制，高速路的最低速限制和普通道路的超速限制等。因此，在依據本實施例的輔助駕駛方案輔助用戶遵守交通規則時，應該綜合考慮時間和地點因素。
[0152]表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據、表征參考駕駛行為的規范數據以及特征信息均包含時間和地點信息，在檢測特征信息是否符合輔助駕駛方案所規范的匹配條件時，還判定特征信息所包含的位置信息和時間信息是否分別與輔助駕駛方案所限定的位置信息和時間信息相匹配，如果二者都匹配，則確定特征信息符合輔助駕駛方案所規范的匹配條件，即確定用戶當前的駕駛行為是違章駕駛行為。通過汽車總線網絡發出控制指令， 以使當前行車狀態的特征信息與相對應的表征參考駕駛行為的規范數據相匹配。因此，綜合考慮時間和地點因素后，所作出的輔助駕駛方案更加準確，用戶體驗更高。
[0153]在一種實施例中，若檢測到所述特征信息符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，即確定用戶當前的駕駛行為是違章駕駛行為，則發出告警指令以驅動告警器作出示警。 其中，告警器可以是振動器、揚聲器、告警燈、顯示屏等，對應的示警方式為發出震動、發出告警語音、進行燈光閃爍、顯示告警信息等。因此，通過示警方式以警示用戶，進一步起到輔助用戶遵守交通規則的作用。
[0154]在一種實施例中，駕駛輔助方案用于輔助用戶倒車入庫或倒車進入停車位。輔助駕駛方案包含預設的起始位置和從起始位置到停放位置的行駛方案。
[0155]當用戶需要倒車停放時，用戶開啟倒車停放功能，行車記錄儀發出倒車請求，服務器響應該請求，反饋包含起始位置和從起始位置到停放位置的行駛方案的輔助駕駛方案。 行車記錄儀再獲取車輛的當前位置，判定車輛當前位置是否與起始位置相同，如果相同，通過汽車總線網絡發出控制指令，驅動發動機和方向盤按照該行駛方案進行一系列動作，從而將車輛停放至停放位置。其中，所要倒車入庫的車庫和停車位對應的停車場的相關信息均預存在服務器內，以使服務器可做出合理的行駛方案。起始位置是車庫附件或停車位附件的預設位置，該起始位置顯示在行車記錄儀的顯示屏上，以便于在車輛當前位置與起始位置不相同時，用戶可自行駕駛車輛到達該起始位置。
[0156]在一種實施例中，駕駛輔助方案用于輔助用戶查找空閑車位。當用戶需要查找車位時，用戶開啟車位查找功能，行車記錄儀發出查找請求，該請求包含停車場的預設車位。 服務器響應該請求，反饋包含停車場入口位置和入口位置到預設車位附近的預設位置的行駛方案的輔助駕駛方案。行車記錄儀再獲取車輛的當前位置，判定車輛當前位置是否與入口位置相同，如果相同，通過汽車總線網絡發出控制指令，驅動發動機和方向盤按照該行駛方案進行一系列動作，從而將車輛停放至預設車位附近的預設位置。其中，服務器預存有停車場的車位信息和路徑信息，以使服務器可做出合理的行駛方案。
[0157]當然，本實施例可與輔助用戶倒車進入停車位的實施例相結合，以做到輔助用戶停車，可進一步提升用戶體驗。
[0158]在另一些實施例中，由于雨雪等天氣會影響駕駛員的駕駛，駕駛輔助方案還可用于輔助用戶在特殊天氣駕駛車輛。具體而言，在車輛上設有若干感應器，當感應器所產生的數據與特殊天氣數據相對應時，確定用戶是在特殊天氣駕駛車輛。則依據駕駛輔助方案，控制車輛在特殊天氣行駛。
[0159]本發明實施例還提供了一種輔助駕駛控制裝置，其包括:接收模塊，用于接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據;特征模塊，用于獲取當前行車狀態的特征信息;檢測模塊，用于檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。[〇16〇]在一種實施例中，接收模塊用于從云端服務器獲取所述行車安全數據。
[0161]在一種實施例中，還包括登錄模塊，用于以所述駕駛對象身份登錄所述云端服務器。
[0162]在一種實施例中，特征模塊用于從汽車總線網絡中獲取車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據。
[0163]在一種實施例中，特征模塊用于從車載雷達中獲取本車與前車的距離數據。
[0164]在一種實施例中，特征模塊用于從攝像頭獲取其拍攝的圖像數據。
[0165]在一種實施例中，所述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據出自具有全球定位系統模塊的設備。
[0166]在一種實施例中，所述特征信息的信息源為速度傳感器、加速度傳感器、陀螺儀、 攝像頭和雷達中的任意一種或多種。
[0167]在一種實施例中，所述匹配條件為所述特征信息與表征不遵守交通規則的駕駛行為的行為數據相匹配。
[0168]在一種實施例中，所述輔助駕駛方案為對應于該駕駛對象駕駛行為的參考駕駛行為。
[0169]上述輔助駕駛控制裝置的實施例中所包含的功能模塊所具有的功能和具體實現方式可參考上述輔助駕駛控制方法的實施例，在此不做贅述。
[0170]本發明實施例還提供了一種車載行車記錄儀，其包括:攝像頭，用于拍攝行車過程中的圖像數據;處理器，用于接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據，獲取當前行車狀態的特征信息，檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。[〇171]在一種實施例中，所述處理器用于從云端服務器獲取所述行車安全數據。[〇172]在一種實施例中，所述處理器用于在接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據的步驟之前，以所述駕駛對象身份登錄所述云端服務器。
[0173]在一種實施例中，所述處理器用于從汽車總線網絡中獲取車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據。
[0174]在一種實施例中，所述處理器用于從車載雷達中獲取本車與前車的距離數據。
[0175]在一種實施例中，所述處理器用于從攝像頭獲取其拍攝的圖像數據。
[0176]在一種實施例中，所述車速數據、剎車數據、轉向數據和車燈數據中的任意一種或多種數據出自具有全球定位系統模塊的設備。
[0177]在一種實施例中，所述特征信息的信息源為速度傳感器、加速度傳感器、陀螺儀、 攝像頭和雷達中的任意一種或多種。
[0178]在一種實施例中，所述匹配條件為所述特征信息與表征遵守交通規則的駕駛行為的行為數據相匹配。
[0179]在一種實施例中，所述輔助駕駛方案為對應于該駕駛對象駕駛行為的違章提醒。
[0180]上述行車記錄儀的實施例中所包含的功能模塊所具有的功能和具體實現方式可參考上述輔助駕駛控制方法的實施例，在此不做贅述。
[0181]在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的系統，裝置和方法，可以通過其它的方式實現。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統，或一些特征可以忽略，或不執行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。
[0182]所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現本實施例方案的目的。
[0183]另外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現，也可以采用軟件功能單元的形式實現。
[0184]本領域普通技術人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機可讀存儲介質中，存儲介質可以包括:只讀存儲器(R〇M，Read Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁盤或光盤等。
[0185]以上對本發明所提供的一種行車記錄儀進行了詳細介紹，對于本領域的一般技術人員，依據本發明實施例的思想，在【具體實施方式】及應用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。
【主權項】
1.一種駕駛信息數據的查詢方法，其特征在于:包括以下步驟:獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求；響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查詢關聯于該 駕駛對象的行車安全數據；向查詢請求端反饋所述行車安全數據。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于:所述查詢請求來自第三方服務器，所述行車安全數據包含對該駕駛對象的駕駛行為習 慣的評估結果。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于:所述數據庫還包含表征該駕駛對象違章次數的違章數據，所述評估結果為所述違章數 據的加權結果。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于:所述數據庫還包含該駕駛對象的駕駛頻率和/或駕駛時間，評估結果為所述違章數據 同所述駕駛頻率和/或駕駛時間的加權結果。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于:所述查詢請求來自已登錄該駕駛對象的關聯賬戶的終端設備，所述行車安全數據包含 依據該駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案。6.—種駕駛信息數據的查詢裝置，其特征在于:包括:獲取模塊，用于獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求；響應模塊，于響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據庫中，查 詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據；發送模塊，用于向查詢請求端反饋所述行車安全數據。7.—種服務器，其特征在于:包括:請求獲取模塊，用于獲取關于駕駛對象的行車安全數據查詢請求；請求響應模塊，用于響應所述查詢請求，在包含了該駕駛對象的行車記錄信息的數據 庫中，查詢關聯于該駕駛對象的行車安全數據；數據發送模塊，用于向查詢請求端反饋所述行車安全數據。8.—種輔助駕駛控制方法，其特征在于，包括如下步驟:接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安全數據；獲取當前行車狀態的特征信息；檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當其滿足匹配條件 時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與 該匹配條件相對應的設置數據。9.一種輔助駕駛控制裝置，其特征在于，包括:接收模塊，用于接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車 安全數據；特征模塊，用于獲取當前行車狀態的特征信息；檢測模塊，用于檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所規范的匹配條件，當 其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。10.—種車載行車記錄儀，其特征在于:包括:攝像頭，用于拍攝行車過程中的圖像數據；處理器，用于接收包含依據駕駛對象的駕駛行為習慣而制定的輔助駕駛方案的行車安 全數據，獲取當前行車狀態的特征信息，檢測所述特征信息是否符合所述輔助駕駛方案所 規范的匹配條件，當其滿足匹配條件時，通過汽車總線網絡實施控制，以使當前行車狀態特 征信息滿足所述輔助駕駛方案中與該匹配條件相對應的設置數據。
【文檔編號】G06F17/30GK106096053SQ201610498606
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月29日
【發明人】魏黨偉
【申請人】北京奇虎科技有限公司, 奇智軟件（北京）有限公司