摘要
本发明涉及一种驾驶风险识别预警方法、系统、设备和介质,包括以下步骤:对车辆的驾驶环境及行车数据进行采集;基于车辆驾驶环境及行车数据,通过遗传算法进行高风险驾驶模型实时参数的拟合,得到表征驾驶员操作特性以及车辆运动特性的模型参数;基于拟合所得的模型参数,通过SVM分类算法进行高风险驾驶行为的分类识别,并对驾驶风险进行预警。本发明以交通安全为导向,利用行车数据开展耦合影响因素下的驾驶风险综合评估与预警,即综合考虑“驾驶人‑车辆”系统受道路环境以及驾驶人个体特征、驾驶状态的耦合影响关系,进行驾驶风险的识别与预警。本发明可以广泛应用于驾驶安全领域。