一种酒后驾车交通事故倾向测量系统及测量方法

摘要

本发明涉及一种酒后驾车交通事故倾向测量系统，包括主机(11)，主机(11)内设有控制电路(61)，主机(11)还设有与所述控制电路(61)连接的显示模块(62)、输入模块(63)、测试模块(64)和数据分析模块(65)，所述测试模块(64)中设有基于UK测试用于测试驾驶员即时状态的测试程式，所述测试模块(64)将测试数据输向所述数据分析模块(65)，所述数据分析模块(65)中设有用于分析测试数据的分析程式，数据分析模块(65)把分析结果输给显示模块(62)显示。本发明中利用UK作业偏离度测量酒后驾车交通事故倾向的方案，在进行酒精测试后进一步测试驾驶员的思维、意识、决策和行为能力，得出酒后驾车交通事故倾向值，相比传统的单纯利用酒精测试BAC更严谨合理。

说明书

技术领域

本发明涉及交通安全领域，特别涉及一种酒后驾车交通事故倾向测量系统 及测量方法。

背景技术

随着经济建设的迅猛发展，人民生活水平的日益提高，加之道路交通运输 体制的转变及汽车价格的不断下调，汽车保有量及私有化不断提高，非职业驾 驶员越来越多，新驾驶员已成为驾驶员队伍的一股有生力量。驾驶员酒后驾车 现象越来越成为一个不容忽视的问题，酒后驾车作为引发道路交通事故的重要 原因之一，近年来广受关注。驾驶员饮酒状态识别及酒后交通事故倾向测量是 现有问责威慑防治和工程干预防治的主要科学依据。

目前主要基于驾驶员血液酒精浓度(BAC)或呼气酒精浓度(可等比例换算成 BAC)。在饱和前这种参数一般与驾驶员饮酒量成近似线性关系。世界各国都根 据民族特点规定了BAC限定值，我国也于2011年1月27日颁布了国家标准《车 辆驾驶人员血液呼气酒精含量阈值与检验》，分别以20mg/100mL和80mg/100mL 作为饮酒驾车和醉酒驾车的判定阈值。

然而BAC并非总是与交通事故倾向正相关，这种阈值界定无论是当初标准 制定讨论期间还是当今实践应用中都存在着争议，这是一个世界性普遍问题， 主要因为驾驶员们对酒精的敏感性存在个体差异——部分驾驶员“千杯不醉”， 而有些驾驶员少量饮酒后意识和行为能力损失严重，甚至有驾驶员在适量饮酒 后驾驶能力反而有所提高。可见利用BAC一致标准测定和问责酒后驾车行为在 某些应用场合可能不够严谨。于是，越来越多学者转向研究驾驶员的脸部颜色、 体温、呼吸频率、眼部活动、心电和脑电等，以期探索一种新型测量装置或方 法，其中脑电由于最直接和最严谨而成为研究的首选参数。研究表明脑电对摄 入酒精有显著反应，醉酒状态的复杂度比正常状态要高，利用脑电波可以区分 饮酒人员和未饮酒人员。受此启发，业界也有人融合脑电的长时周期性和瞬时 复杂度特征实现了一种酒后交通事故倾向的计算评估方法。然而由于脑电采集 需要专业设备、电极传感安装条件苛刻、采集过程复杂、数据易受干扰失真等 原因，实际应用效果不佳。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种可有效评估饮酒与交通事故倾向的系统。

一种酒后驾车交通事故倾向测量系统，包括主机，主机内设有控制电路， 主机上设有与所述控制电路连接的显示模块、输入模块、测试模块和数据分析 模块，所述测试模块中设有基于UK测试用于测试驾驶员即时状态的即时状态 测试程式，所述测试模块将测试数据输向所述数据分析模块，所述数据分析模 块中设有用于分析测试数据的分析程式，数据分析模块把分析结果输给显示模 块显示。

进一步地，还包括一用于测试驾驶员体内血液酒精含量的酒精含量测试装 置，所述酒精含量测试装置与控制电路连接。

进一步地，所述测试模块中设定有酒精含量的触发设定值，所述酒精含量 测试装置的测试结果反馈到所述控制电路中以确定是否触发测试模块中的测试 程式。

进一步地，所述主机上设有评估小票打印结构。

进一步地，所述酒后驾车交通事故倾向测量系统还包括用于存储受测驾驶 员测试数据的服务器，所述主机与所述服务器可以通过有线通信或无线通信进 行数据交换。

进一步地，所述测试程式设定测试过程分上、下作业半部分，并设定提示 受测驾驶员根据提示分别完成上、下半作业部分各若干行计算，上半部分测试 和下半部分测试之间设定休息若干分钟。

本发明还提供一种基于UK心理测试的酒后驾车交通事故倾向测量方法， 包括以下步骤：

步骤1：所述主机开机，测试模块把测试内容显示在所述显示模块上，受 测试驾驶员在所述输入模块中输入相应的答案；

步骤2：测试模块将测试数据传输给数据分析模块；

步骤3：数据分析模块依据UK测试的上半部分作业曲线的U型度、下半 部分作业曲线的拟合斜率、下半部分作业曲线第1分钟作业量比率、上下部分 作业效率差异、全作业曲线的起伏系数和UK作业错误率五个参数进行合成计 算UK作业偏离度；

步骤4：主控电路依据UK作业偏离度从预设于主控电路中的UK作业偏离 度与交通事故倾向对应表中找出交通事故倾向值并传输给显示模块进行显示。

进一步地，在步骤1前先使用所述酒精含量测试装置进行酒精含量测试， 当酒精含量高于预设值时，启动UK测试，否则不进行UK测试。

进一步地，所述UK作业错误率为UK每行作业的错误比例或连续错误个数 及其次数或最大连续错误数量。

进一步地，所述UK作业错误率为UK作业错误率均值。

本发明中利用UK作业偏离度测量酒后驾车交通事故倾向的方案，将传统 的纸质UK测试电子智能化，结合传统的酒精测试装置，在进行酒精测试后进 一步测试驾驶员的思维、意识、决策和行为能力，得出酒后驾车交通事故倾向 值，相比传统的单纯利用酒精测试BAC更严谨合理。

附图说明

图1为本发明第一实施例中的酒后驾车交通事故倾向测量系统结构示意图。

图2为图1所示的酒后驾车交通事故倾向测量系统结构框图。

图3为示出了第一实施例中的数字运算实例。

图4为本发明第一实施例中的酒后驾车交通事故倾向测量系统的运行逻辑 图。

图5(a)-(c)和(d)示出了3位随机选取驾驶员和1位专选驾驶员的UK作业偏 离度以及规范化交通事故倾向指标随饮酒量的变化曲线。

图6示出为本发明另一实施例中的酒后驾车交通事故倾向测量系统结构示 意图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。 附图中给出了本发明的首选实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实 现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本 发明的公开内容更加透彻全面。

需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元 件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可 以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂 直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术 领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术 语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的 术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明提出的酒后驾车交通事故倾向测量装置是基于心理测试 (Uchida-Kraepelin，简称UK测试)，将传统的需要专门人员全程协助的纸质UK 测试，通过计算机语言，集成于便携式或固定式智能终端中，再结合特定模块， 自动完成测试流程并进行结果分析。

请参阅图1及图2，本发明第一实施例中的一种酒后驾车交通事故倾向测量 系统10，包括主机11、显示屏21。

该主机11上设有装置开关31、扬声器41、确认键51、返回键52、评估小 票打印结构53、指示灯54，以及USB接口55。

该主机11内进一步设有控制电路61，以及与所述控制电路61连接的显示 模块62、输入模块63、测试模块64和数据分析模块65。本实施例中，该输入 模块63是一集成于该显示模块62上的一触控屏，用于输入数字、相关文字指 令以及被测试者信息，其中该输入模块63与该显示模块62其同组成该显示屏 21。

评估小票打印结构53设于该主机11的底部，用于打印测试结果。该指示 灯54可以根据测试结果至少显示第一颜色及第二颜色，该第一颜色指示交通事 故概率较大，饮酒驾驶员有危险，该第二颜色指示交通事故概率较小，饮酒驾 驶员危险系数较小。USB接口55用于连接外接设备，如连接服务器，与服务器 进行数据交换。

该主机11的测试模块64中设有用于测试饮酒驾驶员即时状态的即时状态 测试程式，本实施例中，该即时状态测试程式是随机设定34行数字，从第1行 起将两两相邻的数字相加，仅取相加之和的个位数并将它写在该相邻两个数字 中间，在其它实施例中也可以取相加之和的个位数并将它写在该相邻该两个数 字的下方。

一优选方案为在所述主机11上设有酒精用于测试驾驶员体内血液酒精含量 的酒精含量测试装置20，所述酒精含量测试装置20与控制电路61连接。该酒 精含量测试装置20用于测试驾驶员是否摄入酒精以及摄入酒精含量。本实施例 中，该酒精含量测试装置为吸气式酒精检测装置。测试时，被测者口含吹管呼 气达3秒以上。该酒精含量测试装置为燃料电池型，在其它实施例中还可以为 半导体型、比色型、红外型以及气体色谱分析型。

本发明中所述的酒精含量测试装置也是以是通过USB外接的测试装置。

图3示出了第一实施例中的数字运算实例。本实施例中每行含有115个一 位数字，每行计算限时1分钟，超时强制换行。受试者根据软件人机界面提示 分别完成上、下半部分各17行加法作业，中间休息5分钟。在其它实施例中， 每行数据的选取规则可以随机或者按要求变化，相邻两个数字的运算规则以及 每行计算限时也可以按要求进行设定。测试上、下半部分的分隔节点，也可以 根据使用情况自行设定，不限于刚好是测试行数的一半。中间休息时间也可以 据需要自行设定。

测试结束时，测试模块64将测试数据输入该数据分析模块65。

该数据分析模块65中设有用于分析饮酒驾驶员测试结果的分析程式，该分 析程式将饮酒驾驶员测试的对错分布进行分析，得出UK作业曲线定型度，用 于描述饮酒驾驶员UK作业曲线偏离定型曲线特征的程度。

该分析程式分为两部分：

(I)上半部分作业曲线U型度。基于抛物线进行拟合，具体 算法为：

a＝b₂，b＝-b₁/(2b₂)，c＝b₀-b₁²/(4b₂)，

b₂＝(L₁₁L_2w-L₁₂L_1w)/(L₁₁L₂₂-L₁₂L₂₁)，

b₁＝(L₂₂L_1w-L₂₁L_2w)/(L₁₁L₂₂-L₁₂L₂₁)，

$b_0={\bar{w}}_1-b_1\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}i\right)/n-b_2\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^2\right)/n,$

n为上或下部分的作业行数，

$L_{12}=L_{21}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^3-\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}i\right)\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^2\right)/n,$

$L_{11}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^2-{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}i\right)}^2/n,$

$L_{22}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^4-\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^2\right)/n,$

$L_{1w}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}iw\left(i\right)-\left[\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}i\right)\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}w\right(i)]/n,$

$L_{2w}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^{2}w\left(i\right)-\left[\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{i}^2\right)\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}w\right(i)]/n,$

拟合误差平方总和$E=\underset{i=0}{\overset{n}{\Sigma }}{[\hat{w}\left(i\right)-w\left(i\right)]}^2.$

当a越显著区别于0，b越显著趋近于n/2，且拟合偏差E越小时，曲线越能 呈现出标准对称U或V型特征，定义U型指数：

$f_u=\frac{a}{\exp \left(\right|2b/n-1\left|\right)}·\frac{1}{1+\sqrt{E}}---\left(1\right)$

由(1)式可知，当上半部作业曲线为凹时，f_u>0，这是常见的UK测试结果； 当上半部作业曲线凸时，f_u<0，这种情况较少见；当作业曲线接近水平线时， f_u＝0。

(II)下半部分曲线斜率，采用最小二乘算法进行拟合：

$k_2=\frac{n\left[\underset{i=n+1}{\overset{m}{\Sigma }}iw\left(i\right)\right]-\left(\underset{i=n+1}{\overset{m}{\Sigma }}i\right)\left[\underset{i=n+1}{\overset{m}{\Sigma }}w\left(i\right)\right]}{n\left(\underset{i=n+1}{\overset{m}{\Sigma }}{i}^2\right)-{\left(\underset{i=n+1}{\overset{m}{\Sigma }}i\right)}^2}---\left(2\right)$

其中m＝2n，k₂<0，即下半部分作业曲线呈下降趋势。k₂≥0的情况较少见， 由于数值仿真结果表明这种情况不会影响本实施例中测量装置的计算结论，本 实施例不做进一步特别处理。

下半部分第1分钟作业量比率。

${\eta }_{n+1}=w(n+1)/\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}w\left(i\right)---\left(3\right)$

易知0≤η_n+1≤1，当下半部第1分钟无作业量时为0，当且仅当下半部第1 分钟具有作业量时值为1。

上下部分作业效率差异：

${\eta }_{\Delta }=[\underset{i=n+1}{\overset{m}{\Sigma }}w\left(i\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}w\left(i\right)]/\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}w\left(i\right)---\left(4\right)$

容易证明-1≤η_△≤1。

曲线起伏系数。统计可知UK作业曲线起伏总次数为：

$\mu =\underset{i=1}{\overset{m-2}{\Sigma }}Neg\left\{\right[w\left(i\right)-w(i+1)]·[w(i+1)-w(i+2)\left]\right\}$

其中Neg(.)函数当输入小于0时等于1，否则等于0。考虑到曲线最多起伏 m-2次，均一化定义起伏系数：

λ＝μ/(m-2)   (5)

根据定义0≤λ≤1，且仅当作业曲线为直线时λ＝0。

以上(1)-(5)式描述了UK作业曲线的定型特性，以此为基础定义UK作业曲 线定型度：

$s=\bar{w}·\exp \left(f_u\right)·\exp (-k_2)·{\eta }_{n+1}·\exp \left({\eta }_{\Delta }\right)·(1-\lambda )---\left(6\right)$

其中为作业量均值，对任何作业测试情况，都满足s≥0。

该数据分析模块65进一步定设定有UK作业错误率均值计算程式，用于描 述驾驶员饮酒后的作业错误情况。详细的分析应综合考虑每行作业的错误比例、 连续错误个数及其次数、最大连续错误数量等随机统计特征。本实施例中，为 使问题简单化仅考虑平均错误情况，定义UK作业错误率均值：

$Err=\frac{1}{2n}\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}err\left(i\right)---\left(7\right)$

最后，综合考虑UK作业曲线定型度和错误率均值，定义UK作业偏离度：

其中：e为自然常数，m/e的作用是对序列进行整体平移使非负。

值能够揭示受试驾驶员饮酒后的思维、意识、决策和行为能力偏离正常 状态的程度，且值越大则偏离正常程度越严重。该控制电路61中设定的 比对范围，即交通事故倾向对应表，在此范围内，认为驾驶员交通事故倾向较 小。一般设定为：

请参照图4中的酒后驾车交通事故倾向测量系统10的运行逻辑图，该酒后 驾车交通事故倾向测量装置10在使用时，测试方法步骤如下：

步骤1：驾驶员在被交警拦检后，受测驾驶员或交警利用所述装置开关31 使所述主机11开机，测试模块64把测试内容显示在所述显示模块62上，然后 对驾驶员开展UK软件测试，受测试驾驶员利用所述输入模块63中输入相应的 答案；

步骤2：测试模块64将测试数据传输给数据分析模块65；

步骤3：数据分析模块65根据上述优选算法公式(1)-(5)分别自动计 算UK测试上半部分作业曲线的U型度、下半部分作业曲线的拟合斜率、下半 部分第1分钟作业量比率、上下部分作业效率差异和全作业曲线的起伏系数。

步骤4：数据分析模块65根据步骤3中的5个特征，再结合上述优选算法 公式(6)提取UK作业曲线定型度量化系数。

步骤5：数据分析模块65自动提取UK测试每行作业的错误比例、连续错 误个数及其次数、最大连续错误数量等统计特征，依据上述优选算法公式7计 算UK作业错误率均值；

步骤6：数据分析模块65获取上述UK作业曲线定型度量化系数和UK作 业错误率均值，然后依据上述优选算法公式8合成计算UK作业偏离度；

步骤7：控制电路61从预设于控制电路61中的UK作业偏离度与交通事故 倾向对应表中找出交通事故倾向值，并传输给显示模块62进行显示，获得的酒 后驾车交通事故倾向预测值，对酒后驾车行为进行判定和问责。

以下为UK作业偏离度与交通事故倾向对应表:

以下以实验说明酒后驾车交通事故倾向和作业偏离度之间的数值关系。

由于我国道路交通法规明文禁止酒后驾车行为，采用模拟驾驶开展酒后驾 车实验，这是目前各种危险态驾驶研究广泛使用的实车驾驶替代方案，在有效 训练的基础上与实车驾驶具有可类比效果，且能够复现道路交通环境以保证实 验条件具有一致参照。

为模拟现实生活中酒后驾车的常见发生场合，编辑模拟道路交通环境为夜 间、市郊混合模式。驾驶路程设置为10km，其中市区路段总长约6.5km，路面 等级为二级，包含单行道、含隔离栅栏的双向4车道和双黄实线隔离的双向6 车道路段，照明良好；郊区路段总长约3.5km，路面等级小于三级，包含双向2 车道和单车道路段，无灯光照明。沿途随机设置5个限速路段，每段长0.1km， 限速为40km/h；随机布置10个具有交通信号指示和5个无交通信号指示的十字 路口；随机布置10个斑马线。以上道路条件按《道路交通标志与标线》 (GB/T5768-1999)呈现相应的标志标线。

对应每种饮酒状态分别开展3次模拟驾驶实验并视频记录驾驶过程，驾驶 总时间控制在1小时以内，避免饮酒状态出现显著变化。验后根据驾驶视频重 点统计各事故倾向危险驾驶行为的类别和频次，然后根据上海交通大学学报, 2015合编本第49(2)卷第287-292页，钟铭恩、吴平东、彭军强、洪汉池所发表 的《基于脑电特征的酒后驾车事故倾向预估建模》中的方法量化计算交通事故 倾向指标NAT(normalized accident tendency)。

酒后驾车实验后，根据本发明中上述实施例中的酒后驾车交通事故倾向测 量装置10开展驾驶员UK测试。将UK测试安排在酒后驾车实验之后，这更符 合实际酒后驾车及其拦检测定的时间先后关系。软件自动根据公式(1)-(8)分别计 算18位被试驾驶员的UK作业偏离度。

绘制其中3位随机选取驾驶员和1位专选驾驶员的UK作业偏离度以及规 范化交通事故倾向指标随饮酒量的变化曲线，分别如图5(a)-(c)和(d)所示。

其中图5(a)-(c)的曲线变化特性是一种普遍情况，即随着饮酒量(BAC)的 增加，驾驶员交通事故倾向和UK作业偏离度都增加。图(d)是一类相对特殊的 情况，该驾驶员在饮酒量约为30％SMAD时，交通事故倾向反而下降，即安全 驾驶能力有所提高。这验证了酒后驾车交通事故倾向并不严格与血液酒精浓度 正相关的事实，指出了血液酒精浓度参数的非严谨性。尽管如此，图(a)-(d)都揭 示：在驾驶员各种饮酒状态，作业偏离度与交通事故倾向指标都具有一致增减 特性，二者存在某种关联。这说明本发明中利用UK作业偏离度测量酒后驾车 交通事故倾向的方案相比传统的单纯利用酒精测试BAC更严谨合理。

在其它实施例中，作为进一步优化，该测试模块64中可以进一步设定以下 程式：

①向受试者介绍测试目的、过程和规则，引导受试者输入个人基本信息。

②受试者练习约3分钟。

③考虑到受试者的注意力在开始及结束阶段可能受外界较大影响，数据处 理时忽略第一行、第n行、第n+1行、最后一行，其中2n为行数，并将行索引 顺序前移保持为第一行至第n-4行，第一行至n-2行为上半部分作业，第n-1行 至30行为下半部分作业。具体而方，当行数为34行时，忽略第1、17、18、34 行，并将行索引顺序前移保持为1～30行，1～15行为上半部分作业，16～30行为 下半部分作业。

通过以上设定，可以进一步使测试结果更准确，避免由于不熟悉装置的使 用则而造成的测试结果不准确的情况。

图6示出为本发明另一实施例中的酒后驾车交通事故倾向测量系统，在第 一实施例的基础上增加用于存储受测驾驶员测试数据的服务器，所述主机与所 述服务器可以通过有线通信或无线通信进行数据交换，无线通信如WIFI、蓝牙、 ZIGBEE、手机通信网络等。通过服务器，交通部门或驾驶员本人就可以调取相 关数据。

酒后驾车交通事故倾向测量系统10使用时，先安排受测驾驶员使用该酒精 含量测试装置20测试受测驾驶员体内的血液酒精含量，可用于确定被测驾驶员 是否有必要进入进一步的测试。该测试模块64中设定有酒精含量的触发设定值， 一优选方案中，所述触发值为血液中酒精含量超过20毫克/百毫升，该酒精含量 测试装置的测试结果反馈到测试模块64中，如果酒精含量测试装置反馈到该测 试模块64中的结果低于设定值，则不触发后续测试，提示不必测试。若高于设 定值，则触发后续测试并记录酒精含量，进而进入UK测试界面进行测试。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细， 但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域 的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和 改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附 权利要求为准。