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开展了基于大数据识别驾驶员驾驶风格的方法,建立驾驶风格识别数据库,包含80名驾驶员并覆盖不同性别、年龄、驾龄、驾驶习惯等属性,从数据库中提取能够反映驾驶风格的工况,包括换道、转弯、跟车等7种工况总计万余条工况数据,最后利用K均值聚类方法和D-S证据理论决策融合方法进行聚类分析,训练并测试了驾驶风格识别模型。经过验证,所提出的驾驶风格识别方法查准率达到80%。