CN108694813A - 基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法及装置 - Google Patents
基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108694813A CN108694813A CN201810757092.6A CN201810757092A CN108694813A CN 108694813 A CN108694813 A CN 108694813A CN 201810757092 A CN201810757092 A CN 201810757092A CN 108694813 A CN108694813 A CN 108694813A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- driving
- target user
- information
- duration
- fatigue
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/06—Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
- B60W2040/0818—Inactivity or incapacity of driver
- B60W2040/0827—Inactivity or incapacity of driver due to sleepiness
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法及装置,其中该方法包括:获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气;根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长;根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。本发明实施例的技术方案实现了根据目标用户的历史驾驶数据信息以及环境信息,可以提前确定与目标用户相对应的疲劳驾驶时长,从而及时对用户进行提醒,提高了用户驾驶车辆的安全性与可靠性的技术效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及安全驾驶技术领域,尤其涉及一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
驾驶员连续驾驶车辆行驶的时间超过一定时间时称为疲劳驾驶。疲劳驾驶容易产生生理机能和心理机能的失调,可以理解为生理参数有所变化,在客观表现为驾驶技能下降,可以理解为对车辆的操作迟钝、缓慢。疲劳后继续驾驶车辆,会出现困倦瞌睡,注意力不集中、操作停顿等不安全因素,从而导致发生交通事故的技术问题。
为了避免用户疲劳驾驶以及当用户出现疲劳驾驶时,及时对用户进行提醒。现有技术中对用户疲劳驾驶的检测常通过采集驾驶员的面部图像信息,并对用户的面部图像进行分析来确定用户是否疲劳驾驶,具体的确定方式是:在车辆内安装面部图像采集模块,用来连续或间断性的采集驾驶员的面部图像信息,并对连续采集到的面部图像信息中的瞳孔信息、眨眼频率信息等分析处理,进而确定驾驶员是否为疲劳驾驶;进一步的,在现有技术的技术方案之上,还可以结合了目标用户的头部运行信息来确定用户是否疲劳驾驶。
但是,上述技术方案均是在目标用户驾驶车辆行驶的过程中确定目标用户是否疲劳,因此可能存在当检测到目标用户疲劳时,目标用户已经困倦,此时再对目标用户进行提示不起作用的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法、装置、设备及存储介质,以实现根据目标用户的历史驾驶数据以及当前的环境信息提前确定与目标用户的参考驾驶时长,并及时对用户进行提醒,提高用户驾驶车辆安全性的技术效果。
第一方面,本发明实施例提供了基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法,该方法包括:
获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气;
根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长;
根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。
第二方面,本发明实施例还提供了一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的装置,该装置包括:
获取数据模块,用于获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气;
确定疲劳驾驶时长模块,用于根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长;
确定疲劳驾驶模块,用于根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。
第三方面,本发明实施例还提供了一种设备,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气,根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长,根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶,解决了现有技术中不论是采用面部图像采集模块连续采集目标用户的面部图像信息,根据面部图像信息中的瞳孔信息以及眨眼频率信息确定目标用户是否疲劳驾驶,还是根据用户的头部运动信息确定目标用户是否疲劳的方式,均是在目标用户驾驶车辆行驶的过程中确定目标用户是否疲劳,因此可能存在当检测到目标用户疲劳时,目标用户已经困倦,此时再对目标用户进行提示不起作用的技术问题,实现了提前预测目标用户的参考驾驶时长,并在目标用户驾驶车辆行驶的过程中判断当前驾驶时长是否在参考驾驶时长的范围之内,进而对用户进行提醒提高用户驾驶车辆安全性以及可靠性的技术效果。
附图说明
为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案,下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然,所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图,而不是全部的附图,对于本领域普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图得到其他的附图。
图1为本发明实施例一所提供的一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法流程示意图;
图2为本发明实施例二所提供的一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法流程示意图;;
图3为本发明实施例三所提供的一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的装置结构示意图;
图4是本发明实施例四中的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法流程示意图,本实施例可适用于基于驾驶行为提前对用户的疲劳驾驶时长进行预估的情况,该方法可以由基于驾驶行为判定疲劳驾驶装置来执行,该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现。
如图1所述,本实施例的方法包括:
S110、获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息。
其中,目标用户可以理解为驾驶车辆行驶的驾驶员。历史驾驶数可以是预设时间内的驾驶数据,可选的用户在半年、一年、一年半的驾驶数据。驾驶数据可以包括用户驾驶车辆时所处的环境信息以及驾驶路程、驾驶速度、驾驶时长以及驾驶车辆行驶时期间的休息时间等。驾驶车辆的环境信息可以用户所处的车内温度、外界环境光线强度等,温度以及光线强度可以通过车辆内设置的检测温度传感器以及光线传感器等装置来检测,并可以将此数据发送至疲劳检测装置;疲劳检测装置检测记录此环境信息。
驾驶路程可以是用户在预设时间内驾驶车辆行驶的总路程、驾驶车辆行驶的总时间、频繁驾驶车辆行驶的时间点以及行驶的速度等信息,根据用户驾驶车辆的一系列数据可以得到与用户相对应的当前驾驶数据。
为了进一步判断用户的疲劳驾驶时间,还需要获取第一环境信息,也就是当前的环境信息。第一环境信息包括当前的温度信息以及光线强度信息,需要将环境信息作为确定用户的疲劳驾驶时间的考虑因素,是因为在不同的温度以及光线强度下用户的抗疲劳程度不同,示例性的,用户在环境温度为35℃,光线强度较强的条件下驾驶车辆,可能用户的抗疲劳指数较低,参考驾驶时长可能较短,可选的2个小时;若用户在温度适宜的环境下,可选的,温度在18℃-25℃范围之内,光线强度适宜的环境下驾驶车辆,参考驾驶时长可能为3.5个小时。
当然,环境信息,还包括天气信息,可选的,雨天、雪天等,用户在下雨天与下雪天驾驶车辆行驶时,需要注意力高度集中,参考驾驶时长可能较短,因此驾驶车辆行驶过程中,可能存在的是因为不同历史驾驶数据可以得到与用户相对的疲劳驾驶时间。历史驾驶数据可以通过在车辆内安装有面部图像采集模块用于采集目标用户面部图像信息,并将与所述面部图像信息相对应的用户驾驶数据缓存在数据库中。
获取与目标用户相对应的历史驾驶数据,可以基于面部图像采集模块来获取,具体可以是基于面部图像采集模块采集目标用户的当前面部信息,并将所述目标用户的面部信息与存储于数据库中的面部信息进行比对;根据比对结果确定与所述目标用户的历史驾驶数据信息。
其中,面部图像采集模块可以是摄像头,其具体的设置位置可以根据实际需求进行设置,只要能够确保获取驾驶员的面部信息即可。存储数据库主要用来存储并保存与面部图像信息相对应的历史驾驶数据信息,可以存储至少一个与面部图像信息相对应的历史驾驶数据,进而用户可以根据面部图像采集模块采集到的面部图像信息从存储数据库中存储的至少一个面部图像信息相对应的历史驾驶数据中调取与当前采集的面部图像信息相对应的历史驾驶数据信息。
示例性的,一辆车由A、B、C三个用户使用,基于面部图像采集模块分别采集A、B、C三个用户的面部图像信息,并将与采集到的面部图像信息相对应的驾驶数据信息存储在数据库中,累计统计A、B、C三个用户在半年时间的驾驶数据信息,当A用户使用该车辆时,面部图像采集模块采集A用户的面部图像信息,并根据A用户的面部图像信与数据库中的面部图像信息进行比对,根据比对结果确定与A用户相对应的历史驾驶数据,根据A用户的历史驾驶数据与当前的环境信息,确定与A用户相对应的疲劳驾驶时长,并将此时的驾驶时长作为参考驾驶时长。
S120、根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长。
历史驾驶数据可以包括用户每天的驾驶时长、驾驶的时间段、驾驶车辆的速度以及当时的环境信息,疲劳检测装置中的处理器可以对用户的历史数据进行统计分析处理,可选的,统计出不同时间段的天气信息、温度信息、光线强度信息、驾驶车辆行驶时间信息、驾驶车辆的速度信息以及驾驶车辆行驶总路程的信息,示例性的,将一天分成至少一个时间段,可选的,一个时间段,两个时间段等,用户可以根据实际需求划分不同的时间段。示例性的,将一天二十四个小时分成十二个时间段,可选的,凌晨零点至两点作为第一时间段,凌晨两点至四点作为第二时间段,以此类推,晚上十点到十二点作为第十二个时间段,获取目标用户在不同时间段的历史驾驶数据信息。可选的,若目标用户在中午十二点到十四点之间开始驾驶车辆,可以调取预设时间内,可选的,一年,在此时间段内,可以是中午十二点到十四点之间的历史驾驶数据信息以及结合当前的环境信息,可选的,环境温度、光线强度以及天气情况,确定与目标用户相对应的疲劳驾驶时长,也就是参考驾驶时长。
S130、根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。
在车辆行驶的过程中,获取用户的当前驾驶时间,可以通过判断当前的驾驶时间是否处于参考驾驶时间范围之内,确定目标用户是否疲劳驾驶。具体可以是:若所述目标用户的当前驾驶时长小于或等于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为正常驾驶;若所述目标用户的当前驾驶时长大于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为疲劳驾驶。可以理解的是当目标用户的当前驾驶时长在参考驾驶时长范围之内,可以认为目标用户正常驾驶,即未疲劳驾驶;当目标用户的当前驾驶时长超过参考驾驶时长,则可以判定目标用户疲劳驾驶。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气,根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长,根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶,解决了现有技术中不论是采用面部图像采集模块连续采集目标用户的面部图像信息,根据面部图像信息中的瞳孔信息以及眨眼频率信息确定目标用户是否疲劳驾驶,还是根据用户的头部运动信息确定目标用户是否疲劳的方式,均是在目标用户驾驶车辆行驶的过程中确定目标用户是否疲劳,因此可能存在当检测到目标用户疲劳时,目标用户已经困倦,此时再对目标用户进行提示不起作用的技术问题,实现了提前预测目标用户的参考驾驶时长,并在目标用户驾驶车辆行驶的过程中判断当前驾驶时长是否在参考驾驶时长的范围之内,进而对用户进行提醒提高用户驾驶车辆安全性以及可靠性的技术效果。
实施例二
上述技术方案根据目标用户的历史驾驶数据以及第一环境信息,也就是当前环境信息,确定与目标用户相对应的疲劳驾驶时长,即参考驾驶时长。为了提高与目标用户相对应的疲劳驾驶时长,还需要根据车辆在行驶过程中的实际的环境信息更新或者修正疲劳驾驶时长。图2为本发明实施例二所提供的一种疲劳驾驶预警方法流程示意图。
如图2所述,本发明实施例的方法包括:
S210、基于面部图像采集模块采集目标用户的当前面部信息,并将所述目标用户的面部信息与存储于数据库中的面部信息进行比对。
获取与目标用户相对应的历史驾驶数据之前,可以基于面部图像采集模块来获取,具体可以是基于面部图像采集模块采集目标用户的当前面部信息,并将所述目标用户的面部信息与存储于数据库中的面部信息进行比对;根据比对结果确定与所述目标用户的历史驾驶数据信息。
其中,面部图像采集模块可以是摄像头,其具体的设置位置可以根据实际需求进行设置,只要能够确保获取驾驶员的面部信息即可。存储数据库主要用来存储并保存与面部图像信息相对应的历史驾驶数据信息,可以存储至少一个与面部图像信息相对应的历史驾驶数据,进而用户可以根据面部图像采集模块采集到的面部图像信息从存储数据库中存储的至少一个面部图像信息相对应的历史驾驶数据中调取与当前采集的面部图像信息相对应的历史驾驶数据信息。
示例性的,一辆车由A、B、C三个用户使用,基于面部图像采集模块分别采集A、B、C三个用户的面部图像信息,并将与采集到的面部图像信息相对应的驾驶数据信息存储在数据库中,累计统计A、B、C三个用户在半年时间的驾驶数据信息,当A用户使用该车辆时,面部图像采集模块采集A用户的面部图像信息,并根据A用户的面部图像信与数据库中的面部图像信息进行比对,根据比对结果确定与A用户相对应的历史驾驶数据,根据A用户的历史驾驶数据与当前的环境信息,确定与A用户相对应的疲劳驾驶时长,并将此时的驾驶时长作为参考驾驶时长。
S220、获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息。
在上述技术方案的基础上,获取了与目标用户相对应的历史驾驶数据信息,为了提高确定用户疲劳驾驶时长的准确性,还需要进一步获取目标用户所处的第一环境信息,也就是当前环境信息。示例性的,目标用户早上八点开始准备驾驶车辆行驶,此时获取与目标用户相对应的历史驾驶数据信息以及当前的环境信息,可选的,天气晴朗、环境温度为20℃、光线强度适中,此时根据历史驾驶数据以及当前的环境信息,可以初步确定与目标用户相对应的疲劳驾驶时长3.5小时。
S230、在所述目标用户驾驶过程中,获取车辆当前所处的第二环境信息,并根据所述第二环境信息更新所述参考驾驶时长。
需要说明的是,外界环境对目标用户的疲劳驾驶时间有很重要的影响,示例的,中午十二点到下午三点这一时间段时用户最容易犯困的时刻,当目标用户所处的环境温度较高时,也比较容易犯困,示例性的,夏天与冬天在同一时间段以同样的速度开车,由于夏天的温度较高,预设疲劳驾驶的时长会小于冬天预设疲劳驾驶的时长,因此在目标用户驾驶车辆行驶的过程中,也可以将外界的环境信息作为一个衡量标准。
步骤210中,根据第一环境与历史驾驶数据确定与目标用户相对应疲劳驾驶时长是以用户启动车辆时的环境来估计的,可以理解为默认目标用户驾驶车辆的环境信息是一直不变的。
为了避免在车辆运行的过程中环境发生变化导致确定疲劳驾驶时间不准确,导致没有技术对用户进行提醒的技术问题。在用户驾驶车辆行驶的过程中,获取第二环境信息,也就是车辆行驶过程中的环境信息,可选的,可以实时获取当前环境信息,也可以相隔预设的时间获取当前的环境信息,根据当前的环境信息更新预设疲劳驾驶时长。
示例性的,当目标用户所处的环境温度为20℃,时间为早上八点,环境管线适中,也就是说目标用户所述的温度以及光线适宜,此时可以不更新用户的参考驾驶时长,也就是预设疲劳驾驶时长;当目标用户所处的外界环境温度为35℃,时间为中午十二点半,此时的环境温度较高、光线较强,容易造成目标用户疲劳驾驶,需要根据环境信息更新预设疲劳驾驶时长,可选的,未结合外界环境光线时,目标用户的疲劳驾驶时长为3.5个小时,结合环境温度以及光线后,更新预设疲劳驾驶时长,可以为两个小时;目标用户可能是在晚上八点启动车辆,因此估算的时间可能是3个小时,在目标用户驾驶车辆的过程中,光线越来越弱,此时在行驶的过程中可以根据当前的光线,将预设疲劳驾驶时长更新为2个小时,结合目标用户所处的环境温度以及光线强度更新与所述目标用户相对应的预设疲劳驾驶时长。
目标用户所处的外界环境信息是多变的,因此结合目标用户所处的外界环境信息更新预设疲劳驾驶时长,提高了确定目标用户的预设驾驶时长的准确性,进而确保了目标用户驾驶车辆安全性的技术效果。
S240、根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。
根据目标用户的实际驾驶时间与参考时间的关系可以确定用户是否为疲劳驾驶。具体可以是:若所述目标用户的当前驾驶时长小于或等于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为正常驾驶;若所述目标用户的当前驾驶时长大于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为疲劳驾驶。具体可以理解的是当目标用户的当前驾驶时长在参考驾驶时长范围之内,可以认为目标用户正常驾驶,即未疲劳驾驶;当目标用户的当前驾驶时长超过参考驾驶时长,则可以判定目标用户疲劳驾驶。
S250、当确定出所述目标用户为疲劳驾驶时,则对所述目标用户进行提醒。
当目标用户的当前驾驶时间超过参考驾驶时间,则判定目标用户为疲劳驾驶,此时可以对用户进行提醒。其中,对用户进行提醒的具体方式可以是:基于设置在方向盘上的至少一个刺激电极对所述目标用户产生电刺激;和/或,基于设置在车内的语音提示模块播放语音信息,对用户进行提醒。
其中,方向盘上设置至少一个刺激电极,其数量可以是一个、两个、三个等,用户可以根据实际需求设置刺激电极的个数。至少一个刺激电极与控制电路电连接,并可以接收控制电路发出的控制信号。控制电路可以根据目标用户的当前状态发出至少一个控制信号,至少一个刺激电极接收控制电路发出的至少一个控制信号,从而使至少一个刺激电极发出不同强度的电刺激,达到提醒用户已疲劳驾驶的技术效果。在使用的过程中,也可以将至少一个刺激电极发出的电刺激与语音提示模块相结合。语音提示模块播放语音信息可以是“您已疲劳驾驶,请注意休息”等语音信息。示例性的,当检测到目标用户当前驾驶时间已超过参考驾驶时间,则判定目标用户疲劳驾驶,控制电路根据用户当前的状态发出至少一个控制信号,至少一个刺激电极接收控制电路发出的至少一个控制信号,并根据至少一个控制信号发出至少一种强度的电刺激,同时,语音提醒模块也可以播放一定的语音信息,可选的,劲爆歌曲或者语音提示灯。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气,根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长,根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。解决了现有技术中不论是采用面部图像采集模块连续采集目标用户的面部图像信息,根据面部图像信息中的瞳孔信息以及眨眼频率信息确定目标用户是否疲劳驾驶,还是根据用户的头部运动信息确定目标用户是否疲劳的方式,均是在目标用户驾驶车辆行驶的过程中确定目标用户是否疲劳,因此可能存在当检测到目标用户疲劳时,目标用户已经困倦,此时再对目标用户进行提示不起作用的技术问题,实现了提前预测目标用户的参考驾驶时长,并在目标用户驾驶车辆行驶的过程中判断当前驾驶时长是否在参考驾驶时长的范围之内,进而对用户进行提醒提高用户驾驶车辆安全性以及可靠性的技术效果。
在上述技术方案的基础之上,为了提高检测用户疲劳驾驶的准确性,还可以设置生理参数采集模块,其中,生理参数采集模块的采集可以通过穿戴设备来采集目标用户的生理参数信息,也可以将其集成在目标用户所要佩戴的耳机中,还可以是将其设置在方向盘上。在目标用户驾驶车辆的过程中,生理参数采集模块可以实时采集用户的生理参数信息,也可以在距离参考驾驶时长阈值的前一个小时实时采集用户的生理参数信息,其具体的采集目标用户的生理参数信息的方式在此不做限定,用户可以根据需求进行设置。其中,生理参数信息可以是目标用户的血氧浓度、心率、脉搏波、血压以及脑电信息等,在目标用户驾驶车辆行驶的过程中,可以获取目标用户的当前生理参数信息,并根据当前的生理参数信息更新参考驾驶时长。
结合生理参数信息更新参考驾驶时长以及确定目标用户的是否驾驶,具体可以是:获取目标用户的当前生理参数信息,根据当前生理参数信息更新参考驾驶时长,并在车辆运行的过程中结合目标用户的当前生理参数信息是否在预设生理参数范围之内以及当前驾驶时长是否在参考驾驶时长范围之内来确定用户是否疲劳驾驶。若满足其中的至少一个条件,则可以确定目标用户为正常驾驶;若两者均不满足条件,则可以判定目标用户当前的驾驶状态为疲劳驾驶。本发明实施例的技术方案可以将目标用户的当前生理参数信息与参考驾驶时长结合在一起判断目标用户的当前驾驶状态是否为疲劳驾驶,实现了从多方面判断用户的当前状态,并及时对用户进行提醒,提高了用户安全性的技术效果。
示例性的,当检测到当前的生理参数信息在预设生理参数信息范围之内,且当前驾驶时长在参考驾驶时长范围之内,则可以确定用户未疲劳驾驶,此时可以不对用户进行提醒,也可以向用户发出表扬的语音信息,如“您当前正在安全驾驶,good等语音信息”;当检测到当前的生理参数信息在预设生理参数信息范围之内,然而当前驾驶时长超出参考驾驶时长范围之内,则提醒用户及时休息等语音信息,可以理解为为了保证用户的安全性,只要上述一个条件未满足,则可以判定用户疲劳驾驶。
在上述技术方案的基础上,还需要说明的是用户在正常驾驶的情况下,头部可能出现一定的运动,示例性的,左右摇摆一下、两下、或者转动一周等,但是此时头部运动的信息不具备规律性。然而当用户疲劳时,头部运动是有一定的规律性的,可选的,点头的频率、转动头部的频率等。因此在上述技术方案的基础上,还设置了检测头部运动的检测装置,该检测装置与疲劳预警装置无线连接,用来检测目标用户的头部运行信息,并根据其头部运动信息确定目标用户是否疲劳。其中,检测用户头部运动信息的可以是九轴传感器,九轴传感器可以检测角度、加速度等信息的变换,因此可以将九轴传感器设置在用户佩戴的帽子上、耳机中等。需要说明的是,只要可以检测到用户的头部运动信息,其具体的设置方式可以不做限定。可选的,驾驶员在驾驶车辆的过程中,为了避免不安全驾驶因素的存在,一般会佩戴蓝牙耳机来接听电话,因此可以将检测头部运动信息的传感器集成在目标用户所要佩戴的耳机中。用户佩戴集成九轴传感器的耳机时,可以获取用户的头部运动信息,可选的,左右上下摇摆的角度等,进而也可以将目标用户的头部运动信息作为判定用户是否疲劳驾驶的标准之一。
在上述技术方案的基础之上,还需要说明的是,在目标用户驾驶车辆行驶的过程中,都可能出现疲劳的情形,因此可以根据用户当前驾驶时长以及生理参数信息判断用户的疲劳程度。可选的,根据所述目标用户的当前驾驶时长以及所述生理参数信息判定所述目标用户的当前疲劳等级;根据预先建立的疲劳等级与目标休息时长的映射关系表确定与所述当前疲劳等级对应的目标休息时长;获取所述目标用户的当前休息时长和目标休息时长,确定所述目标用户是否可以启动车辆。
具体可以理解为:在使用该疲劳驾驶预警装置之前,提前建立疲劳等级与目标用户目标休息时长之间的对应关系,可选的,一等级疲劳对应的目标休息时长为二十分钟、二等级疲劳对应的目标休息时长半个小时等,需要说明的是,此时的休息不一定是睡眠,还可以未驾驶的时间,疲劳驾驶预警装置可以根据目标用户的当前驾驶时长以及生理参数信息判断目标用户当前疲劳等级,并根据提前建立的映射关系表获取与当前疲劳等级相对应的休息时间。当目标用户再次使用车辆时,获取目标用户的当前休息时长,判断当前的休息时长与目标休息时长之间的关系确定目标用是否可以启动该车辆。
确定目标用户是否可以启动车辆的具体的判断方式可以是:若所述目标用户的休息时长大于等于预先建立的映射关系表中休息时长,则所述目标用户启动车辆;若所述目标用户的休息时长小于预先建立的映射关系表中的休息时长,则所述目标用户不能启动车辆。
本发明实施例的技术方案通过判断目标用户的当前休息时长是否超出目标休息时长,确定目标用户能否启动该车辆,采用此时方式可以保证目标用户能够有足够的休息时间,为进一步防止疲劳驾驶提供了保障,也提高了用户安全性的技术效果。
在上述技术方案的基础上,还可以通过车辆的运动信息判断目标用户是否为疲劳驾驶,具体可以是,在方向盘上设置九轴传感器,其在方向盘上的具体位置在此不做限定。九轴传感器可以检测方向盘的转动角度、车辆的加减速度信息。需要说明的是,当用户未疲劳驾驶时,可以提前对道路情形做出预判,并根据预判结果采取相应的措施,因此方向盘出现急转、车速突然减速突然加速的情形较少,然而,当用户疲劳驾驶时,驾驶员的注意力不集中、思维比较混沌,通常情况下很难根据道路的情况做出预判,因很方向盘可能会出现急转,车辆突然加速、突然减速的技术问题。因此可以将车辆的运动信息作为确定用户是否疲劳驾驶的衡量标准之一。疲劳驾驶预警装置还获取用户的车辆行驶信息,可以理解为在方向盘上安装的九轴传感器检测到方向盘的运动信息,并根据方向盘的运动信息确定目标用户当前的状态。具体可以是:在预设时间内,可选的,五分钟,方向盘上设置的九轴传感器检测到的车辆运动信息的数据,可选的,方向盘是否连续多次出现急转、车辆突然加速、突然减速等数据信息超出目标用户在正常状况下驾驶车辆的车辆运动信息数据范围,则可以确定目标用户为疲劳驾驶,可进而对目标用户进行提醒。
需要说明的是,上述确定疲劳驾驶的因素均可以作为判定用户疲劳驾驶的衡量标准,每个因素所占的权重值不尽相同,其具体权重值的分配可以根据当天的实际情况进行处理。示例性的,当用户所处的环境温度为35℃,驾驶车辆行驶的时间为中午十二点,则此时可以外界环境以及生理参数权重值较大,也就是作为主要的衡量标准。
还需要说明的是,本发明实施例的技术方案不仅可以提前预测目标用户的疲劳驾驶时间,还可以在目标用户驾驶车辆行驶的过程中根据各项参数信息实时更新与目标用户相对应的疲劳驾驶时间,进一步确保了用户驾驶车辆行驶安全性的技术效果。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的装置的结构示意图,该装置包括:获取数据模块310、确定疲劳驾驶时长模块320以及确定疲劳驾驶模块330。
获取数据模块310,用于获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气;确定疲劳驾驶时长模块320,用于根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长;确定疲劳驾驶模块330,用于根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。
在上述技术方案的基础上,所述确定疲劳驾驶时长模块320还用于:在所述目标用户驾驶过程中,获取车辆当前所处的第二环境信息,并根据所述第二环境信息更新所述参考驾驶时长。
在上述各技术方案的基础上,所述装置还包括:面部图像采集模块,用于基于面部图像采集模块采集用户的面部信息并将与所述面部信息相对应的所述用户的驾驶数据存储在数据库中。
在上述各技术方案的基础上,所述装置中的所述获取数据模块在所述获取目标用户的历史驾驶数据信息之前,还包括:基于面部图像采集模块采集目标用户的当前面部信息,并将所述目标用户的面部信息与存储于数据库中的面部信息进行比对;根据比对结果确定与所述目标用户的历史驾驶数据信息。
在上述各技术方案的基础上,所述装置还包括:基于生理参数检测模块获取所述目标用户的当前生理参数信息,其中,所述生理参数信息包括用户的血氧浓度、心率、脉搏波、血压以及脑电信息。
在上述各技术方案的基础上,在所述基于生理参数检测模块获取所述目标用户的当前生理参数信息之后,所述装置还包括:根据所述当前生理参数信息校正所述参考驾驶时长。
在上述各技术方案的基础上,所述确定疲劳驾驶模块还用于:若所述目标用户的当前驾驶时长小于或等于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为正常驾驶;若所述目标用户的当前驾驶时长大于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为疲劳驾驶,对所述目标用户进行提醒。
在上述各技术方案的基础上,所述装置还用于:根据所述目标用户的当前驾驶时长以及所述生理参数信息判定所述目标用户的当前疲劳等级;根据预先建立的疲劳等级与目标休息时长的映射关系表确定与所述当前疲劳等级对应的目标休息时长;获取所述目标用户的当前休息时长和目标休息时长,确定所述目标用户是否可以启动车辆。
在上述各技术方案的基础上,所述获取所述目标用户的当前休息的时长,并根据预先建立的疲劳等级与所述目标用户相对应的休息时长映射关系表,确定所述目标用户是否可以启动车辆,包括:若所述目标用户的休息时长大于等于预先建立的映射关系表中休息时长,则所述目标用户启动车辆;若所述目标用户的休息时长小于预先建立的映射关系表中的休息时长,则所述目标用户不能启动车辆。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气,根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长,根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。解决了现有技术中不论是采用面部图像采集模块连续采集目标用户的面部图像信息,根据面部图像信息中的瞳孔信息以及眨眼频率信息确定目标用户是否疲劳驾驶,还是根据用户的头部运动信息确定目标用户是否疲劳的方式,均是在目标用户驾驶车辆行驶的过程中确定目标用户是否疲劳,因此可能存在当检测到目标用户疲劳时,目标用户已经困倦,此时再对目标用户进行提示不起作用的技术问题,实现了提前预测目标用户的参考驾驶时长,并在目标用户驾驶车辆行驶的过程中判断当前驾驶时长是否在参考驾驶时长的范围之内,进而对用户进行提醒提高用户驾驶车辆安全性以及可靠性的技术效果。
本发明实施例所提供的基于驾驶行为判定疲劳驾驶的装置可执行本发明任意实施例所提供的基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是,上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明实施例的保护范围。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性设备40的框图。图4显示的设备40仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,设备40以通用计算设备的形式表现。设备40的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元401,系统存储器402,连接不同系统组件(包括系统存储器402和处理单元401)的总线403。
总线403表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
设备40典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备40访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器402可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)404和/或高速缓存存储器405。设备40可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统406可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线403相连。存储器402可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块407的程序/实用工具408,可以存储在例如存储器402中,这样的程序模块407包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块407通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备40也可以与一个或多个外部设备409(例如键盘、指向设备、显示器410等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该设备40交互的设备通信,和/或与使得该设备40能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口411进行。并且,设备40还可以通过网络适配器412与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器412通过总线403与设备40的其它模块通信。应当明白,尽管图4中未示出,可以结合设备40使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元401通过运行存储在系统存储器402中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法,其特征在于,包括:
获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息以及历史驾驶车辆的数据信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气;
根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长;
根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长,包括:
在所述目标用户驾驶过程中,获取车辆当前所处的第二环境信息,并根据所述第二环境信息更新所述参考驾驶时长。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
基于面部图像采集模块采集用户的面部信息并将与所述面部信息相对应的所述用户的驾驶数据存储在数据库中。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述获取目标用户的历史驾驶数据信息之前,还包括:
基于面部图像采集模块采集目标用户的当前面部信息,并将所述目标用户的面部信息与存储于数据库中的面部信息进行比对;
根据比对结果确定与所述目标用户的历史驾驶数据信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
基于生理参数检测模块获取所述目标用户的当前生理参数信息,其中,所述生理参数信息包括用户的血氧浓度、心率、脉搏波、血压以及脑电信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述基于生理参数检测模块获取所述目标用户的当前生理参数信息之后,还包括:
根据所述当前生理参数信息校正所述参考驾驶时长。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶,包括:
若所述目标用户的当前驾驶时长小于或等于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为正常驾驶;
若所述目标用户的当前驾驶时长大于所述参考驾驶时长,则判定所述目标用户为疲劳驾驶,对所述目标用户进行提醒。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述目标用户的当前驾驶时长以及所述生理参数信息判定所述目标用户的当前疲劳等级;
根据预先建立的疲劳等级与目标休息时长的映射关系表确定与所述当前疲劳等级对应的目标休息时长;
获取所述目标用户的当前休息时长和目标休息时长,确定所述目标用户是否可以启动车辆。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标用户的当前休息的时长,并根据预先建立的疲劳等级与所述目标用户相对应的休息时长映射关系表,确定所述目标用户是否可以启动车辆,包括:
若所述目标用户的休息时长大于等于预先建立的映射关系表中休息时长,则所述目标用户启动车辆;
若所述目标用户的休息时长小于预先建立的映射关系表中的休息时长,则所述目标用户不能启动车辆。
10.一种基于驾驶行为判定疲劳驾驶的装置,其特征在于,包括:
获取数据模块,用于获取目标用户的历史驾驶数据信息以及第一环境信息;其中,所述历史驾驶信息包括历史环境信息,所述环境信息包括环境温度、环境的光线以及天气;
确定疲劳驾驶时长模块,用于根据所述历史驾驶数据信息以及所述第一环境信息,确定所述目标用户的疲劳驾驶时长,并将所述疲劳驾驶时长作为参考驾驶时长;
确定疲劳驾驶模块,用于根据所述参考驾驶时长确定所述目标用户是否为疲劳驾驶。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810757092.6A CN108694813B (zh) | 2018-07-11 | 2018-07-11 | 基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810757092.6A CN108694813B (zh) | 2018-07-11 | 2018-07-11 | 基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108694813A true CN108694813A (zh) | 2018-10-23 |
CN108694813B CN108694813B (zh) | 2020-08-14 |
Family
ID=63850028
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810757092.6A Active CN108694813B (zh) | 2018-07-11 | 2018-07-11 | 基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108694813B (zh) |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109410524A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-03-01 | 四川大学锦城学院 | 一种驾驶员疲劳监测系统及其监测方法 |
CN109717853A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-05-07 | 扬州大学 | 基于树莓派的车载驾驶员疲劳检测系统 |
CN109849927A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-07 | 爱驰汽车有限公司 | 疲劳驾驶监测系统、方法、设备及存储介质 |
CN109884965A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-14 | 扬州大学 | 基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统 |
CN109905546A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-18 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种调节工作状态方法及终端 |
CN110126832A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-08-16 | 广东科学技术职业学院 | 一种智能驾驶系统以及智能驾驶方法 |
CN110281944A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-09-27 | 浙江亚太机电股份有限公司 | 基于多信息融合的驾驶员状态监测系统 |
CN110322132A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-10-11 | 东莞市天佑运输服务有限公司 | 一种基于管理平台的人员疲劳管控方法及系统 |
CN110588548A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 | 一种防止疲劳驾驶的方法及车辆驾驶管理系统 |
CN110638473A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-01-03 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 疲劳驾驶判定的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN110949396A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-04-03 | 西安芯海微电子科技有限公司 | 疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质 |
CN111354161A (zh) * | 2018-12-20 | 2020-06-30 | 奥迪股份公司 | 疲劳驾驶的提醒方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111369786A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 比亚迪股份有限公司 | 乘车出行的监控方法、车辆、服务器、系统和设备 |
CN111866056A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 信息推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112102586A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-18 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种疲劳驾驶告警方法、装置及设备 |
CN112422656A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-26 | 杭州图软科技有限公司 | 一种基于大数据的驾驶行为分析方法及其系统 |
CN112489369A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-03-12 | 安徽盛瑞科技有限公司 | 一种适用于车载导航系统的防瞌睡警报装置及使用方法 |
CN113442933A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-09-28 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 疲劳驾驶监控方法、系统、网络设备和存储介质 |
CN113706872A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-11-26 | 陕西汉唐计算机有限责任公司 | 一种防疲劳驾驶方法 |
CN114162131A (zh) * | 2020-09-10 | 2022-03-11 | 华为技术有限公司 | 一种驾驶行为监测方法及装置 |
CN114469035A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-05-13 | 清华大学 | 抗驾驶疲劳安全辅助系统及方法 |
CN115497290A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-12-20 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 面向交通系统韧性提升的个体行为风险识别方法及系统 |
CN115810253A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-03-17 | 同济大学 | 一种驾驶员微入睡事件短临预测的方法及系统 |
CN117576917A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 北京华录高诚科技有限公司 | 基于神经网络的车辆超时疲劳驾驶预测方法及智能设备 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104183091A (zh) * | 2014-08-14 | 2014-12-03 | 苏州清研微视电子科技有限公司 | 一种自适应调整疲劳驾驶预警系统灵敏度的系统 |
CN104943698A (zh) * | 2014-03-25 | 2015-09-30 | 福特环球技术公司 | 驾驶员辅助系统 |
CN104966382A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-10-07 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 驾驶员生理状态监控及应对系统和方法 |
CN104973054A (zh) * | 2014-04-04 | 2015-10-14 | 现代自动车株式会社 | 用于基于驾驶员的疲劳控制车辆的驾驶的装置和方法 |
CN105336105A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-02-17 | 宁波力芯科信息科技有限公司 | 一种预防疲劳驾驶的方法、智能设备及系统 |
CN105957310A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-09-21 | 北京小米移动软件有限公司 | 驾驶过程中的休息提醒方法、装置和设备 |
CN106251276A (zh) * | 2016-08-06 | 2016-12-21 | 山东华旗新能源科技有限公司 | 长途货车智慧管理系统 |
CN106652356A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-10 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 驾驶员疲劳判断方法以及装置 |
CN107845258A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-27 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质 |
CN207264555U (zh) * | 2017-08-24 | 2018-04-20 | 深圳金康特智能科技有限公司 | 一种基于智能穿戴设备的疲劳驾驶监控系统 |
CN108074374A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-05-25 | 陈世辉 | 一种用于汽车驾驶的智能安全系统 |
CN108113657A (zh) * | 2016-11-30 | 2018-06-05 | 天津职业技术师范大学 | 一种基于d-s证据理论的驾驶员疲劳检测方法 |
CN108175392A (zh) * | 2018-01-13 | 2018-06-19 | 翟玉莲 | 基于脉搏血氧实时监测的疲劳驾驶监测提醒方法及装置 |
-
2018
- 2018-07-11 CN CN201810757092.6A patent/CN108694813B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104943698A (zh) * | 2014-03-25 | 2015-09-30 | 福特环球技术公司 | 驾驶员辅助系统 |
CN104973054A (zh) * | 2014-04-04 | 2015-10-14 | 现代自动车株式会社 | 用于基于驾驶员的疲劳控制车辆的驾驶的装置和方法 |
CN104183091A (zh) * | 2014-08-14 | 2014-12-03 | 苏州清研微视电子科技有限公司 | 一种自适应调整疲劳驾驶预警系统灵敏度的系统 |
CN104966382A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-10-07 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 驾驶员生理状态监控及应对系统和方法 |
CN105336105A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-02-17 | 宁波力芯科信息科技有限公司 | 一种预防疲劳驾驶的方法、智能设备及系统 |
CN105957310A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-09-21 | 北京小米移动软件有限公司 | 驾驶过程中的休息提醒方法、装置和设备 |
CN106251276A (zh) * | 2016-08-06 | 2016-12-21 | 山东华旗新能源科技有限公司 | 长途货车智慧管理系统 |
CN108113657A (zh) * | 2016-11-30 | 2018-06-05 | 天津职业技术师范大学 | 一种基于d-s证据理论的驾驶员疲劳检测方法 |
CN106652356A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-10 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 驾驶员疲劳判断方法以及装置 |
CN207264555U (zh) * | 2017-08-24 | 2018-04-20 | 深圳金康特智能科技有限公司 | 一种基于智能穿戴设备的疲劳驾驶监控系统 |
CN107845258A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-27 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质 |
CN108175392A (zh) * | 2018-01-13 | 2018-06-19 | 翟玉莲 | 基于脉搏血氧实时监测的疲劳驾驶监测提醒方法及装置 |
CN108074374A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-05-25 | 陈世辉 | 一种用于汽车驾驶的智能安全系统 |
Cited By (32)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109410524B (zh) * | 2018-12-06 | 2021-07-09 | 四川大学锦城学院 | 一种驾驶员疲劳监测系统及其监测方法 |
CN109410524A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-03-01 | 四川大学锦城学院 | 一种驾驶员疲劳监测系统及其监测方法 |
CN111354161A (zh) * | 2018-12-20 | 2020-06-30 | 奥迪股份公司 | 疲劳驾驶的提醒方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111369786A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 比亚迪股份有限公司 | 乘车出行的监控方法、车辆、服务器、系统和设备 |
CN109849927A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-07 | 爱驰汽车有限公司 | 疲劳驾驶监测系统、方法、设备及存储介质 |
CN109905546A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-18 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种调节工作状态方法及终端 |
CN109884965A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-14 | 扬州大学 | 基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统 |
CN109717853A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-05-07 | 扬州大学 | 基于树莓派的车载驾驶员疲劳检测系统 |
CN110126832A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-08-16 | 广东科学技术职业学院 | 一种智能驾驶系统以及智能驾驶方法 |
CN110126832B (zh) * | 2019-04-18 | 2020-07-10 | 广东科学技术职业学院 | 一种智能驾驶系统以及智能驾驶方法 |
CN110281944A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-09-27 | 浙江亚太机电股份有限公司 | 基于多信息融合的驾驶员状态监测系统 |
CN110322132A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-10-11 | 东莞市天佑运输服务有限公司 | 一种基于管理平台的人员疲劳管控方法及系统 |
CN110638473A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-01-03 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 疲劳驾驶判定的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN110588548A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-20 | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 | 一种防止疲劳驾驶的方法及车辆驾驶管理系统 |
CN110949396A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-04-03 | 西安芯海微电子科技有限公司 | 疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质 |
CN110949396B (zh) * | 2019-11-21 | 2021-11-23 | 西安芯海微电子科技有限公司 | 疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质 |
CN111866056A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 信息推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111866056B (zh) * | 2020-03-23 | 2023-11-21 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 信息推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN114162131A (zh) * | 2020-09-10 | 2022-03-11 | 华为技术有限公司 | 一种驾驶行为监测方法及装置 |
WO2022052754A1 (zh) * | 2020-09-10 | 2022-03-17 | 华为技术有限公司 | 一种驾驶行为监测方法及装置 |
CN112102586A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-18 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种疲劳驾驶告警方法、装置及设备 |
CN112102586B (zh) * | 2020-09-17 | 2022-09-02 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种疲劳驾驶告警方法、装置及设备 |
CN112422656A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-26 | 杭州图软科技有限公司 | 一种基于大数据的驾驶行为分析方法及其系统 |
CN112489369B (zh) * | 2020-11-06 | 2022-07-05 | 安徽盛瑞科技有限公司 | 一种适用于车载导航系统的防瞌睡警报装置及使用方法 |
CN112489369A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-03-12 | 安徽盛瑞科技有限公司 | 一种适用于车载导航系统的防瞌睡警报装置及使用方法 |
CN113442933A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-09-28 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | 疲劳驾驶监控方法、系统、网络设备和存储介质 |
CN113706872A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-11-26 | 陕西汉唐计算机有限责任公司 | 一种防疲劳驾驶方法 |
CN114469035A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-05-13 | 清华大学 | 抗驾驶疲劳安全辅助系统及方法 |
CN115497290A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-12-20 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 面向交通系统韧性提升的个体行为风险识别方法及系统 |
CN115497290B (zh) * | 2022-09-15 | 2024-04-09 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 面向交通系统韧性提升的个体行为风险识别方法及系统 |
CN115810253A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-03-17 | 同济大学 | 一种驾驶员微入睡事件短临预测的方法及系统 |
CN117576917A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 北京华录高诚科技有限公司 | 基于神经网络的车辆超时疲劳驾驶预测方法及智能设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108694813B (zh) | 2020-08-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108694813A (zh) | 基于驾驶行为判定疲劳驾驶的方法及装置 | |
CN108694814A (zh) | 疲劳驾驶预警方法、装置、设备及存储介质 | |
CN108909718B (zh) | 疲劳驾驶预警方法、装置、设备及存储介质 | |
CN108877151A (zh) | 疲劳驾驶预警方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112041910B (zh) | 信息处理装置、移动设备、方法和程序 | |
WO2020054458A1 (ja) | 情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラム | |
US10493914B2 (en) | System and method for vehicle collision mitigation with vulnerable road user context sensing | |
WO2019202881A1 (ja) | 情報処理装置、移動装置、情報処理システム、および方法、並びにプログラム | |
JP7092116B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム | |
WO2020100539A1 (ja) | 情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラム | |
CN105741494B (zh) | 一种基于线下数据匹配的驾驶员疲劳监测方法 | |
JPWO2019151266A1 (ja) | 情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラム | |
CN106618524A (zh) | 丧失驾驶能力的检测和预防 | |
CN106952448B (zh) | 一种具备驾驶全周期疲劳等级实时辨识预警功能的车载装置 | |
CN106095074A (zh) | 一种基于智能可穿戴设备的车辆监控处理方法和终端 | |
US20200130706A1 (en) | Automated driver assistance system | |
CN109572704A (zh) | 一种疲劳驾驶的提醒方法及装置 | |
US20190313223A1 (en) | System and method for driving condition detection and notification | |
CN114340970A (zh) | 信息处理设备、移动设备、信息处理系统、方法和程序 | |
CN110638473A (zh) | 疲劳驾驶判定的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
WO2019208014A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム | |
CN109920212A (zh) | 基于仪表的驾驶员疲劳状态显示提醒方法 | |
JP5340660B2 (ja) | 車両用乗員覚醒装置 | |
CN111086448A (zh) | 车辆、车机设备及基于智能穿戴设备的驾驶行为提示方法 | |
Yoshimoto et al. | Building a sensor network to measure drivers' emotions |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |