CN110027567A - 驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质 - Google Patents
驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110027567A CN110027567A CN201910358618.8A CN201910358618A CN110027567A CN 110027567 A CN110027567 A CN 110027567A CN 201910358618 A CN201910358618 A CN 201910358618A CN 110027567 A CN110027567 A CN 110027567A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- threshold
- driver
- determining
- driving
- driving state
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 152
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 150
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 46
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 21
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 76
- 206010048232 Yawning Diseases 0.000 claims description 62
- 241001282135 Poromitra oscitans Species 0.000 claims description 57
- 210000003128 head Anatomy 0.000 claims description 42
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 40
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 38
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 38
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 27
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 claims description 17
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 230000004399 eye closure Effects 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 15
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 10
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 101000844751 Metallosphaera cuprina (strain Ar-4) DNA-binding protein 7 Proteins 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K28/00—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
- B60K28/02—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver
- B60K28/06—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver
- B60K28/066—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver actuating a signalling device
-
- 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
-
- 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
- B60W2040/0818—Inactivity or incapacity of driver
- B60W2040/0827—Inactivity or incapacity of driver due to sleepiness
-
- 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
- B60W2040/0836—Inactivity or incapacity of driver due to alcohol
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本申请公开了一种驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质，属于智能汽车技术领域。所述方法包括：在汽车行驶过程中，获取所述汽车的行驶状态参数、所述汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值；基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。本申请可以基于行驶状态参数和环境信息动态地确定状态监测阈值，从而可以提高确定驾驶状态的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本申请涉及智能汽车技术领域，特别涉及一种驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质。
背景技术
随着人们生活水平的提高，汽车渐渐成为人们出行时必不可少的代步工具。但是，随着汽车数量的增多，交通事故也越来越频繁的发生，而导致交通事故频发的原因包括驾驶员的疲劳驾驶。因此，为了避免交通事故的发生，通常需要对驾驶员的驾驶状态进行检测。
目前，在检测驾驶员的驾驶状态时，可以基于驾驶员生理指标的监测方法，通过穿戴式设备监测脑电图、心电图、肌电图、呼吸效果、体温等生理参数，然后根据该生理参数，确定驾驶员的驾驶状态。或者，基于视觉的检测方法，监测驾驶员头部运动变化、身体姿态、眼睛闭合时间等运动参数，并根据该运动参数确定驾驶员的驾驶状态。或者，基于车辆的行驶状态的检测方法，监测诸如车辆转向、油门、档位、刹车、速度、加速度、车辆在车道中的位置等车辆状态参数判断驾驶员的驾驶状态。
但是，由于在通过基于驾驶员生理指标的监测方法确定驾驶员的驾驶状态时，驾驶员需要佩戴穿戴式设备，有时候驾驶员可能会忘记佩戴，导致无法检测驾驶员的生理参数，从而导致无法确定驾驶员的驾驶状态。在基于视觉的检测方法确定驾驶员的驾驶状态时，通常需要获取准确的信息，导致操作复杂，降低了确定驾驶员驾驶状态的效率。在基于车辆的行驶状态的检测方法确定驾驶员的驾驶状态时，车辆行驶状态容易受到驾驶员驾驶经验和环境因素的影响，导致根据获取的车辆状态参数确定的驾驶状态不准确，降低了确定驾驶员驾驶状态的可靠性。
发明内容
本申请实施例提供了一种驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质，用于解决相关技术中确定驾驶状态不准确、可靠性差的问题。所述技术方案如下：
第一方面，提供了一种驾驶员的驾驶状态确定方法，所述方法包括：
在汽车行驶过程中，获取所述汽车的行驶状态参数、所述汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；
基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值；
基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
可选地，所述基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值，包括：
确定所述行驶状态参数是否满足行驶状态条件；
当所述行驶状态参数满足所述行驶状态条件时，确定所述环境参数是否满足第一行驶环境条件；
当所述环境参数不满足第一行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的检测时长阈值，所述检测时长阈值用于限定检测所述驾驶员的驾驶状态的时长；
当所述环境参数满足所述第一行驶环境条件时，确定所述环境参数是否满足第二行驶环境条件；
当所述环境参数满足所述第二行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值用于检测所述驾驶员是否疲劳驾驶。
可选地，所述环境信息包括所述汽车车厢内二氧化碳浓度、湿度值和温度值；
所述确定所述环境参数是否满足第一行驶环境条件，包括：
将所述二氧化碳浓度与第一浓度范围进行比较，将所述湿度值与湿度范围进行比较，并将所述温度值与温度范围进行比较；
当所述二氧化碳浓度不位于第一浓度范围内，和/或，所述湿度值不位于湿度范围内，和/或，所述温度值不位于温度范围内时，确定所述环境参数不满足所述第一行驶环境条件；
当所述二氧化碳浓度位于所述第一浓度范围内，且所述湿度值位于所述湿度范围内，且所述温度值位于所述温度范围内时，确定所述环境参数满足所述第一行驶环境条件。
可选地，所述环境信息还包括所述驾驶员所在位置的酒精浓度和所述汽车的行驶时间；
所述确定所述环境参数是否满足第二行驶环境条件，包括：
将所述酒精浓度与第二浓度范围进行比较；
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围内时，将所述汽车的行驶时间与指定时间段进行比较；
当所述汽车的行驶时间位于所述指定时间段内时，确定所述环境参数满足所述第二行驶环境条件。
可选地，所述将所述酒精浓度与第二浓度范围进行比较之后，还包括：
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围之外时，确定所述驾驶员的驾驶状态为酒驾；
向监控平台发送提示信息，所述提示信息用于提示所述汽车的驾驶员酒驾。
可选地，所述状态检测阈值包括疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值包括检测时长阈值、点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值、闭眼时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值；
所述基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态，包括：
对所述视觉信息进行图像识别，得到所述驾驶员的面部特征；
基于所述面部特征、所述检测时长阈值、所述闭眼百分比阈值、所述长宽比例阈值、所述头部角度阈值和所述视线角度阈值，确定所述驾驶员的疲劳信息；
基于所述疲劳信息和/或所述行驶状态参数，以及所述点头次数阈值、所述打哈欠次数阈值、所述分神时长阈值和所述闭眼时长阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
可选地，所述基于所述面部特征、所述检测时长阈值、所述闭眼百分比阈值、所述长宽比例阈值、所述头部角度阈值和所述视线角度阈值，确定所述驾驶员的疲劳信息，包括：
根据所述面部特征，确定眼睑遮住瞳孔的面积百分比，和/或，确定嘴的长宽比例，和/或，确定头部进行俯视时的俯视角度，和/或，确定视线角度；
当所述眼睑遮住瞳孔的面积百分比大于或等于所述瞳孔面积的闭眼百分比阈值时，确定所述驾驶员闭眼，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的闭眼时长；和/或，
当所述嘴的长宽比例大于或等于所述长宽比例阈值时，确定所述驾驶员打哈欠，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的打哈欠次数；和/或，
当所述俯视角度大于或等于所述头部角度阈值时，确定所述驾驶员点头，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的点头次数；和/或，
当所述视线角度大于或等于所述视线角度阈值时，确定所述驾驶员分神，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的分神时长。
可选地，所述基于所述疲劳信息和/或所述行驶状态参数，以及所述点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态，包括：
当所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态；或者，
当所述行驶状态参数包括所述驾驶员与所述汽车的方向盘的接触面积、所述方向盘受到的压力值和所述方向盘的转动信息时，如果所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，和/或，所述接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，所述压力值小于或等于压力阈值，和/或，所述转动信息不满足驾驶转动条件时，确定所述驾驶员处于驾驶疲劳状态。
第二方面，提供了一种驾驶员的驾驶状态确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于在汽车行驶过程中，获取所述汽车的行驶状态参数、所述汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；
第一确定模块，用于基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值；
第二确定模块，用于基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
可选地，所述第一确定模块包括：
第一确定子模块，用于确定所述行驶状态参数是否满足行驶状态条件；
第二确定子模块，用于当所述行驶状态参数满足所述行驶状态条件时，确定所述环境参数是否满足第一行驶环境条件；
第一调整子模块，用于当所述环境参数不满足第一行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的检测时长阈值，所述检测时长阈值用于限定检测所述驾驶员的驾驶状态的时长；
第三确定子模块，用于当所述环境参数满足所述第一行驶环境条件时，确定所述环境参数是否满足第二行驶环境条件；
第二调整子模块，用于当所述环境参数满足所述第二行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值用于检测所述驾驶员是否疲劳驾驶。
可选地，所述环境信息包括所述汽车车厢内二氧化碳浓度、湿度值和温度值；
所述第二确定子模块用于：
将所述二氧化碳浓度与第一浓度范围进行比较，将所述湿度值与湿度范围进行比较，并将所述温度值与温度范围进行比较；
当所述二氧化碳浓度不位于第一浓度范围内，和/或，所述湿度值不位于湿度范围内，和/或，所述温度值不位于温度范围内时，确定所述环境参数不满足所述第一行驶环境条件；
当所述二氧化碳浓度位于所述第一浓度范围内，且所述湿度值位于所述湿度范围内，且所述温度值位于所述温度范围内时，确定所述环境参数满足所述第一行驶环境条件。
可选地，所述环境信息还包括所述驾驶员所在位置的酒精浓度和所述汽车的行驶时间；
所述第三确定子模块用于：
将所述酒精浓度与第二浓度范围进行比较；
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围内时，将所述汽车的行驶时间与指定时间段进行比较；
当所述汽车的行驶时间位于所述指定时间段内时，确定所述环境参数满足所述第二行驶环境条件。
可选地，所述第三确定子模块还用于：
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围之外时，确定所述驾驶员的驾驶状态为酒驾；
向监控平台发送提示信息，所述提示信息用于提示所述汽车的驾驶员酒驾。
可选地，所述状态检测阈值包括疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值包括检测时长阈值、点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值、闭眼时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值；
所述第二确定模块包括：
识别子模块，用于对所述视觉信息进行图像识别，得到所述驾驶员的面部特征；
第四确定子模块，用于基于所述面部特征、所述检测时长阈值、所述闭眼百分比阈值、所述长宽比例阈值、所述头部角度阈值和所述视线角度阈值，确定所述驾驶员的疲劳信息；
第五确定子模块，用于基于所述疲劳信息和/或所述行驶状态参数，以及所述点头次数阈值、所述打哈欠次数阈值、所述分神时长阈值和所述闭眼时长阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
可选地，所述第四确定子模块用于：
根据所述面部特征，确定眼睑遮住瞳孔的面积百分比，和/或，确定嘴的长宽比例，和/或，确定头部进行俯视时的俯视角度，和/或，确定视线角度；
当所述眼睑遮住瞳孔的面积百分比大于或等于所述瞳孔面积的闭眼百分比阈值时，确定所述驾驶员闭眼，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的闭眼时长；和/或，
当所述嘴的长宽比例大于或等于所述长宽比例阈值时，确定所述驾驶员打哈欠，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的打哈欠次数；和/或，
当所述俯视角度大于或等于所述头部角度阈值时，确定所述驾驶员点头，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的点头次数；和/或，
当所述视线角度大于或等于所述视线角度阈值时，确定所述驾驶员分神，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的分神时长。
可选地，所述第五确定子模块用于：
当所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态；或者，
当所述行驶状态参数包括所述驾驶员与所述汽车的方向盘的接触面积、所述方向盘受到的压力值和所述方向盘的转动信息时，如果所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，和/或，所述接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，所述压力值小于或等于压力阈值，和/或，所述转动信息不满足驾驶转动条件时，确定所述驾驶员处于驾驶疲劳状态。
第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的方法。
第四方面，提供了一种汽车，所述汽车包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行上述第一方面提供的任一项方法的步骤。
第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面提供的任一项方法的步骤。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
在本申请实施例中，可以获取汽车的行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；基于行驶状态参数和环境信息，动态地确定状态检测阈值，并基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态。由于可以动态的确定状态监测阈值，从而可以提高确定驾驶状态的准确性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种驾驶员的驾驶状态确定系统架构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种驾驶员的驾驶状态确定方法流程图；
图3是本申请实施例提供的另一种驾驶员的驾驶状态确定方法流程图；
图4是本申请实施例提供的一种驾驶员的驾驶状态确定装置结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种第一确定模块装置结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种第二确定模块装置结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种汽车的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在对本申请实施例进行详细的解释说明之前，先对本申请实施例中涉及到的应用场景及系统架构分别进行解释说明。
首先，对本申请实施例中涉及到的应用场景进行介绍。
目前，为了避免驾驶员在驾驶汽车时因疲劳驾驶或酒驾而导致交通事故的发生，通常需要确定驾驶员的驾驶状态。其中，在检测驾驶员的驾驶状态时，可以基于驾驶员生理指标的监测方法，或者，基于视觉的检测方法，或者，基于车辆的行驶状态的检测方法。但是，由于在通过基于驾驶员生理指标的监测方法确定驾驶员的驾驶状态时，驾驶员需要佩戴穿戴式设备，有时候驾驶员可能会忘记佩戴，导致无法检测驾驶员的生理参数，从而导致无法确定驾驶员的驾驶状态。在基于视觉的检测方法确定驾驶员的驾驶状态时，通常需要获取准确的信息，导致操作复杂，降低了确定驾驶员驾驶状态的效率。在基于车辆的行驶状态的检测方法确定驾驶员的驾驶状态时，车辆行驶状态容易受到驾驶员驾驶经验和环境因素的影响，导致根据获取的车辆状态参数确定的驾驶状态不准确，降低了确定驾驶员驾驶状态的可靠性。
基于这样的应用场景，本申请实施例提供了一种能够体改确定准确信和可靠性的驾驶员的驾驶状态确定方法。
接下来，对本申请实施例涉及的系统架构进行介绍。
图1为本申请实施例提供的一种驾驶员的驾驶状态确定系统架构示意图，参见图1，该系统包括二氧化碳传感器1、酒精传感器2、温湿度传感器3、摄像头4、方向盘压力传感器5、心率传感器6、MCU7可以包括数据采集单元71和数据处理单元72，该二氧化碳传感器1、酒精传感器2、温湿度传感器3、摄像头4、方向盘传感器5和心率传感器6可以分别与数据采集单元71连接，数据采集单元71与数据处理单元72连接。
其中，二氧化碳传感器1用于获取汽车车厢内的二氧化碳浓度，酒精传感器2用于获取驾驶员所在位置的酒精浓度，温湿度传感器3用于获取汽车车厢内湿度值和温度值，摄像头4由于获取驾驶员的视觉信息，方向盘传感器5用于获取方向盘转角角度、方向盘与驾驶员的接触面积和方向盘收到的压力值，心率传感器6用于获取驾驶员的心率值；数据采集单元71用于从二氧化碳传感器1、酒精传感器2、温湿度传感器3、摄像头4、方向盘压力传感器5、心率传感器6中分别获取汽车车厢内二氧化碳浓度、驾驶员所在位置的酒精浓度、车厢内的湿度值、温度值、驾驶员的视觉信息、方向盘转角角度、方向盘与驾驶员的接触面积、方向盘收到的压力值和驾驶员的心率值，并将获取到的汽车的行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息发送至数据处理单元72；数据处理单元72用于在接收到数据采集单元71获取的汽车的行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息后，基于行驶状态参数和环境信息，确定状态检测阈值；基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态。
需要说明的是，参见图1，该系统还包括车载T-BOX8和监控平台9。车载T-BOX8分别与数据处理单元72和监控平台9连接，数据处理单元72可以将驾驶员的驾驶状态通过车载T-BOX8发送至监控平台9。
在对本申请实施例的应用场景和系统架构进行介绍之后，接下来将结合附图对本申请实施例提供的驾驶员的驾驶状态确定方法进行详细介绍。
图2为本申请实施例提供的一种驾驶员的驾驶状态确定方法的流程图，参见图2，该方法应用于汽车中，包括如下步骤。
步骤201：在汽车行驶过程中，获取该汽车的行驶状态参数、该汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息。
步骤202：基于该行驶状态参数和该环境信息，确定状态检测阈值。
步骤203：基于该视觉信息和/或行驶状态参数，以及该状态检测阈值，确定该驾驶员的驾驶状态。
在本申请实施例中，可以获取汽车的行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；基于行驶状态参数和环境信息，动态地确定状态检测阈值，并基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态。由于可以动态的确定状态监测阈值，从而可以提高确定驾驶状态的准确性和可靠性。
可选地，基于该行驶状态参数和该环境信息，确定状态检测阈值，包括：
确定该行驶状态参数是否满足行驶状态条件；
当该行驶状态参数满足该行驶状态条件时，确定该环境参数是否满足第一行驶环境条件；
当该环境参数不满足第一行驶环境条件时，调整该状态检测阈值中的检测时长阈值，该检测时长阈值用于限定检测该驾驶员的驾驶状态的时长；
当该环境参数满足该第一行驶环境条件时，确定该环境参数是否满足第二行驶环境条件；
当该环境参数满足该第二行驶环境条件时，调整该状态检测阈值中的疲劳检测阈值，该疲劳检测阈值用于检测该驾驶员是否疲劳驾驶。
可选地，该环境信息包括该汽车车厢内二氧化碳浓度、湿度值和温度值；
确定该环境参数是否满足第一行驶环境条件，包括：
将该二氧化碳浓度与第一浓度范围进行比较，将该湿度值与湿度范围进行比较，并将该温度值与温度范围进行比较；
当该二氧化碳浓度不位于第一浓度范围内，和/或，该湿度值不位于湿度范围内，和/或，该温度值不位于温度范围内时，确定该环境参数不满足该第一行驶环境条件；
当该二氧化碳浓度位于该第一浓度范围内，且该湿度值位于该湿度范围内，且该温度值位于该温度范围内时，确定该环境参数满足该第一行驶环境条件。
可选地，该环境信息还包括该驾驶员所在位置的酒精浓度和该汽车的行驶时间；
确定该环境参数是否满足第二行驶环境条件，包括：
将该酒精浓度与第二浓度范围进行比较；
当该酒精浓度位于该第二浓度范围内时，将该汽车的行驶时间与指定时间段进行比较；
当该汽车的行驶时间位于该指定时间段内时，确定该环境参数满足该第二行驶环境条件。
可选地，将该酒精浓度与第二浓度范围进行比较之后，还包括：
当该酒精浓度位于该第二浓度范围之外时，确定该驾驶员的驾驶状态为酒驾；
向监控平台发送提示信息，该提示信息用于提示该汽车的驾驶员酒驾。
可选地，该状态检测阈值包括疲劳检测阈值，该疲劳检测阈值包括检测时长阈值、点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值、闭眼时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值；
该基于该视觉信息和/或行驶状态参数，以及该状态检测阈值，确定该驾驶员的驾驶状态，包括：
对该视觉信息进行图像识别，得到该驾驶员的面部特征；
基于该面部特征、该检测时长阈值、该闭眼百分比阈值、该长宽比例阈值、该头部角度阈值和该视线角度阈值，确定该驾驶员的疲劳信息；
基于该疲劳信息和/或该行驶状态参数，以及该点头次数阈值、该打哈欠次数阈值、该分神时长阈值和该闭眼时长阈值，确定该驾驶员的驾驶状态。
可选地，基于该面部特征、该检测时长阈值、该闭眼百分比阈值、该长宽比例阈值、该头部角度阈值和该视线角度阈值，确定该驾驶员的疲劳信息，包括：
根据该面部特征，确定眼睑遮住瞳孔的面积百分比，和/或，确定嘴的长宽比例，和/或，确定头部进行俯视时的俯视角度，和/或，确定视线角度；
当该眼睑遮住瞳孔的面积百分比大于或等于该瞳孔面积的闭眼百分比阈值时，确定该驾驶员闭眼，并确定该驾驶员在该检测时长阈值内的闭眼时长；和/或，
当该嘴的长宽比例大于或等于该长宽比例阈值时，确定该驾驶员打哈欠，并确定该驾驶员在该检测时长阈值内的打哈欠次数；和/或，
当该俯视角度大于或等于该头部角度阈值时，确定该驾驶员点头，并确定该驾驶员在该检测时长阈值内的点头次数；和/或，
当该视线角度大于或等于该视线角度阈值时，确定该驾驶员分神，并确定该驾驶员在该检测时长阈值内的分神时长。
可选地，基于该疲劳信息和/或该行驶状态参数，以及该点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值，确定该驾驶员的驾驶状态，包括：
当该闭眼时长大于或等于该闭眼时长阈值，和/或，该打哈欠次数大于或等于该打哈欠次数阈值，和/或，该点头次数大于或等于该点头次数阈值，和/或，该分神时长大于或等于该分神时长阈值时，确定该驾驶员处于疲劳驾驶状态；或者，
当该行驶状态参数包括该驾驶员与该汽车的方向盘的接触面积、该方向盘受到的压力值和该方向盘的转动信息时，如果该闭眼时长大于或等于该闭眼时长阈值，和/或，该打哈欠次数大于或等于该打哈欠次数阈值，和/或，该点头次数大于或等于该点头次数阈值，和/或，该分神时长大于或等于该分神时长阈值时，和/或，该接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，该压力值小于或等于压力阈值，和/或，该转动信息不满足驾驶转动条件时，确定该驾驶员处于驾驶疲劳状态。
上述所有可选技术方案，均可按照任意结合形成本申请的可选实施例，本申请实施例对此不再一一赘述。
图3为本申请实施例提供的一种驾驶员的驾驶状态确定方法的流程图，参见图3，该方法包括如下步骤。
步骤301：在汽车行驶过程中，汽车获取行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息。
由于驾驶员在长时间驾驶汽车后，驾驶员的反应可能会变的迟钝，从而导致交通事故发生。因此，为了确定驾驶员的驾驶状态，避免驾驶员因疲劳驾驶而导致将发生交通事故，汽车在确定驾驶员的驾驶状态时，需要在行驶过程中需要获取行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息。
需要说明的是，该行驶信息可以包括汽车的行驶速度、驾驶模式、驾驶员与汽车的方向盘的接触面积、方向盘受到的压力值和方向盘的转动信息等；环境信息可以包括汽车车厢内二氧化碳浓度、湿度值、温度值、驾驶员所在位置的酒精浓度、汽车的行驶时间等等。
其中，汽车可以通过安装的二氧化碳传感器获取汽车车厢内的二氧化碳浓度；和/或，通过安装的酒精传感器获取驾驶员所在位置的酒精浓度；和/或，通过安装的温湿度传感器获取汽车车厢内湿度值和温度值；和/或，通过安装的光强度传感器获取汽车当前所处环境的光照强度，当光照强度小于强度阈值时，确定汽车在指定时间段内行驶，也即是，汽车可以根据光照强度确定当前是在白天行驶还是在晚上行驶。或者，汽车还可以可以通过车载终端显示的时间确定具体的行驶时间。
另外，由于通常情况下，为了获取驾驶员的诸如心率等生理参数，通常需要驾驶员佩戴可穿戴设备，可能会让驾驶员妨碍，且驾驶员也可能会忘记佩带可穿戴设备，因此，为了保证能够获取到驾驶员的生理参数，可以在汽车的方向盘中设置心率传感器，当驾驶员手握方向盘时，方向盘中的心率传感器可以获取驾驶员的心率信息，同时，方向盘中的压力传感器和面积传感器可以分别获取方向盘受到的压力值以及与驾驶员的接触面积。
需要说明的是，该指定时间段可以事先设置，比如，该指定时间段可以为晚7点至早7点、晚8点至早7点等等。
再者，汽车可以实时获取驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息，也可以在汽车行驶时间达到行驶时长阈值时，获取驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息，还可以每隔时间间隔驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息。该行驶时长阈值和时间间隔可以事先设置，比如，该行驶时长阈值可以为2小时、3小时等等，时间间隔可以为30分钟、1小时等等。
步骤302：汽车基于行驶状态参数和环境信息，确定状态检测阈值。
由于驾驶员在白天驾驶汽车时通常不会很匹配，但是在晚上驾驶汽车时通产更容易疲惫，通过相同的状态检测阈值来衡量驾驶员的驾驶状态，可能会导致确定驾驶状态的准确性不高。因此，为了提高确定驾驶员状态的准确性，汽车可以基于行驶状态参数和环境信息，确定状态检测阈值。
需要说明的是，状态检测阈值可以包括检测时长阈值和疲劳检测阈值，该检测时长阈值用于限定检测驾驶员的驾驶状态的时长，疲劳检测阈值用于检测驾驶员是否疲劳驾驶。该疲劳检测阈值可以包括点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值、闭眼时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值。
其中，汽车基于行驶状态参数和环境信息，确定状态检测阈值的操作可以为：确定行驶状态参数是否满足行驶状态条件；当行驶状态参数满足行驶状态条件时，确定环境参数是否满足第一行驶环境条件；当环境参数不满足第一行驶环境条件时，调整状态检测阈值中的检测时长阈值；当环境参数满足第一行驶环境条件时，确定环境参数是否满足第二行驶环境条件；当环境参数满足第二行驶环境条件时，调整状态检测阈值中的疲劳检测阈值，该疲劳检测阈值用于检测驾驶员是否疲劳驾驶。
需要说明的是，该行驶状态参数可以包括汽车的行驶速度，因此，当汽车的行驶速度大于或等于速度阈值时，确定驾驶状态参数满足行驶状态条件。该速度阈值可以事先设置，比如，该速度阈值可以为15千米/小时、16千米/小时等等。
另外，由于环境信息可以包括汽车车厢内二氧化碳浓度、湿度值和温度值等信息，因此，汽车确定环境参数是否满足行驶环境条件的操作可以为：将二氧化碳浓度与第一浓度范围进行比较，将湿度值与湿度范围进行比较，并将温度值与温度范围进行比较；当二氧化碳浓度不位于第一浓度范围内，和/或，湿度值不位于湿度范围内，和/或，温度值不位于温度范围内时，确定环境参数不满足第一行驶环境条件；当二氧化碳浓度位于第一浓度范围内，且湿度值位于湿度范围内，且温度值位于温度范围内时，将酒精浓度与第二浓度范围进行比较；当酒精浓度位于第二浓度范围内时，确定环境参数满足第一行驶环境条件。
由于环境信息还包括驾驶员所在位置的酒精浓度和汽车的行驶时间，因此，汽车确定环境参数是否满足第二行驶环境条件的操作可以为：将汽车的行驶时间与指定时间段进行比较；当汽车的行驶时间位于指定时间段内时，确定环境参数满足第二行驶环境条件。
由于车厢内二氧化碳浓度、湿度值、温度值均可能影响驾驶员的驾驶状态，比如，在二氧化碳较浓、且湿度较大、温度较高的环境中，驾驶员比较容易进入疲劳状态，因此，当二氧化碳浓度不位于第一浓度范围内，和/或，湿度值不位于湿度范围内，和/或，温度值不位于温度范围内时，确定环境参数不满足第一行驶环境条件，此时可以缩短判断驾驶员是否疲劳驾驶的时长，也即是，调整检测时长阈值。
由于当二氧化碳浓度位于第一浓度范围内，且湿度值位于湿度范围内，且温度值位于温度范围内时，说明驾驶员当前所处环境不易使驾驶员进入疲劳状态，可以确定其他因素对驾驶员的影响。因此，可以将酒精浓度与第二浓度范围进行比较；当酒精浓度位于第二浓度范围内时，说明驾驶员并没有酒驾，此时，可以继续确定其他因素对驾驶员的影响。因此，可以将汽车的行驶时间与指定时间段进行比较；由上述可知，指定时间段可以为晚上时间段，比如，晚7点至早7点，驾驶员在晚上驾车时也是容易进入疲劳状态，为了准确地确定驾驶员的驾驶状态，需要缩短疲劳检测阈值，因此，当汽车的行驶时间位于指定时间段内时，可以确定环境参数满足第二行驶环境条件，调整疲劳检测阈值，并执行下述步骤303的操作。
需要说明的是，第一浓度范围、第二浓度范围、温度范围和湿度范围均可以事先设置，比如，该第一浓度范围可以为500PPM(parts permillion)-700PPM等，第二浓度范围1.59kg/m3(千克/立方米)-3kg/m3等等，温度范围可以为10摄氏度-25摄氏度等，湿度范围40％-45％等等。
进一步地，汽车将酒精浓度与第二浓度范围进行比较之后，酒精浓度可能为位于第二浓度范围之外，此时汽车可以确定驾驶员的驾驶状态为酒驾，并向监控平台发送提示信息，该提示信息用于提示该汽车的驾驶员酒驾。
需要说明的是，该监控平台可以为交通执法部门的平台，该提示信息中可以包括汽车的车牌号、车辆位置等信息，将提示信息发送至监控平台，从而可以使交通执法部门快速定位酒驾人员，减少交通事故的发生。
另外，汽车将行驶时间与指定时间段进行比较后，当汽车的行驶时间不位于指定时间段内时，则确定环境参数不满足第二行驶环境条件。在汽车确定环境参数不满足第一行驶环境条件，汽车可以不改变事先设置的疲劳检测阈值，并执行下述步骤303的操作。当环境参数不满足第二行驶环境条件时，汽车可以不改变事先设置的检测时长阈值，并执行下述步骤303的操作。
步骤303：汽车基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态。
由于驾驶员的视觉信息和/或汽车的行驶状态参数可以反映驾驶员的驾驶状态，因此，汽车可以基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态。且由于状态检测阈值包括疲劳检测阈值，疲劳检测阈值包括检测时长阈值、点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值、闭眼时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值。因此，汽车基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态的操作可以为：对视觉信息进行图像识别，得到驾驶员的面部特征；基于面部特征、检测时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值，确定该驾驶员的疲劳信息；基于疲劳信息和/或行驶状态参数，以及点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值，确定驾驶员的驾驶状态。
其中，汽车可以将视觉信息输入至识别模型中，通过识别模型获取得到驾驶员的面部特征，该识别模型可以为Adaboost分类器。或者，通过ASM模型检测人脸的特征点，得到人脸特征点，根据人脸特征跟踪与表情识别的DBN(Deep Belief Network，深度信念网络)模型得出面部特征。该面部特征可以包括面部表情、面部动作、面部特征点等。
另外，汽车基于面部特征、检测时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值，确定驾驶员的疲劳信息的操作可以为：根据面部特征，确定眼睑遮住瞳孔的面积，和/或，确定嘴的长宽比例，和/或，确定头部进行俯视时的俯视角度，和/或，确定视线角度；当眼睑遮住瞳孔的面积大于或等于闭眼百分比阈值时，确定驾驶员闭眼，并确定驾驶员在检测时长阈值内的闭眼时长；和/或，当嘴的长宽比例大于或等于长宽比例阈值时，确定驾驶员打哈欠，并确定驾驶员在检测时长阈值内的打哈欠次数；和/或，当俯视角度大于或等于头部角度阈值时，确定驾驶员点头，并确定驾驶员在检测时长阈值内的点头次数；和/或，当视线角度大于或等于视线角度阈值时，确定驾驶员分神，并确定驾驶员在检测时长阈值内的分神时长。
由于驾驶员在疲劳时，经常打哈欠、点头、闭眼、分神等，因此，该疲劳信息可以包括驾驶员打哈欠次数、点头次数、闭眼时长、分神时长。汽车可以基于面部特征、检测时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值确定驾驶员在检测时长阈值内的打哈欠次数、点头次数、闭眼时长、分神时长。
需要说明的是，检测时长阈值和/或闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值可以是事先设置的阈值，也可以是根据事先设置的数值进行调节后的阈值，比如，检测时长阈值可以为3秒、5秒等等，长宽比例阈值可以为0.7、0.8等等，闭眼百分比阈值可以为70％、80等等，该头部角度阈值可以为30度、40度等等，视线角度阈值可以为10度、15度等等，且根据视线偏移方向不同，视线角度阈值可以不相同，比如，水平方向的视线角度阈值可以为15度，垂直方向的视线角度可以为10度。
另外，汽车基于疲劳信息和/或行驶状态参数，以及点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值，确定驾驶员的驾驶状态的操作可以为：当闭眼时长大于或等于闭眼时长阈值，和/或，打哈欠次数大于或等于打哈欠次数阈值，和/或，点头次数大于或等于点头次数阈值，和/或，分神时长大于或等于分神时长阈值时，确定驾驶员处于疲劳驾驶状态；或者，当行驶状态参数包括驾驶员与汽车的方向盘的接触面积、方向盘受到的压力值和方向盘的转动信息时，如果闭眼时长大于或等于闭眼时长阈值，和/或，打哈欠次数大于或等于打哈欠次数阈值，和/或，点头次数大于或等于点头次数阈值，和/或，分神时长大于或等于分神时长阈值时，和/或，接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，压力值小于或等于压力阈值，和/或，转动信息不满足驾驶转动条件时，确定驾驶员处于驾驶疲劳状态。
需要说明的是，点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值可以为事先设置的阈值，也可以是根据事先设置的阈值进行调节后的阈值，该点头次数阈值可以为10次、5次等等，该打哈欠次数阈值可以为10次、5次等等，分神时长阈值可以为5秒、10秒等等，或者为检测时长阈值的50％、70％等等。闭眼时长阈值可以为5秒、10秒，或者为检测时长阈值的50％、70等等。
在一种可能的实现方式中，由于当汽车在指定时间段之外行驶，也即是，汽车在白天行驶，且汽车在自动驾驶模式下行驶，可以允许驾驶员产生一定的疲劳感，因此，汽车可以确定该点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值为事先设置的阈值，并当闭眼时长大于或等于闭眼时长阈值，和/或，打哈欠次数大于或等于打哈欠次数阈值，和/或，点头次数大于或等于点头次数阈值，和/或，分神时长大于或等于分神时长阈值时，汽车可以确定驾驶员处于疲劳驾驶状态。而当汽车在指定时间之内行驶，且汽车在自动驾驶模式下行驶时，由于夜晚驾驶员疲惫感较重，因此，汽车可以确定该点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值为根据事先设置的阈值进行调节后的阈值，并当闭眼时长大于或等于闭眼时长阈值，和/或，打哈欠次数大于或等于打哈欠次数阈值，和/或，点头次数大于或等于点头次数阈值，和/或，分神时长大于或等于分神时长阈值时，汽车可以确定驾驶员处于疲劳驾驶状态。
在另一种可能的实现方式中，当汽车在指定时间段之外行驶，也即是，汽车在白天行驶，且汽车在人工驾驶模式下行驶时，汽车可以确定点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值为事先设置的阈值，并当行驶状态参数包括驾驶员与汽车的方向盘的接触面积、方向盘受到的压力值和方向盘的转动信息时，如果闭眼时长大于或等于闭眼时长阈值，和/或，打哈欠次数大于或等于打哈欠次数阈值，和/或，点头次数大于或等于点头次数阈值，和/或，分神时长大于或等于分神时长阈值时，和/或，接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，压力值小于或等于压力阈值，和/或，转动信息不满足驾驶转动条件时，确定驾驶员处于驾驶疲劳状态。
在另一种可能的实现方式中，当汽车在指定时间段内行驶，也即是，汽车在夜晚行驶，且汽车在人工驾驶模式下行驶时，汽车可以确定点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值为根据事先设置的阈值进行调节后的阈值，当行驶状态参数包括驾驶员与汽车的方向盘的接触面积、方向盘受到的压力值和方向盘的转动信息时，如果闭眼时长大于或等于闭眼时长阈值，和/或，打哈欠次数大于或等于打哈欠次数阈值，和/或，点头次数大于或等于点头次数阈值，和/或，分神时长大于或等于分神时长阈值时，和/或，接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，压力值小于或等于压力阈值，和/或，转动信息不满足驾驶转动条件时，确定驾驶员处于驾驶疲劳状态。
另外，由于驾驶员处于疲劳驾驶状态时，驾驶员可以能会单手握方向盘或双手握方向盘，方向盘与驾驶员的接触面积减小，且受到的压力值减小，同时，方向盘可能会在驾驶员控制下轻微转动，因此，汽车在对驾驶员的疲劳信息与疲劳检测阈值进行比较后，还可以确定接触面积是否小于或等于接触面积阈值，和/或，压力值是否小于或等于压力阈值，和/或，转动信息是否满足驾驶转动条件，并在接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，压力值小于或等于压力阈值，和/或，转动信息满足驾驶转动条件时，确定驾驶员处于驾驶疲劳状态。
需要说明的是，接触面积阈值、压力阈值和转动条件均可以事先设置，比如，该接触面积阈值可以为，压力阈值可以为10N(牛顿)、15N等等，驾驶转动条件可以为在检测时长阈值内方向盘未发生转动，和/或方向盘转动角度大于或等于转动角度阈值等等，该转动角度阈值可以事先设置，比如，该转动角度阈值可以为20度、30度等等。
进一步地，方向盘中还可以包括心率传感器，当驾驶员手握心率传感器时，心率传感器可以采集驾驶员的心率，因此，汽车还可以在接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，压力值小于或等于压力阈值，和/或，转动信息满足驾驶转动条件后，比较驾驶员的心率与心率阈值之间的大小，当驾驶员的心率小于或等于心率阈值时，确定驾驶员处于疲劳驾驶状态，否则，确定驾驶员不处于疲劳驾驶状态。
需要说明的是，该心率阈值可以事先设置，比如，该心率阈值可以为70次/分、80次/分等等。
步骤304：当驾驶员处于疲劳驾驶状态时，汽车对驾驶员进行提醒。
由于当驾驶员处于疲劳驾驶状态的情况下驾驶汽车时，很可能会因反应迟钝而导致驾驶技术下降，从而造成交通事故的发生。因此，为了降低交通事故发生的风险，当驾驶员处于疲劳驾驶状态时，汽车可以对驾驶员进行提醒。
其中，汽车可以通过播放提醒信息、预警铃声和/或震动座椅、安全带等方式提醒驾驶员，切勿疲劳驾驶。
在本申请实施例中，汽车可以获取汽车的行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；基于行驶状态参数和环境信息，动态地确定状态检测阈值，并基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态。由于可以动态的确定状态监测阈值，从而可以提高确定驾驶状态的准确性和可靠性。
在对本申请实施例提供的驾驶员的驾驶状态确定方法进行解释说明之后，接下来，对本申请实施例提供的驾驶员的驾驶状态确定装置进行介绍。
图4是本公开实施例提供的一种驾驶员的驾驶状态确定装置的框图，参见图4，该装置可以由软件、硬件或者两者的结合实现。该装置包括：获取模块401、第一确定模块402和第二确定模块403。
获取模块401，用于在汽车行驶过程中，获取所述汽车的行驶状态参数、所述汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；
第一确定模块402，用于基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值；
第二确定模块403，用于基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
可选地，参见图5，所述第一确定模块402包括：
第一确定子模块4021，用于确定所述行驶状态参数是否满足行驶状态条件；
第二确定子模块4022，用于当所述行驶状态参数满足所述行驶状态条件时，确定所述环境参数是否满足第一行驶环境条件；
第一调整子模块4023，用于当所述环境参数不满足第一行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的检测时长阈值，所述检测时长阈值用于限定检测所述驾驶员的驾驶状态的时长；
第三确定子模块4024，用于当所述环境参数满足所述第一行驶环境条件时，确定所述环境参数是否满足第二行驶环境条件；
第二调整子模块4025，用于当所述环境参数满足所述第二行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值用于检测所述驾驶员是否疲劳驾驶。
可选地，所述环境信息包括所述汽车车厢内二氧化碳浓度、湿度值和温度值；
所述第二确定子模块4022用于：
将所述二氧化碳浓度与第一浓度范围进行比较，将所述湿度值与湿度范围进行比较，并将所述温度值与温度范围进行比较；
当所述二氧化碳浓度不位于第一浓度范围内，和/或，所述湿度值不位于湿度范围内，和/或，所述温度值不位于温度范围内时，确定所述环境参数不满足所述第一行驶环境条件；
当所述二氧化碳浓度位于所述第一浓度范围内，且所述湿度值位于所述湿度范围内，且所述温度值位于所述温度范围内时，确定所述环境参数满足所述第一行驶环境条件。
可选地，所述环境信息还包括所述驾驶员所在位置的酒精浓度和所述汽车的行驶时间；
所述第三确定子模块4024用于：
将所述酒精浓度与第二浓度范围进行比较；
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围内时，将所述汽车的行驶时间与指定时间段进行比较；
当所述汽车的行驶时间位于所述指定时间段内时，确定所述环境参数满足所述第二行驶环境条件。
可选地，所述第三确定子模块4024还用于：
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围之外时，确定所述驾驶员的驾驶状态为酒驾；
向监控平台发送提示信息，所述提示信息用于提示所述汽车的驾驶员酒驾。
可选地，所述状态检测阈值包括疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值包括检测时长阈值、点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值、闭眼时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值；
参见图6，所述第二确定模块403包括：
识别子模块4031，用于对所述视觉信息进行图像识别，得到所述驾驶员的面部特征；
第四确定子模块4032，用于基于所述面部特征、所述检测时长阈值、所述闭眼百分比阈值、所述长宽比例阈值、所述头部角度阈值和所述视线角度阈值，确定所述驾驶员的疲劳信息；
第五确定子模块4033，用于基于所述疲劳信息和/或所述行驶状态参数，以及所述点头次数阈值、所述打哈欠次数阈值、所述分神时长阈值和所述闭眼时长阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
可选地，所述第四确定子模块4032用于：
根据所述面部特征，确定眼睑遮住瞳孔的面积百分比，和/或，确定嘴的长宽比例，和/或，确定头部进行俯视时的俯视角度，和/或，确定视线角度；
当所述眼睑遮住瞳孔的面积百分比大于或等于所述瞳孔面积的闭眼百分比阈值时，确定所述驾驶员闭眼，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的闭眼时长；和/或，
当所述嘴的长宽比例大于或等于所述长宽比例阈值时，确定所述驾驶员打哈欠，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的打哈欠次数；和/或，
当所述俯视角度大于或等于所述头部角度阈值时，确定所述驾驶员点头，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的点头次数；和/或，
当所述视线角度大于或等于所述视线角度阈值时，确定所述驾驶员分神，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的分神时长。
可选地，所述第五确定子模块4033用于：
当所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态；或者，
当所述行驶状态参数包括所述驾驶员与所述汽车的方向盘的接触面积、所述方向盘受到的压力值和所述方向盘的转动信息时，如果所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，和/或，所述接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，所述压力值小于或等于压力阈值，和/或，所述转动信息不满足驾驶转动条件时，确定所述驾驶员处于驾驶疲劳状态。
综上所述，在本申请实施例中，汽车可以获取汽车的行驶状态参数、汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；基于行驶状态参数和环境信息，动态地确定状态检测阈值，并基于视觉信息和/或行驶状态参数，以及状态检测阈值，确定驾驶员的驾驶状态。由于可以动态的确定状态监测阈值，从而可以提高确定驾驶状态的准确性和可靠性。
需要说明的是：上述实施例提供的驾驶员的驾驶状态确定装置在确定驾驶员的驾驶状态时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的驾驶员的驾驶状态确定装置与驾驶员的驾驶状态确定方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图7示出了本申请一个示例性实施例提供的汽车700的结构框图。
通常，汽车700包括有：处理器701和存储器702。
处理器701可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器701可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器701也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器701可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器701还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器702可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器702还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器702中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器701所执行以实现本申请中方法实施例提供的驾驶员的驾驶状态确定方法。
在一些实施例中，汽车700还可选包括有：外围设备接口703和至少一个外围设备。处理器701、存储器702和外围设备接口703之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口703相连。具体地，外围设备包括：射频电路704、触摸显示屏705、摄像头706、音频电路707、定位组件708和电源709中的至少一种。
外围设备接口703可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器701和存储器702。在一些实施例中，处理器701、存储器702和外围设备接口703被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器701、存储器702和外围设备接口703中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路704用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路704通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路704将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路704包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路704可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路704还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。
显示屏705用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏705是触摸显示屏时，显示屏705还具有采集在显示屏705的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器701进行处理。此时，显示屏705还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏705可以为一个，设置汽车700的前面板；在另一些实施例中，显示屏705可以为至少两个，分别设置在汽车700的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏705可以是柔性显示屏，设置在汽车700的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏705还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏705可以采用LCD(LiquidCrystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件706用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件706包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。
音频电路707可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器701进行处理，或者输入至射频电路704以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在汽车700的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器701或射频电路704的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路707还可以包括耳机插孔。
定位组件708用于定位汽车700的当前地理位置，以实现导航或LBS(LocationBased Service，基于位置的服务)。定位组件708可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。
电源709用于为汽车700中的各个组件进行供电。电源709可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源709包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中，汽车700还包括有一个或多个传感器710。
也即是，本申请实施例不仅提供了一种汽车，包括处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器，其中，处理器被配置为执行图2和图3所示的实施例中的方法，而且，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质内存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以实现图2和图3所示的实施例中的驾驶员的驾驶状态确定方法。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构并不构成对汽车700的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种驾驶员的驾驶状态确定方法，其特征在于，所述方法包括：
在汽车行驶过程中，获取所述汽车的行驶状态参数、所述汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；
基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值；
基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值，包括：
确定所述行驶状态参数是否满足行驶状态条件；
当所述行驶状态参数满足所述行驶状态条件时，确定所述环境参数是否满足第一行驶环境条件；
当所述环境参数不满足第一行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的检测时长阈值，所述检测时长阈值用于限定检测所述驾驶员的驾驶状态的时长；
当所述环境参数满足所述第一行驶环境条件时，确定所述环境参数是否满足第二行驶环境条件；
当所述环境参数满足所述第二行驶环境条件时，调整所述状态检测阈值中的疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值用于检测所述驾驶员是否疲劳驾驶。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境信息包括所述汽车车厢内二氧化碳浓度、湿度值和温度值；
所述确定所述环境参数是否满足第一行驶环境条件，包括：
将所述二氧化碳浓度与第一浓度范围进行比较，将所述湿度值与湿度范围进行比较，并将所述温度值与温度范围进行比较；
当所述二氧化碳浓度不位于第一浓度范围内，和/或，所述湿度值不位于湿度范围内，和/或，所述温度值不位于温度范围内时，确定所述环境参数不满足所述第一行驶环境条件；
当所述二氧化碳浓度位于所述第一浓度范围内，且所述湿度值位于所述湿度范围内，且所述温度值位于所述温度范围内时，确定所述环境参数满足所述第一行驶环境条件。
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述环境信息还包括所述驾驶员所在位置的酒精浓度和所述汽车的行驶时间；
所述确定所述环境参数是否满足第二行驶环境条件，包括：
将所述酒精浓度与第二浓度范围进行比较；
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围内时，将所述汽车的行驶时间与指定时间段进行比较；
当所述汽车的行驶时间位于所述指定时间段内时，确定所述环境参数满足所述第二行驶环境条件。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述酒精浓度与第二浓度范围进行比较之后，还包括：
当所述酒精浓度位于所述第二浓度范围之外时，确定所述驾驶员的驾驶状态为酒驾；
向监控平台发送提示信息，所述提示信息用于提示所述汽车的驾驶员酒驾。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态检测阈值包括疲劳检测阈值，所述疲劳检测阈值包括检测时长阈值、点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值、闭眼时长阈值、闭眼百分比阈值、长宽比例阈值、头部角度阈值和视线角度阈值；
所述基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态，包括：
对所述视觉信息进行图像识别，得到所述驾驶员的面部特征；
基于所述面部特征、所述检测时长阈值、所述闭眼百分比阈值、所述长宽比例阈值、所述头部角度阈值和所述视线角度阈值，确定所述驾驶员的疲劳信息；
基于所述疲劳信息和/或所述行驶状态参数，以及所述点头次数阈值、所述打哈欠次数阈值、所述分神时长阈值和所述闭眼时长阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述面部特征、所述检测时长阈值、所述闭眼百分比阈值、所述长宽比例阈值、所述头部角度阈值和所述视线角度阈值，确定所述驾驶员的疲劳信息，包括：
根据所述面部特征，确定眼睑遮住瞳孔的面积百分比，和/或，确定嘴的长宽比例，和/或，确定头部进行俯视时的俯视角度，和/或，确定视线角度；
当所述眼睑遮住瞳孔的面积百分比大于或等于所述瞳孔面积的闭眼百分比阈值时，确定所述驾驶员闭眼，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的闭眼时长；和/或，
当所述嘴的长宽比例大于或等于所述长宽比例阈值时，确定所述驾驶员打哈欠，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的打哈欠次数；和/或，
当所述俯视角度大于或等于所述头部角度阈值时，确定所述驾驶员点头，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的点头次数；和/或，
当所述视线角度大于或等于所述视线角度阈值时，确定所述驾驶员分神，并确定所述驾驶员在所述检测时长阈值内的分神时长。
8.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述基于所述疲劳信息和/或所述行驶状态参数，以及所述点头次数阈值、打哈欠次数阈值、分神时长阈值和闭眼时长阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态，包括：
当所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态；或者，
当所述行驶状态参数包括所述驾驶员与所述汽车的方向盘的接触面积、所述方向盘受到的压力值和所述方向盘的转动信息时，如果所述闭眼时长大于或等于所述闭眼时长阈值，和/或，所述打哈欠次数大于或等于所述打哈欠次数阈值，和/或，所述点头次数大于或等于所述点头次数阈值，和/或，所述分神时长大于或等于所述分神时长阈值时，和/或，所述接触面积小于或等于接触面积阈值，和/或，所述压力值小于或等于压力阈值，和/或，所述转动信息不满足驾驶转动条件时，确定所述驾驶员处于驾驶疲劳状态。
9.一种驾驶员的驾驶状态确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于在汽车行驶过程中，获取所述汽车的行驶状态参数、所述汽车当前所处的环境信息以及驾驶员的视觉信息；
第一确定模块，用于基于所述行驶状态参数和所述环境信息，确定状态检测阈值；
第二确定模块，用于基于所述视觉信息和/或行驶状态参数，以及所述状态检测阈值，确定所述驾驶员的驾驶状态。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910358618.8A CN110027567A (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910358618.8A CN110027567A (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110027567A true CN110027567A (zh) | 2019-07-19 |
Family
ID=67241059
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910358618.8A Pending CN110027567A (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110027567A (zh) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110576861A (zh) * | 2019-08-11 | 2019-12-17 | 西藏宁算科技集团有限公司 | 一种基于视觉识别结合触觉识别的车辆控制方法和系统 |
| CN110816543A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-21 | 东南大学 | 一种车辆转弯和变道场景下驾驶员分神驾驶检测和预警系统及方法 |
| 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 |
| CN112288286A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-29 | 上海仙塔智能科技有限公司 | 安全派单方法、安全派单系统及可读存储介质 |
| CN112758098A (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-07 | 广州汽车集团股份有限公司 | 基于驾驶员状态等级的车辆驾驶权限接管控制方法及装置 |
| CN113183971A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-07-30 | 苏州智加科技有限公司 | 驾驶员状态监测方法、装置、车载终端及可读存储介质 |
| CN113628448A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-11-09 | 东风汽车集团股份有限公司 | 车辆及其缓解疲劳驾驶的装置 |
| CN113771860A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113895444A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-07 | 岚图汽车科技有限公司 | 辅助驾驶控制方法、装置、存储介质及设备 |
| CN114454891A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-05-10 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 汽车的控制方法、装置及计算机存储介质 |
| CN115320586A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-11 | 安徽省拓思智能科技有限公司 | 一种智能化车辆信息处理系统 |
| CN117445933A (zh) * | 2023-11-07 | 2024-01-26 | 阿尔特汽车技术股份有限公司 | 基于驾驶员健康状态的自动控制方法、系统及电子设备 |
| CN118372835A (zh) * | 2024-06-24 | 2024-07-23 | 江西科技学院 | 基于眼动特征的疲劳驾驶辨识方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105365824A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-03-02 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 车辆的控制方法、信息处理方法及相关装置 |
| 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 |
| JP2018116381A (ja) * | 2017-01-17 | 2018-07-26 | 富士通株式会社 | 警告出力装置及び警告出力制御プログラム |
| CN108545080A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-18 | 北京理工大学 | 驾驶员疲劳检测方法及系统 |
| CN108961681A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-07 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 疲劳驾驶提醒方法、装置及存储介质 |
-
2019
- 2019-04-30 CN CN201910358618.8A patent/CN110027567A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105365824A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-03-02 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 车辆的控制方法、信息处理方法及相关装置 |
| 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 |
| JP2018116381A (ja) * | 2017-01-17 | 2018-07-26 | 富士通株式会社 | 警告出力装置及び警告出力制御プログラム |
| CN108545080A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-09-18 | 北京理工大学 | 驾驶员疲劳检测方法及系统 |
| CN108961681A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-07 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 疲劳驾驶提醒方法、装置及存储介质 |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110576861A (zh) * | 2019-08-11 | 2019-12-17 | 西藏宁算科技集团有限公司 | 一种基于视觉识别结合触觉识别的车辆控制方法和系统 |
| CN110816543A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-21 | 东南大学 | 一种车辆转弯和变道场景下驾驶员分神驾驶检测和预警系统及方法 |
| CN110816543B (zh) * | 2019-10-28 | 2021-04-06 | 东南大学 | 一种车辆转弯和变道场景下驾驶员分神驾驶检测和预警系统及方法 |
| CN112758098B (zh) * | 2019-11-01 | 2022-07-22 | 广州汽车集团股份有限公司 | 基于驾驶员状态等级的车辆驾驶权限接管控制方法及装置 |
| CN112758098A (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-07 | 广州汽车集团股份有限公司 | 基于驾驶员状态等级的车辆驾驶权限接管控制方法及装置 |
| 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 |
| CN112288286A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-29 | 上海仙塔智能科技有限公司 | 安全派单方法、安全派单系统及可读存储介质 |
| CN113183971A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-07-30 | 苏州智加科技有限公司 | 驾驶员状态监测方法、装置、车载终端及可读存储介质 |
| CN113183971B (zh) * | 2021-06-04 | 2023-03-10 | 苏州智加科技有限公司 | 驾驶员状态监测方法、装置、车载终端及可读存储介质 |
| CN113628448A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-11-09 | 东风汽车集团股份有限公司 | 车辆及其缓解疲劳驾驶的装置 |
| CN113771860A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113895444A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-07 | 岚图汽车科技有限公司 | 辅助驾驶控制方法、装置、存储介质及设备 |
| CN114454891A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-05-10 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 汽车的控制方法、装置及计算机存储介质 |
| CN114454891B (zh) * | 2022-02-28 | 2023-09-26 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 汽车的控制方法、装置及计算机存储介质 |
| CN115320586A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-11 | 安徽省拓思智能科技有限公司 | 一种智能化车辆信息处理系统 |
| CN117445933A (zh) * | 2023-11-07 | 2024-01-26 | 阿尔特汽车技术股份有限公司 | 基于驾驶员健康状态的自动控制方法、系统及电子设备 |
| CN118372835A (zh) * | 2024-06-24 | 2024-07-23 | 江西科技学院 | 基于眼动特征的疲劳驾驶辨识方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110027567A (zh) | 驾驶员的驾驶状态确定方法、装置及存储介质 | |
| CN108961681B (zh) | 疲劳驾驶提醒方法、装置及存储介质 | |
| US11685392B2 (en) | Apparatus, systems and methods for classifying digital images | |
| CN109334673B (zh) | 智能汽车的接管提醒方法、装置及存储介质 | |
| US10399575B2 (en) | Cognitive load driving assistant | |
| US10137737B2 (en) | Portable electronic device and operating method therefor | |
| CN106448259B (zh) | 一种车辆预警的方法、装置及系统 | |
| JP2020102252A (ja) | 運転者監視システム | |
| US9058735B2 (en) | Method and system for detecting conditions of drivers, and electronic apparatus thereof | |
| EP3022705A2 (en) | Risk assessment using portable devices | |
| US20180229654A1 (en) | Sensing application use while driving | |
| US20200247422A1 (en) | Inattentive driving suppression system | |
| JP2012113609A (ja) | データ記録装置、及び、データ記録方法 | |
| CN105035074A (zh) | 基于便携式智能设备的车辆主动安全控制方法 | |
| CN105023394A (zh) | 基于便携式智能设备的危险驾驶提醒及控制方法 | |
| CN105139583A (zh) | 基于便携式智能设备的车辆危险提醒方法 | |
| CN111532281A (zh) | 驾驶行为的监测方法、装置、终端及存储介质 | |
| WO2017189203A1 (en) | System and method for identifying and responding to passenger interest in autonomous vehicle events | |
| Kashevnik et al. | Context-based driver support system development: Methodology and case study | |
| WO2017150466A1 (ja) | 運転者監視システム | |
| CN111292493A (zh) | 一种振动提醒方法、装置、电子设备及系统 | |
| CN117465474A (zh) | 车辆驾驶的检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116552556A (zh) | 变道预警方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115762048A (zh) | 一种应急呼救方法、装置、车载终端和存储介质 | |
| US20200265252A1 (en) | Information processing apparatus and information processing method |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190719 |