CN112116783A - 一种疲劳驾驶的监测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种疲劳驾驶的监测方法及装置，其中，所述方法包括：采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度；根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态；根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态；根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。本发明实施例可以依靠驾驶员的体征数据和车辆的行驶数据，综合判断驾驶员的疲劳状态，可以提高疲劳驾驶监测结果的准确性。

Description

一种疲劳驾驶的监测方法及装置

技术领域

本发明涉及汽车驾驶控制技术领域，具体而言，本发明涉及一种疲劳驾驶的监测方法及装置。

背景技术

在现有技术中，当前主流的后装汽车市场的疲劳驾驶检测方案，大多是通过视频或传感器来采集人体的生理状态变化，以此来判断驾驶员疲劳驾驶状态。上述现有技术通常存在着安装麻烦，图像处理要求较高，技术实现难度大，软硬件成本高等问题，尤其是在后装汽车市场，由于车型复杂，各车传感器位置及参数各不相同，因此难以适配不同的车型，导致其应用受限。

现有技术的另一种疲劳驾驶的监测方法，采用以下步骤进行疲劳监测：

从当前车辆的车载诊断系统(OBD，On-Board Diagnostic)接口上获取所述车辆的相关信息；

根据获取到的所述车辆相关信息识别出所述当前车辆所属的车型；

从当前车辆的OBD接口上获取所述车辆的行驶数据；

读取当前车辆车型所对应的安全驾驶标准值；

将车辆的行驶数据与所述车辆车型所对应的安全驾驶标准值进行对比；

如果所述车辆的行驶数据超过了所述车辆车型所对应的安全驾驶标准值，判定当前用户处于疲劳驾驶状态，则发出报警信号。

以上方法仅依靠车辆行驶数据和固定的安全驾驶标准值进行疲劳判断，并未考虑车辆的实际行驶状态，因此监测的结果的可靠性不高，容易出现误判或楼判。

发明内容

本发明实施例要解决的技术问题是提供一种疲劳驾驶的监测方法及装置，提高疲劳驾驶监测结果的准确性。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供的一种疲劳驾驶的监测方法，包括：

采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度；

根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态；

根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态；

根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤，包括：

确定所述体征数据所属的第一数值区间，其中，不同的数值区间对应于不同等级的疲劳状态；

将所述第一数值区间对应的疲劳状态，确定为所述第一疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述体征数据包括心跳、脉搏、呼吸和血压中的至少一种。

根据本发明的至少一个实施例，根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量的步骤，包括：

计算所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角；

根据所述夹角，计算所述速度在垂直于导航路线的横向方向上的速度分量；

计算各个速度分量在所述横向方向上的位移并累加，得到所述横向偏移量。

根据本发明的至少一个实施例，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态的步骤，包括：

根据车辆的当前速度所属的第一速度区间，获得该第一速度区间下不同等级的疲劳状态与位移区间之间的对应关系，其中，同一速度区间下较高等级的疲劳状态对应的位移区间具有较大的位移值；

确定所述横向偏移量所属的第一位移区间，并根据所述对应关系，确定所述第一位移区间对应的疲劳状态，作为所述第二疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态的步骤，包括：

将所述第一疲劳状态和第二疲劳状态中较大等级的疲劳状态，作为所述驾驶员的最终疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，在生成所述驾驶员的最终疲劳状态之后，还包括：

根据所述最终疲劳状态，确定是否需要进行疲劳提醒；

在需要进行疲劳提醒时，执行与所述最终疲劳状态对应的提醒操作。

根据本发明的至少一个实施例，在采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，还包括：

判断车辆的速度是否大于预设的超速门限，以及，判断所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角是否超过预设角度；

在所述车辆的速度不大于所述超速门限，或所述夹角小于所述预设角度时，进入所述根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤；

在所述车辆的速度大于所述超速门限，且所述夹角不小于所述预设角度时，执行告警提醒操作。

根据本发明的至少一个实施例，在采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，还包括：

判断车辆的速度是否大于预设的泊车速度门限；

在所述车辆的速度大于所述泊车速度门限时，进入所述根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤；

在所述车辆的速度不大于所述泊车速度门限时，结束流程。

根据本发明的另一方面，还提供了一种疲劳驾驶的监测装置，包括：

数据采集单元，用于采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度；

第一分析单元，用于根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态；

第二分析单元，用于根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态；

输出单元，用于根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述第一分析单元，还用于确定所述体征数据所属的第一数值区间，其中，不同的数值区间对应于不同等级的疲劳状态；将所述第一数值区间对应的疲劳状态，确定为所述第一疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述第二分析单元包括：

偏移量计算单元，用于计算所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角；根据所述夹角，计算所述速度在垂直于导航路线的横向方向上的速度分量；计算各个速度分量在所述横向方向上的位移并累加，得到所述横向偏移量。

状态确定单元，用于根据车辆的当前速度所属的第一速度区间，获得该第一速度区间下不同等级的疲劳状态与位移区间之间的对应关系，其中，同一速度区间下较高等级的疲劳状态对应的位移区间具有较大的位移值；确定所述横向偏移量所属的第一位移区间，并根据所述对应关系，确定所述第一位移区间对应的疲劳状态，作为所述第二疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述输出单元，还用于将所述第一疲劳状态和第二疲劳状态中较大等级的疲劳状态，作为所述驾驶员的最终疲劳状态进行输出。

根据本发明的至少一个实施例，所述的装置还包括：

判断单元，用于在采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，判断车辆的速度是否大于预设的泊车速度门限；在所述车辆的速度大于所述泊车速度门限时，触发所述第一分析单元和第二分析单元。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的疲劳驾驶的监测方法的步骤。

与现有技术相比，本发明实施例提供的疲劳驾驶的监测方法及装置，依靠驾驶员的体征数据和车辆的行驶数据，综合判断驾驶员的疲劳状态，可以提高疲劳驾驶监测结果的准确性。另外，本发明实施例还可以根据车辆的速度，采用不同判断策略，减少了疲劳驾驶监测的误判和漏判。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例，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为本发明实施例提供的疲劳驾驶的监测方法的一种流程示意图；

图2为本发明实施例提供的车辆行驶方向与导航路线关系的一个示例；

图3为本发明实施例提供的车辆行驶方向与导航路线关系的另一示例；

图4为本发明实施例提供的疲劳驾驶的监测装置的一种结构示意图；

图5为本发明实施例提供的疲劳驾驶的监测装置的另一结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本发明的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本发明的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。

在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

如背景技术所述的，现有技术的驾驶员疲劳监测方案大多存在准确性较低的缺点，为解决以上问题，本发明实施例提供了一种疲劳驾驶监测的方法，可以提高监测结果的准确性。请参照图1，本发明实施例提供的疲劳驾驶的监测方法，包括：

步骤11，采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度。

这里，所述体征数据可以包括心跳、脉搏、呼吸和血压中的至少一种。当人处于疲劳状态(或因疲劳而进入短暂睡眠状态)，通常心跳、脉搏、呼吸和血压均会有所降低，因此可以利用以上体征数据中的一种或多种，来判断驾驶员的生理状态。体征数据的采集方式可以有多种，例如，考虑到实施的简便性和可靠性，可以在方向盘上埋设或安装用于采集上述体征数据的传感器，从而可以方便的获取到驾驶员的体征数据的参数值。当然，也可以考虑在驾驶座位的合适位置布设传感器，本发明实施例对此不做具体限定。车辆的速度和转向角则可以通过OBD接口获取。车辆的行驶方向可以根据车辆的地理位置坐标的变化计算得到，具体计算方式可以参考相关现有技术，为节约篇幅，本发明实施不再详细说明。

另外，本发明实施例可以按照一个预设的周期，周期性的执行步骤11，以周期性的采集上述数据。考虑到监测的实时性，可以将该周期设置成一个合适的数值。具体的，可以预先将速度划分为多个连续且互不重叠的速度区间，为每个速度区间设置对应的周期，其中，该周期与速度区间的速度大小负相关，即速度区间中的速度越大，该周期越小，反之，速度区间中的速度越小，该周期越大；然后根据车辆的实时速度所在的速度区间，来设置该周期。一种将速度区间(单位为公里/小时)和周期的对应关系的示例如下：

[0～10)的第一速度区间，该第一速度区间对应的周期为100ms；

[10～20)的第二速度区间，该第二速度区间对应的周期为80ms；

[20～80)的第三速度区间，该第三速度区间对应的周期为50ms；

[80～120)的第四速度区间，该第四速度区间对应的周期为20ms。

当然，本发明实施例也可以不考虑速度因素，而设置一个固定周期，此时将按照该固定周期进行上述数据的采集，此时该固定周期可以设置为一个较小的数值(如20ms或者更小)，以保证车辆以较大速度行驶时可以及时的进行疲劳状态监测。

步骤12，根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态。

这里，在基于体征数据分析驾驶员的疲劳状态时，可以预先将特征数据的数值划分为多个连续且互不重叠的数值区间，为每个数值区间设置对应的不同等级的疲劳状态。由于以上体征数据的数值通常与驾驶员的疲劳状态的程度负相关，即疲劳程度的等级越大(等级越大表示疲劳程度越大)，体征数据的数值越低，因此，数值区间中的数值越大，该数值区间对应的疲劳程度越小，反之，数值区间中的速度越小，该数值区间对应的疲劳程度越大。然后，在步骤12中，可以确定所述体征数据所属的第一数值区间，然后，将所述第一数值区间对应的疲劳状态，确定为所述第一疲劳状态。

在仅考虑一种体征数据时，在步骤12中，可以仅根据该体征数据确定所述第一疲劳状态。在考虑两种或者更多的体征数据时，可以针对每种体征数据，按照以上方式，确定出一个疲劳状态；然后，将所确定的疲劳状态中的疲劳程度最大的疲劳状态，作为所述第一疲劳状态。

另外，考虑到人与人之间的差异性，本发明实施例为不同的驾驶员所划分的体征数据的数值区间的范围可以不同。具体的，可以利用采集到的同一驾驶员的体征数据的历史记录和疲劳状态的监测结果，通过建模并利用所述历史记录进行在线学习，更新所述数值区间的上限和下限，从而可以获得该驾驶员所对应的各个数值区间的范围。此时，在上述步骤11之前，可以通过多种人员识别技术(如人脸识别、指纹识别等)，识别当前车辆的驾驶员，进而确定在步骤12中所采用的数值区间。

步骤13，根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态。

在实际的车辆驾驶中，当驾驶员处于疲劳状态，其对车辆的控制力减弱，此时车辆行驶轨迹可能偏离预设的导航路线，车辆可能发生相对于垂直于导航行驶方向的横向偏移。而在横向偏移过大时，车辆可能会发生非预期的车道切换甚至与路肩相撞或脱离车道。因此，在步骤13中，本发明实施例基于行驶方向和速度，计算车辆的横向偏移量，进而根据不同的横向偏移量，确定出驾驶员的第二疲劳状态。

本发明实施例可以通过计算所述行驶方向与所述导航路线之间的夹角；然后，根据所述夹角，计算所述速度在垂直于导航路线的横向方向上的速度分量；进而计算各个速度分量在所述横向方向上的位移并累加，得到所述横向偏移量。例如，在周期性的采集速度以及行驶方向等数据时，本发明实施例可以累加各个周期的速度分量在所述横向方向上的位移，得到所述横向偏移量。

这里，在计算行驶方向与所述导航路线之间的夹角时，具体可以是计算行驶方向与导航路线在车辆当前位置点处的导航行进方向之间的夹角。导航路线是预先根据行程目的的所规划的行驶路线。根据车辆当前所在位置，在导航路线上选择对应的点，然后，计算导航路线在该点处的切线的方向，作为导航路线在该点处的导航行进方向。另外，垂直于该导航行进方向的方向即为上文所述的横向方向；通过计算所述导航行进方向与车辆的行驶方向的夹角，即可获得车辆偏离导航路线的偏移角度。关于车辆的当前位置点，可以利用各种定位系统获得，本文不再赘述。

如图2所示，当车辆的行驶方向22与导航路线的行进方向21相匹配时，此时车辆不会发生横向偏移。如图3所示，在车辆的行驶方向22偏离导航路线，即与导航行进方向21之间存在一个大于0度的夹角23时，车辆将发生横向偏移。

本发明实施例预先建立横向偏移量所属的不同位移区间与不同等级的疲劳状态之间的对应关系。另外，考虑到在较高车速情况下驾驶员的疲劳驾驶更容易导致严重的后果，本发明实施例可以将车辆速度划分为多个速度区间，然后针对每个速度区间分别设置上述对应关系，其中，同一速度区间下较高等级的疲劳状态对应的位移区间具有较大的位移值。

表1提供了各个速度区间下位移区间与疲劳状态等级之间的对应关系，其中，在[10～20)的速度区间下，第一等级的疲劳状态对应的位移区间为[0～W/2)，第二等级的疲劳状态对应的位移区间为[W/2～W)，显然，[W/2～W)中的位移值，大于[0～W/2)中的位移值。

在不同速度区间下，同一等级的疲劳状态所对应的位移区间可以不同。优选的，同一等级的疲劳状态在较高速度的速度区间下的位移区间的上限，应不大于该等级的疲劳状态在较低速度区间下的位移区间的上限。例如，参照表1，以第一等级的疲劳状态为例，在[20～80)的速度区间下，该第一等级的疲劳状态对应的位移区间为[0～W/3)，即位移区间的上限为W/3；而在[10～20)的速度区间下，该第一等级的疲劳状态对应的位移区间为[0～W/2)，即位移区间的上限为W/2；显然W/3小于W/2。另外，这里的W可以是某个预设常数，例如，可以采用一条车道的宽度作为W。

表1

在上述步骤13中，在确定驾驶员的第二疲劳状态时，可以根据车辆的当前速度所属的第一速度区间，获得该第一速度区间下不同等级的疲劳状态与位移区间之间的对应关系；然后，确定所述横向偏移量所属的第一位移区间，并根据所述对应关系，确定所述第一位移区间对应的疲劳状态，作为所述第二疲劳状态。

步骤14，根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。

这里，本发明实施例综合考虑第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成驾驶员的最终疲劳状态。具体的，可以将所述第一疲劳状态和第二疲劳状态中较大等级的疲劳状态，作为所述驾驶员的最终疲劳状态。

通过以上步骤，本发明实施例在驾驶员疲劳状态评价中，综合考虑了驾驶员的体征数据以及车辆的行驶数据，可以提高疲劳驾驶监测结果的准确性。另外，本发明实施例还可以根据车辆的速度，采用不同的速度区间和位移区间的对应关系，可以针对车辆的不同速度提供更为适宜的疲劳评价，提高了车辆行驶的安全性。

另外，本发明实施例在生成所述驾驶员的最终疲劳状态之后，还可以根据所述最终疲劳状态，确定是否需要进行疲劳提醒；并在需要进行疲劳提醒时，执行与所述最终疲劳状态对应的提醒操作。

具体的，不同等级的疲劳状态可以对应于不同的提醒操作。表2给出了提醒操作的一种示例，例如，在最终疲劳等级为不疲劳时，可以不执行任何提醒操作；在最终疲劳等级为轻度疲劳时，可以执行释放具有提神作用的气体和/或产生特定的震动，如控制方向盘震动或主驾驶座位震动等；在最终疲劳等级为严重疲劳时，可以执行产生特定的震动和/或语音提醒驾驶员注意行驶安全或尽快停车休息，等等。

最终疲劳等级	提醒操作
		第一等级(不疲劳)	不提醒
第二等级(轻度疲劳)	气味提醒、震动提醒
		第三等级(重度疲劳)	震动提醒、语音提醒

表2

通过以上提醒操作，本发明实施例可以在驾驶员发生疲劳时，通过提醒操作来提高驾驶安全性。

考虑到实际驾驶车辆中，驾驶员可能以较低车速执行泊车操作，此时可以不执行以上流程的疲劳监测过程。因此，根据本发明的至少一个实施例，在上述步骤11的采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，本发明实施例还可以判断车辆的速度是否大于预设的泊车速度门限，如10公里/小时或更小；然后，在所述车辆的速度大于所述泊车速度门限时，进入上述步骤12～14的流程处理，而在所述车辆的速度不大于所述泊车速度门限时，可以直接结束流程。

为了进一步提供车辆在高速驾驶情况下的安全性，本发明实施例在上述步骤11之后，还可以判断车辆的速度是否大于预设的超速门限(如120公里/小时)，以及，判断所述转向角与行驶轨迹方向之间的夹角是否超过预设角度：

如果所述车辆的速度不大于所述超速门限，或所述夹角小于所述预设角度，则进入上述步骤12～14的流程处理；

如果所述车辆的速度大于所述超速门限，且所述夹角不小于所述预设角度，则表示车辆处于超速行驶且与导航路线偏离较大，此时可以执行告警提醒操作，以提醒驾驶员避免超速或纠正车辆行驶方向，提高驾驶安全性。

通过以上不同情况下的判断策略，本发明实施例可以减少了疲劳驾驶监测的误判和漏判，提高驾驶安全性。

基于以上的疲劳驾驶的监测方法，本发明实施例还提供了实施上述方法的装置。

请参照图4，本发明实施例提供的一种疲劳驾驶的监测装置40，包括：

数据采集单元41，用于采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度；

第一分析单元42，用于根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态；

第二分析单元43，用于根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态；

输出单元44，用于根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述第一分析单元42，还用于确定所述体征数据所属的第一数值区间，其中，不同的数值区间对应于不同等级的疲劳状态；将所述第一数值区间对应的疲劳状态，确定为所述第一疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述第二分析单元43可以包括：

偏移量计算单元，用于计算所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角；根据所述夹角，计算所述速度在垂直于导航路线的横向方向上的速度分量；计算各个速度分量在所述横向方向上的位移并累加，得到所述横向偏移量。

状态确定单元，用于根据车辆的当前速度所属的第一速度区间，获得该第一速度区间下不同等级的疲劳状态与位移区间之间的对应关系，其中，同一速度区间下较高等级的疲劳状态对应的位移区间具有较大的位移值；确定所述横向偏移量所属的第一位移区间，并根据所述对应关系，确定所述第一位移区间对应的疲劳状态，作为所述第二疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述输出单元44，还用于将所述第一疲劳状态和第二疲劳状态中较大等级的疲劳状态，作为所述驾驶员的最终疲劳状态进行输出。

根据本发明的至少一个实施例，所述疲劳驾驶的监测装置40还可以包括：

第一提醒单元，用于根据所述最终疲劳状态，确定是否需要进行疲劳提醒；在需要进行疲劳提醒时，执行与所述最终疲劳状态对应的提醒操作。

根据本发明的至少一个实施例，所述疲劳驾驶的监测装置40还可以包括：

第二提醒单元，用于判断车辆的速度是否大于预设的超速门限，以及，判断所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角是否超过预设角度是否超过预设角度；在所述车辆的速度不大于所述超速门限，或所述夹角小于所述预设角度时，触发所述第一分析单元和第二分析单元；在所述车辆的速度大于所述超速门限，且所述夹角不小于所述预设角度时，执行告警提醒操作。

根据本发明的至少一个实施例，所述疲劳驾驶的监测装置40还可以包括：

判断单元，用于在采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，判断车辆的速度是否大于预设的泊车速度门限；在所述车辆的速度大于所述泊车速度门限时，触发所述第一分析单元和第二分析单元；在所述车辆的速度不大于所述泊车速度门限时，不执行任何操作。

通过以上监测装置，本发明实施例可以提高疲劳驾驶监测结果的准确性，并可以根据车辆的速度，采用不同判断策略，减少了疲劳驾驶监测的误判和漏判，提高了驾驶安全性。

如图5所示，本发明实施例还提供了另一种疲劳驾驶的监测装置50，该疲劳驾驶的监测装置50具体包括处理器51、存储器52、总线系统53、接收器54和发送器55。其中，处理器51、存储器52、接收器54和发送器55通过总线系统53相连，该存储器52用于存储指令，该处理器51用于执行该存储器52存储的指令，以控制接收器54接收信号，并控制发送器55发送信号；

其中，该处理器51，用于读取存储器中的程序，执行下列过程：

采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度；

根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态；

根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态；

根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。

应理解，在本发明实施例中，该处理器51可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，简称为“CPU”)，该处理器51还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

该存储器52可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器61提供指令和数据。存储器52的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器52还可以存储设备类型的信息。

该总线系统53除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统53。

在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器51中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器52，处理器51读取存储器52中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

根据本发明的至少一个实施例，所述程序被处理器51执行时还可实现如下步骤：确定所述体征数据所属的第一数值区间，其中，不同的数值区间对应于不同等级的疲劳状态；将所述第一数值区间对应的疲劳状态，确定为所述第一疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述体征数据包括心跳、脉搏、呼吸和血压中的至少一种。

根据本发明的至少一个实施例，所述程序被处理器51执行时还可实现如下步骤：计算所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角；根据所述夹角，计算所述速度在垂直于导航路线的横向方向上的速度分量；计算各个速度分量在所述横向方向上的位移并累加，得到所述横向偏移量。

根据本发明的至少一个实施例，所述程序被处理器51执行时还可实现如下步骤：根据车辆的当前速度所属的第一速度区间，获得该第一速度区间下不同等级的疲劳状态与位移区间之间的对应关系，其中，同一速度区间下较高等级的疲劳状态对应的位移区间具有较大的位移值；确定所述横向偏移量所属的第一位移区间，并根据所述对应关系，确定所述第一位移区间对应的疲劳状态，作为所述第二疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述程序被处理器51执行时还可实现如下步骤：将所述第一疲劳状态和第二疲劳状态中较大等级的疲劳状态，作为所述驾驶员的最终疲劳状态。

根据本发明的至少一个实施例，所述程序被处理器51执行时还可实现如下步骤：根据所述最终疲劳状态，确定是否需要进行疲劳提醒；在需要进行疲劳提醒时，执行与所述最终疲劳状态对应的提醒操作。

根据本发明的至少一个实施例，所述程序被处理器51执行时还可实现如下步骤：判断车辆的速度是否大于预设的超速门限，以及，判断所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角是否超过预设角度；在所述车辆的速度不大于所述超速门限，或所述夹角小于所述预设角度时，进入所述根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤；在所述车辆的速度大于所述超速门限，且所述夹角不小于所述预设角度时，执行告警提醒操作。

根据本发明的至少一个实施例，所述程序被处理器51执行时还可实现如下步骤：判断车辆的速度是否大于预设的泊车速度门限；在所述车辆的速度大于所述泊车速度门限时，进入所述根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤；在所述车辆的速度不大于所述泊车速度门限时，结束流程。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种疲劳驾驶的监测方法，其特征在于，包括：

采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度；

根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态；

根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态；

根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤，包括：

确定所述体征数据所属的第一数值区间，其中，不同的数值区间对应于不同等级的疲劳状态；

将所述第一数值区间对应的疲劳状态，确定为所述第一疲劳状态。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述体征数据包括心跳、脉搏、呼吸和血压中的至少一种。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量的步骤，包括：

计算所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角；

根据所述夹角，计算所述速度在垂直于导航路线的横向方向上的速度分量；

计算各个速度分量在所述横向方向上的位移并累加，得到所述横向偏移量。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态的步骤，包括：

根据车辆的当前速度所属的第一速度区间，获得该第一速度区间下不同等级的疲劳状态与位移区间之间的对应关系，其中，同一速度区间下较高等级的疲劳状态对应的位移区间具有较大的位移值；

确定所述横向偏移量所属的第一位移区间，并根据所述对应关系，确定所述第一位移区间对应的疲劳状态，作为所述第二疲劳状态。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态的步骤，包括：

将所述第一疲劳状态和第二疲劳状态中较大等级的疲劳状态，作为所述驾驶员的最终疲劳状态。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成所述驾驶员的最终疲劳状态之后，还包括：

根据所述最终疲劳状态，确定是否需要进行疲劳提醒；

在需要进行疲劳提醒时，执行与所述最终疲劳状态对应的提醒操作。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，还包括：

判断车辆的速度是否大于预设的超速门限，以及，判断所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角是否超过预设角度；

在所述车辆的速度不大于所述超速门限，或所述夹角小于所述预设角度时，进入所述根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤；

在所述车辆的速度大于所述超速门限，且所述夹角不小于所述预设角度时，执行告警提醒操作。

9.如权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，在采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，还包括：

判断车辆的速度是否大于预设的泊车速度门限；

在所述车辆的速度大于所述泊车速度门限时，进入所述根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态的步骤；

在所述车辆的速度不大于所述泊车速度门限时，结束流程。

10.一种疲劳驾驶的监测装置，其特征在于，包括：

数据采集单元，用于采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度；

第一分析单元，用于根据所述体征数据，确定所述驾驶员的第一疲劳状态；

第二分析单元，用于根据所述行驶方向和速度，计算车辆相对于预设的导航路线的横向偏移量，基于所述横向偏移量，确定所述驾驶员的第二疲劳状态；

输出单元，用于根据所述第一疲劳状态和第二疲劳状态，生成所述驾驶员的最终疲劳状态。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，

所述第一分析单元，还用于确定所述体征数据所属的第一数值区间，其中，不同的数值区间对应于不同等级的疲劳状态；将所述第一数值区间对应的疲劳状态，确定为所述第一疲劳状态。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二分析单元包括：

偏移量计算单元，用于计算所述行驶方向与所述导航路线的行进方向之间的夹角；根据所述夹角，计算所述速度在垂直于导航路线的横向方向上的速度分量；计算各个速度分量在所述横向方向上的位移并累加，得到所述横向偏移量；

状态确定单元，用于根据车辆的当前速度所属的第一速度区间，获得该第一速度区间下不同等级的疲劳状态与位移区间之间的对应关系，其中，同一速度区间下较高等级的疲劳状态对应的位移区间具有较大的位移值；确定所述横向偏移量所属的第一位移区间，并根据所述对应关系，确定所述第一位移区间对应的疲劳状态，作为所述第二疲劳状态。

13.如权利要求10至12任一项所述的装置，其特征在于，还包括：

判断单元，用于在采集驾驶员的体征数据以及车辆的行驶方向和速度之后，判断车辆的速度是否大于预设的泊车速度门限；在所述车辆的速度大于所述泊车速度门限时，触发所述第一分析单元和第二分析单元。

Images