[发明专利]驾驶风险智能识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种驾驶风险智能识别方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取驾车者的生物机能数据和面部图像；根据驾车者的生物机能数据确定驾车者的生物机能疲劳分值；使用预设的微表情识别模型对面部图像进行面部情绪识别，根据面部情绪识别结果计算驾车者的表情疲劳分值；对生物机能疲劳分值和表情疲劳分值进行加权平均计算，得到驾车者的综合疲劳分数；根据疲劳分数范围与疲劳评价级数之间预设的对应关系，确定驾车者的综合疲劳分数对应的疲劳评价级数，执行与疲劳评价级数对应的安全措施。本发明的技术方案能够全面准确的判断驾车者的疲劳程度，降低误判率，并提高车辆行驶的安全性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种驾驶风险智能识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着车辆的不断增多，交通事故的发生数量也在不断增加，根据研究表明，疲劳驾驶是目前引发交通事故的主要原因之一，疲劳驾驶检测的研究具有重要的意义。

目前，常见的针对车辆驾驶员的疲劳驾驶检测方法主要是通过摄像头捕捉车辆驾驶员的一些行为动作，并对捕捉到的行为动作进行分析，判断车辆驾驶员的精神状态，然后根据精神状态确定车辆驾驶员是否处于疲劳驾驶状态，其检测方法单一，往往不能准确的判断出车辆驾驶员当前是否处于疲劳状态以及疲劳程度，导致疲劳驾驶检测的误报率高。

同时，现有的疲劳驾驶检测方法在检测到车辆驾驶员处于疲劳驾驶状态后，通常仅通过报警的方式对车辆驾驶员进行提醒，其处理方式单一，无法有效降低因疲劳驾驶发生交通安全事故的风险，导致车辆行驶的安全性低。

发明内容

本发明实施例提供一种驾驶风险智能识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决目前疲劳驾驶检测方式单一导致疲劳驾驶检测的误报率高，以及疲劳驾驶应对策略单一导致车辆行驶安全性低的问题。

一种驾驶风险智能识别方法，包括：

若检测到车辆处于行驶状态，则获取驾车者的生物机能数据和面部图像；

根据生物机能数据与疲劳分值之间预设的对应关系，确定所述驾车者的生物机能数据对应的疲劳分值，并将所述疲劳分值作为所述驾车者的生物机能疲劳分值；

使用预设的微表情识别模型对所述面部图像进行面部情绪识别，输出N个预设的面部微表情的概率，提取N个所述面部微表情的概率中疲劳状态对应的每种面部微表情的概率，其中，N为正整数；

根据所述驾车者在所述疲劳状态对应的每种面部微表情的概率，计算所述驾车者的表情疲劳分值；

对所述生物机能疲劳分值和所述表情疲劳分值进行加权平均计算，得到所述驾车者的综合疲劳分数；

根据疲劳分数范围与疲劳评价级数之间预设的对应关系，确定所述驾车者的综合疲劳分数对应的疲劳评价级数，其中，所述疲劳评价级数用于标识所述驾车者的疲劳程度；

执行与所述疲劳评价级数对应的安全措施。

一种驾驶风险智能识别装置，包括：

获取模块，用于若检测到车辆处于行驶状态，则获取驾车者的生物机能数据和面部图像；

第一计算模块，用于根据生物机能数据与疲劳分值之间预设的对应关系，确定所述驾车者的生物机能数据对应的疲劳分值，并将该所述疲劳分值作为所述驾车者的生物机能疲劳分值；

识别模块，用于使用预设的微表情识别模型对所述面部图像进行面部情绪识别，输出N个预设的面部微表情的概率，提取N个所述面部微表情的概率中疲劳状态对应的每种面部微表情的概率，其中，N为正整数；

第二计算模块，用于根据所述驾车者在所述疲劳状态对应的每种面部微表情的概率，计算所述驾车者的表情疲劳分值；