[发明专利]一种危险驾驶识别与预警方法及系统在审
申请号: | 201910281785.7 | 申请日: | 2019-04-09 |
公开(公告)号: | CN110143202A | 公开(公告)日: | 2019-08-20 |
发明(设计)人: | 吴士力;文爱民;唐志桥;郭兆松 | 申请(专利权)人: | 南京交通职业技术学院 |
主分类号: | B60W40/08 | 分类号: | B60W40/08;B60W40/10;B60W40/00;B60W50/14 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 吴黎 |
地址: | 211188 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 危险驾驶行为 驾驶行为 预警 融合 车辆行驶数据 人脸特征 危险驾驶 车辆驾驶行为 人脸图像提取 疲劳特征 人脸图像 实时性好 数据融合 特征向量 有效融合 预警信号 在线识别 | ||
1.一种危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取驾驶员人脸图像及车辆行驶数据;
根据所述驾驶员人脸图像提取人脸特征;
根据所述车辆行驶数据提取驾驶行为特征;
对所述人脸特征与所述驾驶行为特征进行数据融合,得到融合特征;
根据所述融合特征对危险驾驶行为进行识别;
当识别出有危险驾驶行为时,发出预警信号进行预警。
2.根据权利要求1所述的危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,所述根据所述驾驶员人脸图像提取人脸特征数据包括:
根据所述驾驶员人脸图像,提取第一预设特征点数据;
根据所述第一预设特征点数据对驾驶员进行身份验证。
3.根据权利要求1或2所述的危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,所述根据所述驾驶员人脸图像提取人脸特征数据包括:
根据所述驾驶员人脸图像,提取第二预设特征点数据;
根据所述第二预设特征点数据,获取表征驾驶员脸部位置与图像获取装置的距离变化幅度的缩放因子数据。
4.根据权利要求3所述的危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,所述根据所述驾驶员人脸图像提取人脸特征数据包括:
根据所述驾驶员人脸图像,提取第三预设特征点数据;
根据第三预设特征点数据及所述缩放因子数据获取眯眼行为特征。
5.根据权利要求4所述的危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,所述根据所述驾驶员人脸图像提取人脸特征数据包括:
根据所述驾驶员人脸图像,提取第四预设特征点数据;
根据第四预设特征点数据及所述缩放因子数据获取打哈欠行为特征。
6.根据权利要求5所述的危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,所述根据所述车辆行驶数据提取驾驶行为特征,包括:表征预设时间段内对方向盘操纵活跃度的转向行为特征、表征预设时间段内对油门操纵的活跃度的加速行为特征、表征预设时间段内有无采取制动行为的制动行为特征以及表征连续行车行为的连续行车时间特征。
7.根据权利要求6所述的危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,所述对所述人脸特征与所述驾驶行为特征进行数据融合,得到融合特征的步骤,包括:
获取打哈欠行为特征及眯眼行为特征;
根据眯眼行为特征判定驾驶员有眯眼行为时,获取转向行为特征、加速行为特征、制动行为特征及连续行车时间特征;
将所述打哈欠行为特征、眯眼行为特征、转向行为特征、加速行为特征、制动行为特征及连续行车时间特征进行数据融合,得到融合特征。
8.根据权利要求6所述的危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,所述根据所述融合特征对驾驶行为进行识别的步骤,包括:根据以下公式对危险驾驶行为进行识别:
其中,x1为哈欠行为特征、w1为哈欠行为特征的权重;x2为眯眼行为特征、w2为眯眼行为特征;x3为转向行为特征、w3为转向行为特征的权重;x4为加速行为特征、w4为加速行为特征的权重;x5为制动行为特征、w5为制动行为特征的权重;x6为连续行车时间特征、w6为连续行车时间特征的权重;为各个特征对危险驾驶程度贡献度的线性累加值的Logistic回归模型;β-ρt为随时间衰减的函数。
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