[发明专利]一种危险驾驶识别与预警方法及系统

说明书

本发明公开了一种危险驾驶识别与预警方法及系统，通过获取驾驶员人脸图像及车辆行驶数据，根据驾驶员人脸图像提取人脸特征；根据车辆行驶数据提取驾驶行为特征，对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。本发明将据驾驶员是否有疲劳特征与车辆驾驶行为的数据进行了有效融合，生成更为有效的危险驾驶行为特征向量作为融合特征，可以比较全面的反应驾驶员的驾驶行为状态，对融合特征进行在线识别，当识别出危险驾驶行为状态后及时进行预警，不仅识别精度高，而且实时性好。

技术领域

本发明涉及安全驾驶技术领域，具体涉及一种危险驾驶识别与预警方法及系统。

背景技术

现有的危险驾驶预警技术主要分为两类，一类是基于车辆运行状态数据，该类技术实现成本低廉，只需通过从车载网络上提取车速、转向角度等参数，然后对超速、方向盘操纵等危险行为进行识别，但由于车辆驾驶环境和行驶需求的多样性，导致该类技术的准确率较低。另一类通过驾驶室内摄像头采集驾驶员头部图像，基于人工智能算法对其眼、嘴、头部动作进行分析，实现对闭眼、打哈欠、东张西望、打电话或抽烟等危险驾驶行为进行识别，受到识别精度、生理习惯、穿戴物、照明光线等影响，该类技术的有效性也存在一定的约束。

发明内容

因此，本发明提供一种危险驾驶识别与预警方法及系统，克服了现有技术中危险驾驶行为识别精度低的不足。

第一方面，本发明实施例提供一种危险驾驶识别与预警方法，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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：