[发明专利]不正常驾驶状态智能预判方法及物联网智能终端

权利要求书

1.一种不正常驾驶状态智能预判方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集一定时间段[t0,t1]内的行驶数据；

根据所述行驶数据判断驾驶员属于不正常驾驶状态的可能性；

重复判断多个时间段内驾驶员属于不正常驾驶状态的可能性，如果多次判断驾驶状态为不正常驾驶则增加驾驶员属于不正常驾驶状态的可能性程度；

其中，所述行驶数据为从某一时刻t0开始，每隔一定时间段△t采集到的和时间t相关的行驶数据值组成的行驶数据序列，所述行驶数据值的记录方法为以t0时刻采集到的行驶数据值为基准值，后续的行驶数据值为基准值的正负增量。

2.如权利要求1所述的一种不正常驾驶状态智能预判方法，其特征在于，所述行驶数据包括：行驶角度数据、车辆与基准线的相对距离数据，其中，所述行驶角度数据包括但不限于：车辆的行驶时车辆的角度数据、方向盘的转动角度数据、车辆与基准线的夹角数据；其中，所述车辆与基准线的相对距离数据为在同一时间段内，以固定的基准线为基准采集到的车辆与基准线的相对距离的数据；所述基准线包括但不限于车道标线。

3.如权利要求1所述的一种不正常驾驶状态智能预判方法，其特征在于，所述不正常驾驶状态包括：酒后驾驶、吸毒驾驶、病态驾驶、疲劳驾驶，其中，所述病态驾驶为驾驶过程中出现突发性病情的驾驶员的驾驶状态；当驾驶员处于不正常驾驶状态时，驾驶员的生理、精神状态会与正常状态下不一致，容易导致方向盘控制不好、油门和刹车控制不好，从而使车辆行驶过程中的行驶角度数据、车辆与基准线的相对距离数据与正常驾驶状态下的行驶角度数据、车辆与基准线的相对距离数据对比会呈现出差异；其中，当处于酒后驾驶状态时，驾驶员容易出现视野变小、视线模糊不稳定；当处于吸毒驾驶时，驾驶员容易出现摇头、精神亢奋；当处于病态驾驶时，由于一般为突发性病情，驾驶员车辆控制能力会发生突变；当处于疲劳驾驶时，驾驶员容易出现眼睛调节能力变低甚至睡觉；因此不同的不正常驾驶状态的类别，驾驶员也会有不同的生理功能性和精神性障碍特征，从而产生不同的行驶数据。

4.如权利要求1所述的一种不正常驾驶状态智能预判方法，其特征在于，根据所述行驶数据判断驾驶员属于不正常驾驶状态的可能性的方法，包括：

将所述行驶数据拟合成一条时间和行驶数据值相关的行驶数据曲线，并判断所述行驶数据曲线是否为蛇形曲线，如果是，则增加属于不正常驾驶可能性程度；

利用所述行驶数据与行驶数据集比较来判断属于不正常驾驶状态的可能性，其中所述行驶数据集包括：正常驾驶的行驶角度数据集、车辆与基准线的相对距离数据集，不正常驾驶的行驶角度数据集、车辆与基准线的相对距离数据集，其中，不正常驾驶的行驶数据集的分类包括但不限于：酒后驾驶、吸毒驾驶、病态驾驶、疲劳驾驶，采用与行驶数据集比较的方法可以进一步判断不正常驾驶状态的类型。