[发明专利]一种驾驶行为监测方法及装置在审
申请号: | 202010947186.7 | 申请日: | 2020-09-10 |
公开(公告)号: | CN114162131A | 公开(公告)日: | 2022-03-11 |
发明(设计)人: | 张玉明 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | B60W40/09 | 分类号: | B60W40/09 |
代理公司: | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人: | 郭放;许伟群 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 驾驶 行为 监测 方法 装置 | ||
1.一种驾驶行为监测方法,其特征在于,包括:
根据驾驶人员在驾驶过程中的状态参数,确定驾驶行为的状态评估值;
根据所述驾驶行为的状态阈值确定参数,确定所述驾驶行为的状态阈值;
根据所述驾驶行为的状态评估值和所述驾驶行为的状态阈值,确定所述驾驶行为的类型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述状态参数包括:表情参数和/或生理信息参数;
所述表情参数包括:单位时间内眼睛睁闭次数和/或单位时间内嘴巴张闭次数;
所述生理信息参数包括以下参数中的至少一种:单位时间内脉搏数、心跳频率、血压和体温;
所述状态参数的确定时间与所述评估值的确定时间之间的时间差值小于第一时间。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述表情参数通过拍摄所述驾驶人员的图像的成像装置获取;
所述生理信息参数通过所述驾驶人员的智能穿戴设备获取。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,通过以下公式,确定所述驾驶行为的状态评估值:
其中,w评估为所述驾驶行为的状态评估值,n1为所述状态参数的个数,Ci为第i个状态参数,Ci0为第i个状态参数的基准值,i和n1均为正整数,并且i≤n1;
所述第i个状态参数的基准值为所述驾驶人员在正常驾驶过程中的所述第i个状态参数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述阈值确定参数包括以下参数中的至少一种:所述驾驶人员所处位置的危险系数、所述驾驶人员的疲劳程度系数、所述驾驶人员所处位置的密集程度系数和所述驾驶人员所处环境的危险系数;
所述阈值确定参数的确定时间与所述驾驶行为的状态阈值的确定时间之间的时间差值小于第二时间。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过以下公式确定所述驾驶人员所处位置的危险系数:
其中,k为所述驾驶人员所处位置的危险系数,n2为所述驾驶人员所处位置发生的状态目标值交通事故的种类,pl为所述驾驶人员所处位置发生第l种目标交通事故的概率,jl为所述第l种目标交通事故的危险系数,v为车速,l和n2均为正整数,并且l≤n2,所述目标交通事故为发生概率大于第一概率的交通事故;
通过以下公式确定所述驾驶人员的疲劳程度系数:
其中,l为所述驾驶人员的疲劳程度系数,t为所述驾驶人员的驾驶时长,T为第一时间长度;
通过以下公式确定所述驾驶人员所处位置的密集程度系数:
c=a1*b1+a2*b2+a3*b3;
其中,c为所述驾驶人员所处位置的密集程度系数,a1、a2和a3为正数,b1为与所述驾驶人员所处位置在第一范围内的行人与车辆的数量的和,b2为与所述驾驶人员所处位置在第二范围内的行人与车辆的数量的和,b3为与所述驾驶人员所处位置在第三范围内的行人与车辆的数量的和;
通过以下公式确定所述驾驶人员所处环境的危险系数:
m=(g-s)*a4+D*a5;
其中,D为所述驾驶人员所处位置的地面陡峭程度,为所述驾驶人员所在车辆的车身与水平面的夹角,g为能见度等级的总级数,s为所述驾驶人员所处环境的能见度等级,a4和a5为正数。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,根据以下公式,确定所述驾驶行为的状态阈值:
其中,v为所述驾驶行为的状态阈值,n3为所述阈值确定参数的种类数,qz为第z种阈值确定参数的权重,rz为第z种阈值确定参数,z和n3均为正整数,并且z≤n3。
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