[发明专利]一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法

权利要求书

1.一种基于AI视觉的驾驶行为实时分析预警系统及方法，其特征在于：硬件包括：

基于人工智能终端(Jetson nano)，进行视觉智能分析；

安装在叉车驾驶员前方靠下位置的窄带红外摄像头。

车联网终端，用于实时采集车辆数据和车辆解锁或关锁控制；

显示器/喇叭，可以显示实时检测识别结果和发出告警声音；

电源模块，对智能计算终端和显示器/喇叭进行供电。

4G天线，用于传输信号。

本发明执行前提条件：

利用窄带红外摄像头采集所需识别的叉车驾驶员正面图像，用于构建驾驶员人脸数据库；

利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员作业环境下的驾驶行为和状态(包括不规范驾驶和疲劳等状态)图像采集，并对采集到的图像进行标注，然后基于图像识别神经网络对标注数据进行训练，生成可识别出驾驶员人脸关键点和各种驾驶行为的深度学习网络模型；

通过语音对驾驶员进行提醒，微调摄像头的位置，使得驾驶员头部局域图像中间位置，提高检测的准确性和全面性。

本发明包括如下步骤：

步骤一：利用窄带红外摄像头对叉车驾驶员头部周围区域进行采集；

步骤二：人工智能终端读取深度网络学习模型，模型包括但不限于ssd-mobilenet v2、yolo v3、dlib、face_recognition，通过tensorrt对训练好的深度学习网络模型进行硬件加速；

步骤三：人工智能终端实时读取摄像头图像数据，并通过硬件加速后的深度学习网络模型对图像进行推理，检测出图像中的驾驶员，并识别出其身份、当前驾驶行为和状态；

步骤四：人工智能终端通过读取驾驶员数据库判断该驾驶员的驾驶权限，若有准许驾驶权限，则向车联网终端发送解锁车辆的命令，完成人脸识别控制开启车辆；

步骤五：车辆开启后，实时获取车联网终端通过can信号或者传感器得到的叉车状态数据。结合当前驾驶行为和状态和已获得的叉车实时数据，判断驾驶员的行为和状态是否处于警报范围内，并结合实时车速判断警报等级，如果是，则进行报警；

步骤六：回到步骤三进行循环。