[发明专利]一种基于司机状态的派单优先度调整方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于司机状态的派单优先度调整方法，包括获取视频数据，所述视频数据包括司机的人眼图像数据和面部图像数据；对所述人眼图像数据进行驾驶疲劳参数PERCOLOS值计算，当驾驶疲劳参数PERCOLOS值大于预设参数时，判断为疲劳驾驶状态；对所述面部图像数据进行面部表情识别，得到面部表情信息；判断面部表情信息是否包含消极情绪，若是则确定为负面情绪状态；基于疲劳驾驶状态和/或负面情绪状态，调整司机的派单优先级策略。本发明通过获取网约车用车订单服务过程中的实时的视频数据，基于所述实时的视频数据，识别用车订单的司机在用车订单服务过程中的状态、异常行为等；以在出现异常状态时进行及时反馈、调整派单优先级，有助于及早发现隐藏风险，避免交通事故等的发生。

技术领域

本发明属于网约车派单的技术领域，具体涉及一种基于司机状态的派单优先度调整方法及装置。

背景技术

网约车是基于互联网技术构建服务平台，接入符合条件的车辆和司机，通过整合供需信息，提供预约出租汽车服务。随着打车出行越来越受到大众的青睐，如何提高司机安全驾驶的服务质量，也变成服务商重点关注的问题。

网约车服务的质量与司机的状态极为关联,如司机的健康状态，是否疲劳直接影响行驶安全。而监测和智能评估司机的状态，有助于及早发现隐藏风险，避免交通事故的发生。

经申请人研究发现，现有技术存在如下缺陷：

在现有技术中，仅对司机是否疲劳进行监测，其通过摄像头拍摄司机的眼睛，监测司机是否疲劳。单方面的监测手段，参考价值有限，亦难以识别出司机的其他不宜继续服务的信息。

发明内容

本发明的目的是要解决上述的技术问题，提供一种基于司机状态的派单优先度调整方法及装置。

为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：

第一方面，本发明所述一种基于司机状态的派单优先度调整方法，包括：

获取视频数据，所述视频数据包括司机的人眼图像数据和面部图像数据；

对所述人眼图像数据进行驾驶疲劳参数PERCOLOS值计算，当驾驶疲劳参数PERCOLOS值大于预设参数时，判断为疲劳驾驶状态；

对所述面部图像数据进行面部表情识别，得到面部表情信息；判断面部表情信息是否包含消极情绪，若是则确定为负面情绪状态；

基于疲劳驾驶状态和/或负面情绪状态，调整司机的派单优先级策略。

结合第一方面，本发明提供了第一方面的第一种可能的实施方式，所述视频数据还包括司机的头部姿态图像数据；在驾驶疲劳参数PERCOLOS值计算和面部表情识别之前，还包括：

对头部姿态图像数据进行头部姿态识别，得到司机的头部姿态信息；

当判断头部姿态信息为仰头姿态、歪头姿态和低头姿态的其中一种时，计算在当前姿态下的时间；

若时间大于预设时间阈值时，则输出司机异常警报。

结合第一方面，本发明提供了第二方面的第一种可能的实施方式，，所述视频数据包括语音数据，还包括：

对所述语音数据进行识别，得到司机情绪信息；

从所述语音数据中提取出文本信息，识别文本信息中是否包含敏感词语；若文本信息包含敏感词语，则输出服务异常警报；

基于疲劳驾驶状态、负面情绪状态和/或司机情绪信息，调整司机的派单优先级策略。

结合第一方面，本发明提供了第一方面的第三种可能的实施方式，所述调整司机的派单优先级策略，包括：