[发明专利]基于机器视觉的汽车驾驶安全行为识别和提醒方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的汽车驾驶安全行为识别和提醒方法及系统，涉及汽车智能系统技术领域，其包括方法，方法包括：根据安全驾驶模型处理实时记录的车辆驾驶状态，判定是否执行报警提示驾驶员，并与预设的云服务器做数据交互；以及，接收从云服务器反馈的实时更新的安全驾驶模型。本申请具有实时分析驾驶员的驾驶行为，对驾驶员的危险驾驶行为进行有效警醒；同时，将驾驶数据进行汇聚对安全驾驶模型进行更新迭代，大大提高行车安全性，降低道路事故发生率的效果。

技术领域

本申请涉及汽车智能系统技术领域，尤其是涉及一种基于机器视觉的汽车驾驶安全行为识别和提醒方法及系统。

背景技术

随着社会生产力的不断发展，国民经济水平日渐提高，汽车的价格边得越来越亲民，更多的家庭可以购买汽车，享受更加便利的生活。家庭购车潮已然兴起，小轿车俨然有了成为家庭标配的趋势，国内汽车保有量大幅度上升。

由于道路上车辆不断增多，各种路况边得复杂，而在汽车行驶过程中，部分驾驶员存在着注意力不集中、开车玩手机或抽烟、与乘客闲聊等威胁驾驶安全的不良习惯；而且，有驾驶员为的图一时之便而违规，如超速行驶，违规变道等，引发各类交通事故。

针对上述内容，本申请提出一种新的技术方案。

发明内容

为了改善驾驶行为，降低交通事故发生率，优化道路行驶环境，本申请提供一种基于机器视觉的汽车驾驶安全行为识别和提醒方法及系统。

第一方面，本申请提供一种基于机器视觉的汽车驾驶安全行为识别和提醒方法，采用如下的技术方案：

一种基于机器视觉的汽车驾驶安全行为识别和提醒方法，包括：

根据安全驾驶模型处理实时记录的车辆驾驶状态，判定是否进行报警，并与预设的云服务器做数据交互；以及，

接收云服务器根据反馈数据更新的安全驾驶模型。

可选的，记录的车辆驾驶状态包括：

从云服务器获取实时时间，累计驾驶时长，并关联从车载系统获取的行车数据；

从预设于车辆的定位模块或从车载系统获取车辆的位置信息，用于根据位置信息从云服务器获取当前时间点当前路段的交通安全行车数据；以及，

从车载摄像头获取采集的驾驶员人脸信息、驾驶员启动车辆时的图像信息以及驾驶员驾驶车辆时的图像信息。

可选的，根据实时行车数据判断车辆是否为停车但发动机未停止，如果是，则识别车辆再次移动时的驾驶员人脸信息，并与本次驾驶过程的初始驾驶员人脸信息对比；

当对比结果为驾驶员人脸信息不一致，则对驾驶时长归零；

当对比结果为驾驶员人脸信息一致，则识别驾驶员驾驶车辆时的图像信息，判断驾驶员是否处于休息，如果是，则对驾驶时长归零；如果否，则继续累计驾驶时长。

可选的，所述安全驾驶模型处理包括：判断驾驶时长是否超出预设安全指数范围内，如果是，则执行报警。

可选的，所述安全驾驶模型处理还包括：判断实时的行车数据是否符合当前路段交通安全行车数据，如果否，则执行报警。

可选的，当根据行车数据判别车辆在当前路段超速，进行事故警示；所述事故警示包括：从云服务器获取该路段过往事故发生数据，并在报警时输出用于提示。

可选的，所述事故警示还包括：从预设于车辆的测距雷达获取跟车距离，根据预设的止动距离算法处理跟车距离和行车数据，计算出当前止动距离，并在报警时输出用于提示。

可选的，所述安全驾驶模型处理还包括：

识别驾驶员驾驶车辆时的图像信息，结合驾驶时长，得到疲劳危险驾驶行为、非疲劳危险驾驶行为；以及，