[发明专利]驾驶状态检测方法及装置、设备、存储介质、系统、车辆

说明书

本申请公开了一种驾驶状态检测方法及装置、设备、存储介质、系统、车辆。本申请一实施例的驾驶状态检测方法中，先获取驾驶员的状态数据，再通过判断状态数据中的至少两种指标数据中落入置信区间的数量是否大于第一预定值来确定驾驶员的驾驶状态。本申请的技术方案可以用于智能汽车领域，能够以较低的计算复杂度准确、高效并实时地检测驾驶员的驾驶状态。

技术领域

本发明涉及智能汽车领域，尤其涉及一种驾驶状态检测方法及装置、设备、存储介质、系统、车辆。

背景技术

车辆驾驶员的状态直接影响车辆行驶的安全。驾驶员的情绪波动、疲劳、注意力分散等都可能直接引起交通事故的发生。

目前，驾驶员状态的检测技术多依赖于监督学习模型或图像识别模型，其对不同人的驾驶状态、同一人在不同时期的驾驶状态检测准确性差异较大，且计算复杂度高，导致硬件成本高、优化难。

发明内容

鉴于以上问题，本申请提供一种驾驶状态检测方法及装置、设备、存储介质、系统、车辆，能够以较低的计算复杂度准确、高效、实时地检测驾驶员的驾驶状态。

为达到上述目的，本申请第一方面提供一种驾驶状态检测方法，包括：

获取驾驶员的状态数据，状态数据包括至少两种指标数据；

在至少两种指标数据中，落入第一置信区间的指标数据的数量大于第一预定值时，将第一置信区间对应的驾驶状态确定为驾驶员的驾驶状态。

通过获取包括至少两种指标数据的状态数据，判断落入第一置信区间的指标数据的数量是否大于第一预定值，可直接确定驾驶员的驾驶状态，不受采集环境影响，数据的处理、传输等对算力、带宽的要求较低，并且通过使用个性化的第一置信区间便可实现个性化的驾驶状态检测，由此，能够以较低的计算复杂度准确、高效并实时地检测特定用户的驾驶状态，同时提升用户体验和降低应用成本。

作为第一方面的一种可能的实现方式，至少两种指标数据用于指示生理状态和/或驾驶行为。由此，通过指示生理状态和/或驾驶行为的至少两种指标，可以全面、准确地感知用户的人体状况，便于综合考虑驾驶员驾车时的各项人体特征来确定其驾驶状态，可进一步提高驾驶状态检测的准确性。

作为第一方面的一种可能的实现方式，驾驶状态包括正常驾驶状态或异常驾驶状态，第一置信区间对应于正常驾驶状态或异常驾驶状态。由此，通过对应于正常驾驶状态或异常驾驶状态的第一置信区间，即可直接确定驾驶状态是正常或异常，无需借助诸如表情、情绪等中间特征，降低计算复杂度的同时减少了误识别或漏识别。

作为第一方面的一种可能的实现方式，第一置信区间包括与至少两种指标数据一一对应的置信区间。由此，通过在第一置信区间中包含对应各个指标数据的置信区间，便于综合考虑驾驶员驾车时的各项人体特征来确定其驾驶状态，可进一步提高驾驶状态检测的准确性。

作为第一方面的一种可能的实现方式，第一置信区间是通过如下方式获得的：

基于驾驶员的状态数据库进行聚类以形成对应于驾驶状态的数据集，驾驶员的状态数据库中包含预先获得的驾驶员的状态数据；

对数据集进行数据分布拟合，以确定数据集的数据分布属于正态分布或偏态分布；

根据数据集的数据分布，确定对应于驾驶状态的第一置信区间。

由此，通过对用户的状态数据进行聚类便可获得用户自己的第一置信区间，实现第一置信区间的因人而异，进而实现驾驶状态检测的个性化，进一步提高了驾驶状态检测的准确性，同时减少了因检测标准统一而带来的漏识别或误识别。

作为第一方面的一种可能的实现方式，对数据集进行数据分布拟合，具体包括：

对数据集中的状态数据进行切分，得到多个数据切片，多个数据切片中的每个数据切片的宽度相同；