[发明专利]一种基于车载DMS的驾驶评分方法、装置及电子设备

说明书

本公开涉及一种基于车载DMS的驾驶评分方法、装置及电子设备，所述方法包括：基于车载DMS，确定驾驶过程中的不当驾驶行为，以及所述不当驾驶行为对应的持续时间；基于驾驶评估模型，对所述不当驾驶行为进行危险评估，确定所述不当驾驶行为对应的危险系数；根据所述不当驾驶行为对应的危险系数，以及所述不当驾驶行为对应的持续时间，确定所述不当驾驶行为对应的驾驶评分。本公开实施例可以评价驾驶员的业务水平，进而辅助驾驶员养成良好的驾驶习惯。

技术领域

本公开涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及一种基于车载DMS的驾驶评分方法、装置及电子设备。

背景技术

驾驶员监控系统(Driver Monitor System，DMS)，包括疲劳监测、分心监测和危险行为监测、表情识别和手势识别等功能。当前传统的车载DMS，仅具有实时提醒功能，在驾驶过程中检测到不当驾驶行为时，会产生相应的声音警报、语音警报、仪表警报等提醒，在长期的驾驶习惯养成和驾驶内容反馈等方面，则无法起到有效作用。

发明内容

本公开提出了一种基于车载DMS的驾驶评分方法、装置及电子设备的技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种基于车载DMS的驾驶评分方法，包括：基于车载DMS，确定驾驶过程中的不当驾驶行为，以及所述不当驾驶行为对应的持续时间；基于驾驶评估模型，对所述不当驾驶行为进行危险评估，确定所述不当驾驶行为对应的危险系数；根据所述不当驾驶行为对应的危险系数，以及所述不当驾驶行为对应的持续时间，确定所述不当驾驶行为对应的驾驶评分。

在一种可能的实现方式中，所述基于驾驶评估模型，对所述不当驾驶行为进行危险评估，确定所述不当驾驶行为对应的危险系数，包括：确定所述不当驾驶行为对应的待评估图像；基于所述驾驶评估模型，对所述待评估图像进行危险评估，确定所述不当驾驶行为对应的危险系数。

在一种可能的实现方式中，所述确定所述不当驾驶行为对应的待评估图像，包括：确定所述不当驾驶行为对应的图像，与正常驾驶行为对应的图像之间的偏移值；根据所述偏移值，从所述不当驾驶行为对应的图像中确定所述待评估图像。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述驾驶评估模型，对所述待评估图像进行危险评估，确定所述不当驾驶行为对应的危险系数，包括：将所述待评估图像输入所述驾驶评估模型，确定所述待评估图像对应的危险系数；根据所述待评估图像对应的危险系数，确定所述不当驾驶行为对应的危险系数。

在一种可能的实现方式中，所述待评估图像的数目为多个；所述根据所述待评估图像对应的危险系数，确定所述不当驾驶行为对应的危险系数，包括：根据每个所述待评估图像对应的危险系数，确定危险系数平均值；将所述危险系数平均值，确定为所述不当驾驶行为对应的危险系数。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：确定样本图像集，其中，所述样本图像集中包括多种不同类型的所述不当驾驶行为对应的样本图像，以及每个所述样本图像对应的标注危险系数；按照预设比例，将所述样本图像集划分为第一训练集、验证集和测试集；对所述第一训练集中包括的所述样本图像进行图像增强处理，确定第二训练集。

在一种可能的实现方式中，所述驾驶评估模型的训练方法包括：基于所述驾驶评估模型，对所述第二训练集中包括的所述样本图像进行危险评估，确定所述第二训练集中包括的所述样本图像对应的预测危险系数；根据所述第二训练集中包括的所述样本图像对应的预测危险系数，以及所述第二训练集中包括的所述样本图像对应的标注危险系数，确定第一评估损失；基于所述第一评估损失，利用自适应矩估计算法，训练所述驾驶评估模型。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：基于所述驾驶评估模型，对所述验证集中包括的所述样本图像进行危险评估，确定所述验证集中包括的所述样本图像对应的预测危险系数；根据所述验证集中包括的所述样本图像对应的预测危险系数，以及所述验证集中包括的所述样本图像对应的标注危险系数，确定第二评估损失；通过最小化所述第二评估损失，训练所述驾驶评估模型。