驾驶员评估方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种驾驶员评估方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取驾驶员的驾驶图像；通过人脸判别装置对驾驶图像进行分析以确定驾驶员身份，其中，人脸判别装置包括多种人脸识别模型，并将多数人脸识别算法输出的人脸识别结果作为最终结果；根据驾驶员身份或驾驶图像确定驾驶行为，并将驾驶行为与驾驶员身份进行关联；根据驾驶行为对驾驶员进行评估，评估至少包括驾驶行为评估或绩效评估中的一种。解决了现有车载系统不能规范驾驶员驾驶行为的问题，达到通过规范驾驶员的驾驶行为来提高车辆驾驶安全的技术效果。

Driver evaluation method, device, device and storage medium

The embodiment of the invention discloses a driver evaluation method, device, device and storage medium, which comprises: acquiring a driver's driving image; analyzing the driving image through a face discrimination device to determine the driver's identity, wherein a face discrimination device comprises a plurality of face recognition models and a plurality of faces. The final result is the face recognition output of the recognition algorithm; the driving behavior is determined according to the driver's identity or driving image, and the driving behavior is correlated with the driver's identity; the evaluation of the driver according to the driving behavior includes at least one of the driving behavior evaluation or performance evaluation. It solves the problem that the existing on-board system can not regulate the driver's driving behavior, and achieves the technical effect of improving vehicle driving safety by standardizing the driver's driving behavior.

【技术实现步骤摘要】
驾驶员评估方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及图像处理，尤其涉及一种驾驶员评估方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
为了保障交通安全，目前已经有许多车载系统通过对车辆和道路信息的获取和监控来减少交通事故的发生。例如：现有的行车记录仪可以通过记录车辆的速度、驾驶时间以及外部道路环境相关的信息预防交通事故；GPS导航仪则结合车辆在道路的位置实时给出“前方事故多发地段，请谨慎驾驶”的提示。这些保障措施在一定程度上可以减少交通事故的发生，却不能提高驾驶员的安全驾驶意识，使驾驶员通过规范驾驶行为避免交通事故的发生。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种驾驶员评估方法、装置、设备和存储介质，解决了现有车载系统不能规范驾驶员驾驶行为的问题，达到通过规范驾驶员的驾驶行为来提高车辆驾驶安全的技术效果。第一方面，本专利技术实施例提供了一种驾驶员评估方法，包括：获取驾驶员的驾驶图像；通过人脸判别装置对所述驾驶图像进行分析以确定驾驶员身份，其中，所述人脸判别装置包括基于不同人脸识别算法的多种人脸识别模型，并将多数人脸识别模型输出的人脸识别结果作为最终结果；根据所述驾驶员身份或所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联；根据所述驾驶行为对驾驶员进行评估，所述评估至少包括驾驶行为评估或绩效评估中的一种。进一步，所述人脸判别装置包括奇数种人脸识别模型；当所有的人脸识别模型输出的结果均不相同时，将预设人脸识别模型对应的人脸识别结果作为最终结果输出。进一步，所述人脸判别装置包括EignFace算法、FisherFace算法和LBP算法。进一步，根据所述驾驶员身份确定驾驶行为，包括：根据所述驾驶员身份的持续时间确定驾驶时长，所述驾驶时长至少包括当前驾驶时长、当天累计驾驶时长、月累计驾驶时长和驾驶超时次数中的一个。进一步，根据所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联，包括：基于预设方向梯度特征提取算法，获取驾驶图像的方向梯度直方图特征；通过已训练的SVM分类器分析所述方向梯度直方图特征，以确定驾驶员是否存在手机使用行为，所述SVM分类器至少包括局部SVM分类器或全局SVM分类器中的一种；当所述驾驶员存在手机使用行为时，将所述手机使用行为与所述驾驶员身份进行关联。进一步，根据所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联，包括：通过垂直水平积分投影法确定所述驾驶图像中的多个特征点；求取驾驶图像的二值化图像；根据所述特征点的像素灰度值与预设灰度阈值的大小关系，确定驾驶员是否佩戴安全带；当所述驾驶员未佩戴安全带时，将未佩戴安全带的驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联。进一步，所述根据所确定的所述驾驶行为对驾驶员进行评估，当所述评估包括驾驶行为评估时，还包括：当检测到违规驾驶行为时，输出对应的语音提示，其中，所述违规驾驶行为包括超时驾驶行为、手机使用行为以及未佩戴安全带行为。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种驾驶员评估装置，包括：驾驶图像获取模块，用于获取驾驶员的驾驶图像；驾驶员身份确定模块，用于通过人脸判别装置对所述驾驶图像进行分析以确定驾驶员身份，其中，所述人脸判别装置包括基于不同人脸识别算法的多种人脸识别模型，并将多数人脸识别模型输出的人脸识别结果作为最终结果；驾驶行为确定模块，用于根据所述驾驶员身份或所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联；评估模块，用于根据所述驾驶行为对驾驶员进行评估，所述评估至少包括驾驶行为评估或绩效评估中的一种。进一步，还包括模型模块，所述模型模块用于存储驾驶行为评估模型，所述评估模型基于目标训练数据构建，所述目标训练数据包括目标车辆的所有驾驶员的驾驶行为数据或者具有目标车辆驾驶资格的所有驾驶员的驾驶行为数据。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种驾驶行为评估设备，所述设备包括：摄像头，用于获取驾驶图像；一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的驾驶员评估方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的驾驶员评估方法。本实施例提供的驾驶员评估的技术方案，通过人脸判别装置对获取的驾驶图像进行分析以确定驾驶员身份，其中，人脸判别装置包括基于不同人脸识别算法的多种人脸识别模型，并将多数人脸识别模型输出的人脸识别结果作为最终结果，相较于单一的人脸识别算法，通过多种人脸识别算法同时进行人脸识别，并将多数人脸识别算法对应的人脸识别模型输出的人脸识别结果作为最终结果，可以提高人脸识别的准确度；根据驾驶员身份或驾驶图像确定驾驶行为，将驾驶行为与驾驶员身份进行关联，可以提高驾驶员评估的准确性；根据驾驶行为对驾驶员进行评估，评估至少包括驾驶行为评估或绩效评估中的一种，可以准确客观地对驾驶员进行评估，可以快速准确地获取驾驶员的绩效评估信息，还能防止人为因素的影响。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例一提供的驾驶员评估方法的流程图；图2是本专利技术实施例二提供的人脸判别装置创建方法的流程图；图3是本专利技术实施例三提供的驾驶员评估方法的流程图；图4是本专利技术实施例四提供的根据驾驶图像确定驾驶行为的方法的流程图；图5是本专利技术实施例五提供的根据驾驶图像确定驾驶行为的方法的流程图；图6是本专利技术实施例五提供的安全带图像示意图；图7是本专利技术实施例五提供的未佩戴安全带的图像示意图；图8是本专利技术实施例五提供的包括安全带的二值图像；图9是本专利技术实施例六提供的驾驶员评估装置的结构框图；图10是本专利技术实施例七提供的驾驶行为评估设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本专利技术实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本专利技术的技术方案，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一图1是本专利技术实施例一提供的驾驶员评估方法的流程图。本实施例的技术方案适用于通过驾驶员的驾驶行为来评估驾驶员的驾驶质量或绩效的情况，尤其适用于客运或货运车辆的驾驶员评估。该方法可以由本专利技术实施例提供的驾驶员评估装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并配置在处理器中应用。该方法具体包括如下步骤：S102、获取驾驶员的驾驶图像。通过摄像头获取驾驶员的驾驶图像，摄像头可设置于车辆的前挡风玻璃上，摄像头优选为可旋转摄像头，能够自动寻找人脸的正向，或人脸的近似正向。驾驶图像拍摄的人体范围大小应根据图像分析需求，比如，当图像分析目的包括人脸识别时，驾驶图像应包括人脸。S104、通过人脸判别装置对驾驶图像进行分析以确定驾驶员身份，其中，人脸判别装置包括基于不同人脸识别算法的多种人脸识别模型，并将多数人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶员评估方法，其特征在于，包括：获取驾驶员的驾驶图像；通过人脸判别装置对所述驾驶图像进行分析以确定驾驶员身份，其中，所述人脸判别装置包括基于不同人脸识别算法的多种人脸识别模型，并将多数所述人脸识别模型输出的人脸识别结果作为最终结果；根据所述驾驶员身份或所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联；根据所述驾驶行为对驾驶员进行评估，所述评估至少包括驾驶行为评估或绩效评估中的一种。

【技术特征摘要】
1.一种驾驶员评估方法，其特征在于，包括：获取驾驶员的驾驶图像；通过人脸判别装置对所述驾驶图像进行分析以确定驾驶员身份，其中，所述人脸判别装置包括基于不同人脸识别算法的多种人脸识别模型，并将多数所述人脸识别模型输出的人脸识别结果作为最终结果；根据所述驾驶员身份或所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联；根据所述驾驶行为对驾驶员进行评估，所述评估至少包括驾驶行为评估或绩效评估中的一种。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸判别装置包括奇数种人脸识别模型；当所有的人脸识别模型输出的结果均不相同时，将预设人脸识别模型对应的人脸识别结果作为最终结果输出。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人脸判别装置包括EignFace算法、FisherFace算法和LBP算法。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述驾驶员身份确定驾驶行为，包括：根据所述驾驶员身份的持续时间确定驾驶时长，所述驾驶时长至少包括当前驾驶时长、当天累计驾驶时长、月累计驾驶时长和驾驶超时次数中的一个。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联，包括：基于预设方向梯度特征提取算法，获取驾驶图像的方向梯度直方图特征；通过已训练的SVM分类器分析所述方向梯度直方图特征，以确定驾驶员是否存在手机使用行为，所述SVM分类器至少包括局部SVM分类器或全局SVM分类器中的一种；当所述驾驶员存在手机使用行为时，将所述手机使用行为与所述驾驶员身份进行关联。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述驾驶图像确定驾驶行为，并将所述驾驶行为与所述驾驶员身份进行关联，包括：通过垂直水平积分投影法确定所述驾驶图像中的多个特征点；求取所述驾驶图像的二...

【专利技术属性】
技术研发人员：席好宁，张毅，张凯，
申请(专利权)人：清华伯克利深圳学院筹备办公室，
类型：发明
国别省市：广东,44