疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质制造方法及图纸

技术编号:23659700 阅读:38 留言:0更新日期:2020-04-04 13:22
本申请涉及一种疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质,监测设备通过设置于车辆上的检测器,获取多个类型的检测数据;然后,根据检测数据、预设的疲劳判定模型,以及疲劳判定模型中多个疲劳特征分别对应的疲劳系数,获取驾驶员的疲劳判定结果;疲劳系数与驾驶员对应。采用上述方法可以提升疲劳判定结果的准确度,从而可以准确地对疲劳驾驶的行为做出报警。

Monitoring method, system, steering wheel, device, equipment and medium for fatigue driving

【技术实现步骤摘要】
疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质
本申请涉及车辆安全驾驶领域,特别是涉及一种疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质。
技术介绍
随着汽车的迅速发展与大众化,疲劳驾驶严重威胁到交通安全,疲劳驾驶形成机理、疲劳驾驶行为失误别、疲劳报警与控制技术等正逐渐成为交通安全的主要研究方向。传统技术中,主要通过在车辆上安装摄像头等监测设备,通过摄像头拍摄驾驶员打哈欠、点头、闭眼等典型疲劳动作,以判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。但是,采用上述方法监测疲劳驾驶的准确度较低。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种疲劳驾驶的监测方法、系统、方向盘、装置、设备和介质。一种疲劳驾驶的监测方法,上述方法包括:通过设置于车辆上的检测器,获取多个类型的检测数据;根据检测数据、预设的疲劳判定模型,以及疲劳判定模型中多个疲劳特征分别对应的疲劳系数,获取驾驶员的疲劳判定结果;疲劳系数与驾驶员对应。在其中一个实施例中,上述根据检测数据、预设的疲劳判定模型,以及疲劳判定模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种疲劳驾驶的监测方法,其特征在于,所述方法包括:/n通过设置于车辆上的检测器,获取多个类型的检测数据;/n根据所述检测数据、预设的疲劳判定模型,以及所述疲劳判定模型中多个疲劳特征分别对应的疲劳系数,获取驾驶员的疲劳判定结果;所述疲劳系数与驾驶员对应。/n

【技术特征摘要】
1.一种疲劳驾驶的监测方法,其特征在于,所述方法包括:
通过设置于车辆上的检测器,获取多个类型的检测数据;
根据所述检测数据、预设的疲劳判定模型,以及所述疲劳判定模型中多个疲劳特征分别对应的疲劳系数,获取驾驶员的疲劳判定结果;所述疲劳系数与驾驶员对应。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述检测数据、预设的疲劳判定模型,以及所述疲劳判定模型中多个疲劳特征分别对应的疲劳系数,获取驾驶员的疲劳判定结果,包括:
提取各所述检测数据中,满足各疲劳特征的判定条件的目标数据;
根据所述目标数据、所述驾驶员的疲劳系数以及所述疲劳判定模型,获取所述驾驶员的疲劳判定结果。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标数据、所述驾驶员的疲劳系数以及所述疲劳判定模型,获取所述驾驶员的疲劳判定结果,包括:
根据所述目标数据与对应的预设参考值的差值,确定所述目标数据的异常程度;
将所述异常程度输入所述疲劳判定模型中,获得所述驾驶员的疲劳值;其中,所述疲劳判定模型用于根据疲劳系数对各目标数据的异常程度进行加权求和,得到所述疲劳值;
根据所述疲劳值与预设疲劳阈值的比较结果,确定所述疲劳判定结果。


4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述疲劳判定模型中还包括所述驾驶员对应的行车环境系数,所述将所述异常程度输入所述疲劳判定模型中,获得所述驾驶员的疲劳值,包括:
获取车辆所处环境的环境信息;所述环境信息包括天气信息、路况信息、光线信息以及时间信息中的至少一种;
根据所述环境信息确定所述环境是否为易疲劳驾驶环境;
若所述环境为易疲劳驾驶环境,则在所述疲劳判定模型中的各所述疲劳系数上叠加所述驾驶员对应的行车环境系数,并将所述异常程度输入所述疲劳判定模型中获得所述驾驶员的疲劳值。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,当所述环境信息满足以下任一条件时,将所述环境确定为易疲劳驾驶环境:
所述天气信息中的湿度和温度满足预设的闷热判定条件;
所述车辆行驶于山路或者高速公路;
所述光线信息表征太阳光线直射驾驶员眼部;
所述时间信息表征当前时间为夜晚。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述检测数据包括所述驾驶员的脉搏数据、所述驾驶员的心率数据、所述车辆的驾驶位周围的热源数据、所述车辆中的烟雾浓度数据、所述车辆的方向盘上的压力数据以及所述方向盘的倾斜角度值中的至少两个。


7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述提取各所述检测数据中,满足各疲劳特征的判定条件的目标数据,包括以下至少两个:
若所述脉搏数据与所...

【专利技术属性】
技术研发人员:李宁
申请(专利权)人:西安芯海微电子科技有限公司
类型:发明
国别省市:陕西;61

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