驾驶行为检测方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种驾驶行为检测方法、装置、电子设备及介质。该方法能够获取并预处理第一预设时间内待测驾驶员终端设备上的姿态数据及压力数据，得到姿态数据预处理后的第一数据及压力数据预处理后的第二数据，采用反正弦函数计算终端设备每秒的俯仰角，根据每秒的俯仰角及第二数据，确定待测驾驶员每秒的行为特征，当检测到当前秒的行为特征为第二结果及当前秒的上一秒的行为特征为第一结果时，提取当前秒的目标数据并输入至预先构建的目标模型中，得到识别结果，当确定识别结果中包括步行特征或者静止特征时及当步行特征或者静止特征从当前秒起持续了第二预设时间时，通过智能决策确定待测驾驶员从当前秒结束使用终端设备并进入步行或者静止状态。

Driving behavior detection methods, devices, electronic equipment and media

【技术实现步骤摘要】
驾驶行为检测方法、装置、电子设备及介质
本专利技术涉及智能决策
，尤其涉及一种驾驶行为检测方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
随着手机等终端设备的普及，低头使用手机等终端设备也成了一种普遍的现象，据统计，在开车时使用手机等终端设备发生事故的概率比正常驾驶高23倍左右，因此，在车辆的行驶过程中，驾驶员使用手机等终端设备的行为是非常危险的。为了降低交通事故的发生概率，基于深度学习的驾驶员玩手机行为的检测方法也应运而生，然而，在现有的技术方案中，需要安装额外的数据采集设备或者借助其他车辆的行车记录仪来获取检测数据，其次，也无法确定驾驶员在开车时持续玩手机的时长。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种驾驶行为检测方法、装置、电子设备及介质，不仅能够在无需借助其他数据采集设备时，直接解决数据不易采集以及数据质量问题，还能确定待测驾驶员在开车时结束使用终端设备的时间。一种驾驶行为检测方法，所述方法包括：当接收到驾驶行为检测指令时，获取第一预设时间内待测驾驶员终端设备上加速度传感器的姿态数据及触摸屏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n当接收到驾驶行为检测指令时，获取第一预设时间内待测驾驶员终端设备上加速度传感器的姿态数据及触摸屏传感器的压力数据；/n对所述姿态数据及所述压力数据进行预处理，得到所述姿态数据预处理后的第一数据及所述压力数据预处理后的第二数据；/n采用反正弦函数计算所述第一数据，得到所述终端设备每秒的俯仰角；/n根据每秒的俯仰角及对应的第二数据，确定所述待测驾驶员每秒的行为特征；/n当检测到当前秒的行为特征为第二结果及所述当前秒的上一秒的行为特征为第一结果时，从所述第一数据中提取所述当前秒的目标数据；/n将所述目标数据输入至预先构建的目标模型中，得到识别结...

【技术特征摘要】
1.一种驾驶行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：
当接收到驾驶行为检测指令时，获取第一预设时间内待测驾驶员终端设备上加速度传感器的姿态数据及触摸屏传感器的压力数据；
对所述姿态数据及所述压力数据进行预处理，得到所述姿态数据预处理后的第一数据及所述压力数据预处理后的第二数据；
采用反正弦函数计算所述第一数据，得到所述终端设备每秒的俯仰角；
根据每秒的俯仰角及对应的第二数据，确定所述待测驾驶员每秒的行为特征；
当检测到当前秒的行为特征为第二结果及所述当前秒的上一秒的行为特征为第一结果时，从所述第一数据中提取所述当前秒的目标数据；
将所述目标数据输入至预先构建的目标模型中，得到识别结果；
确定所述识别结果中是否包括步行特征或者静止特征；
当所述识别结果中包括所述步行特征或者所述静止特征时，确定所述步行特征或者所述静止特征是否从所述当前秒起持续第二预设时间；
当确定所述步行特征或者所述静止特征从所述当前秒起持续了所述第二预设时间时，确定所述待测驾驶员从所述当前秒结束使用所述终端设备并进入步行或者静止状态。


2.如权利要求1所述的驾驶行为检测方法，其特征在于，所述对所述姿态数据及所述压力数据进行预处理，得到所述姿态数据预处理后的第一数据及所述压力数据预处理后的第二数据包括：
对所述姿态数据及所述压力数据进行正态分布处理，得到所述姿态数据对应的第一正态分布曲线及所述压力数据对应的第二正态分布曲线；
从所述第一正态分布曲线上获取不满足99.7法则的数据，作为所述姿态数据的第一异常点，及从所述第二正态分布曲线上获取不满足99.7法则的数据，作为所述压力数据的第二异常点；
对所述第一异常点及所述第二异常点进行数据清理，得到所述姿态数据对应的第三数据及所述压力数据对应的第四数据；
采用带通滤波方法对所述第三数据及所述第四数据进行滤波处理，得到所述姿态数据预处理后的第一数据及所述压力数据预处理后的第二数据。


3.如权利要求1所述的驾驶行为检测方法，其特征在于，根据每秒的俯仰角及第二数据，确定所述待测驾驶员每秒的行为特征包括：
当每秒的俯仰角大于或者等于配置角度及每秒的第二数据大于或者等于第一阈值时，确定所述待测驾驶员对应秒的行为特征为所述第一结果；
当每秒的俯仰角小于所述配置角度或者每秒的第二数据小于所述第一阈值时，确定所述待测驾驶员对应秒的行为特征为所述第二结果。


4.如权利要求1所述的驾驶行为检测方法，其特征在于，在确定所述待测驾驶员的行为特征为所述第一结果后，所述方法还包括：
获取所述第一结果对应的第一时间；
判断在所述第一时间时，所述待测驾驶员是否处于开车状态；
当确定所述待测驾驶员在所述第一时间处于开车状态时，获取所述待测驾驶员所在驾驶道路的道路信息；
根据所述道路信息，生成提示信息；
发送所述提示信息至所述终端设备；
当检测到所述提示信息未被处理时，获取所述待测驾驶员的人脸信息；
将所述人脸信息存储至配置库中。


5.如权利要求1所述的驾驶行为检测方法，其特征在于，在将所述目标数据输入至预先构建的目标模型中，得到识别结果之前，所述方法还包括：
获取所有待测驾驶员终端设备上的第一历史数据；
划分所述第一历史数据，得到训练数据集及验证数据集；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：许世勋，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44