【技术实现步骤摘要】
机动车驾驶员分心检测警示方法、系统及机动车
本专利技术涉及汽车主动安全预警控制系统,进一步而言涉及基于人工智能的驾驶员分心检测警示方法和系统。
技术介绍
驾驶员在驾驶车辆的过程中,常常会受到周围环境的影响而使自己不能时刻专注于驾驶行为。而驾驶员在驾驶过程中的分心是引起交通事故的重要原因之一。驾驶分心按照行为方式基本可归纳为视觉分心,行为分心以及注意力分心。视觉分心指的是驾驶员将视线从驾驶方向移开看向其他目标的行为;行为分心指的是驾驶员将双手离开方向盘从事其他活动的行为;注意力分心指的是驾驶员不能专注于当前的驾驶事件的行为。而这些不同种类的分心基本都可以通过整体地观察驾驶员的行为动作而被检测出来。而目前存在的一些驾驶员分心系统解决方案包括在行驶舱内安装传感器去收集驾驶员的眼睛或头部动作或者在方向盘上安装指纹传感器监测驾驶员双手是否离开方向盘这些单个的驾驶员行为对驾驶员是否分心作出判断,并通过适当的警示方式如座椅震动,方向盘震动,车内警报器发出警报,方向盘灯光闪烁等等方式引起驾驶员注意。这些分心警示系统能够在一定程度上引 ...
【技术保护点】
1.一种驾驶员分心检测警示方法,包括:/n对驾驶员的行为动作信息进行采集;/n将所述采集的行为动作信息输入驾驶员分心检测程序;/n所述驾驶员分心检测程序利用深度学习模型对驾驶员的分心进行判断和分类,在成功地判断出驾驶员的分心类别的情况下,对驾驶员进行警示,从而阻止驾驶员继续分心。/n
【技术特征摘要】
1.一种驾驶员分心检测警示方法,包括:
对驾驶员的行为动作信息进行采集;
将所述采集的行为动作信息输入驾驶员分心检测程序;
所述驾驶员分心检测程序利用深度学习模型对驾驶员的分心进行判断和分类,在成功地判断出驾驶员的分心类别的情况下,对驾驶员进行警示,从而阻止驾驶员继续分心。
2.按权利要求1所述的驾驶员分心检测警示方法,其中,所述驾驶员的行为动作信息为图像。
3.按权利要求2所述的驾驶员分心检测警示方法,其中,所述深度学习模型利用大量的图像训练得到,其中,训练过程包括:
为每张图像分别配属有标签,用以指示不同类型的驾驶员分心类别;
将配属有标签的图像输入未学习的深度学习模型;
通过输入的图像来训练而获取模型中最佳的层并且对模型中的节点网络权重和偏置进行调节,而最终完成训练过程,获取学习完成的深度学习模型。
4.按权利要求3所述的驾驶员分心检测警示方法,其中,所述图像包含不同类型的分心驾驶行为,包括左手发短信、右手发短信、左手打移动电话、右手打移动电话、操作车载娱乐设备、喝水、梳头或化妆、和乘客讲话以及正常驾驶行为。
5.按权利要求3或...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴惠灵,王柳禕,刘洋,王培,
申请(专利权)人:上汽通用汽车有限公司,泛亚汽车技术中心有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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