司机驾驶安全绩效考核方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种司机驾驶安全绩效考核方法及系统，本形成一套完整的驾驶安全测评体系，包括人脸识别、驾驶员离岗检查、闭眼检测、打哈欠检测、吸烟检测、打电话检测、脑电和心电检测，并把检测结果上传到云平台，进行实时管理分析，每一项内容都对应有评分机制，司机的每次驾驶记录都保存在个人主页上，进行绩效评分，将绩效和薪资挂钩，使得司机能够重视且避免不安全驾驶行为。

【技术实现步骤摘要】
司机驾驶安全绩效考核方法及系统
本专利技术涉及一种司机驾驶安全绩效考核方法及系统。
技术介绍
随着我国经济的发展，汽车保有量不断增加，同时汽车安全问题也已经成为全球关注的焦点和热点问题。大部分的交通事故是由于司机的不安全驾驶行为导致的，不安全驾驶行为包括疲劳驾驶、打电话、抽烟、打哈欠等等。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种司机驾驶安全绩效考核方法及系统。为解决上述问题，本专利技术提供一种司机驾驶安全绩效考核方法，包括：获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核；用小脑神经网络融合驾驶员的脑电检测、心电检测的信号得到疲劳数据，基于疲劳数据划分出驾驶员的疲劳等级，根据疲劳等级进行疲劳预警。进一步的，在上述方法中，，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：通过人脸识别，以识别驾驶员身份，实现人脸比对签到签退，人脸比对阈值可设置，并将结果上传到云平台进行绩效考核。进一步的，在上述方法中，，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：当驾驶员处于离岗状态、驾驶员面部被遮挡、摄像头被遮盖，触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。进一步的，在上述方法中，，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：在行车过程中，当驾驶员出现闭眼打瞌睡的情况，触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。进一步的，在上述方法中，，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：在行车过程中，当驾驶员出现打哈欠的情况，会触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。进一步的，在上述方法中，，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：在行车过程中，当驾驶员出现吸烟的情况，会触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。进一步的，在上述方法中，，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：当驾驶员出现打电话的情况，会触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。进一步的，在上述方法中，，基于疲劳数据划分出驾驶员的疲劳等级，根据疲劳等级进行疲劳预警，包括：按照疲劳标准，确定所述疲劳数据的疲劳类别对应的疲劳等级；按照所述疲劳标准，对所述疲劳数据进行统计，得到对应的疲劳类别的疲劳出现次数；按照所述疲劳数据的疲劳等级和疲劳类别的疲劳出现次数，做出疲劳预警。进一步的，在上述方法中，，用小脑神经网络融合驾驶员的脑电检测、心电检测的信号得到疲劳数据，基于疲劳数据划分出驾驶员的疲劳等级，根据疲劳等级进行疲劳预警之后，还包括：根据所述疲劳等级和疲劳类别的疲劳出现次数，将疲劳数据上传到云平台，对疲劳等级和疲劳类别的疲劳出现次数进行绩效评分。根据本专利技术的另一方面，还提供一种司机驾驶安全绩效考核系统，包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于调取所述程序程序指令以执行所述权利要求1～9中任一实施例所述的驾驶安全绩效考核方法。本专利技术旨在设计一种司机驾驶安全绩效考核方法及系统，形成一套完整的驾驶安全测评体系，包括人脸识别、驾驶员离岗检查、闭眼检测、打哈欠检测、吸烟检测、打电话检测、脑电和心电检测，并把检测结果上传到云平台，进行实时管理分析，每一项内容都对应有评分机制，司机的每次驾驶记录都保存在个人主页上，进行绩效评分，将绩效和薪资挂钩，使得司机能够重视且避免不安全驾驶行为。附图说明图1为本专利技术实施例提供的司机驾驶安全绩效考核方法的原理示意图；图2为本专利技术实施例提供的司机驾驶安全绩效考核方法的流程图；图3为本专利技术实施例提供的司机驾驶安全绩效考核方法的数据存储模型；图4为本专利技术实施例提供的司机驾驶安全绩效考核方法的数据处理模型。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，本专利技术提供一种司机驾驶安全绩效考核方法，包括：获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核；用小脑神经网络融合驾驶员的脑电检测、心电检测的信号得到疲劳数据，基于疲劳数据划分出驾驶员的疲劳等级，根据疲劳等级进行疲劳预警。在此，本专利技术可以记录下司机的不安全行为并上传到云平台，进行绩效评分。伴随着人工智能技术的快速发展，我们可以通过位姿估计判断司机是否在打电话、抽烟、打哈欠，但是判断是否疲劳驾驶需要融合生理信号和心理信号才能得出结论。目前常用的生理信号检测指标中，对脑电和肌电信号的检测都属于接触类检测，信号采集多用接触式生理传感器，此类传感器对人体皮肤有一定的侵入性，检测过程中对驾驶人造成了一定程度的干扰，对个人依赖程度较大，实时性一般，但是具有检测准确率较好的特点。心电信号的检测可由接触式传感器完成，也可通过非接触类的检测、识别算法完成，前者具有接触类检测的问题，后者不会对驾驶员安全驾驶造成干扰，且有良好的实时性，但主要受到环境的干扰。头部、眼部、嘴部运动等常用的生理运动检测指标，目前均采用非接触类检测，不对驾驶员的正常驾驶造成影响，具有良好的实时性，和较准确的检测结果，但是容易受到诸多环境因素，如光线强弱、是否有遮挡、背景复杂程度大小的干扰，检测、识别算法较复杂，须符合一定的条件，如头部动作较缓慢，才可正常识别，故此类检测方式容易受到条件的限制，如何提高检测的精度是要解决的问题。本专利技术的司机驾驶安全绩效考核方法，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：人脸识别：通过人脸识别，以识别驾驶员身份，实现人脸比对签到签退，人脸比对阈值可设置，并将结果上传到云平台进行绩效考核；驾驶员离岗检查：当驾驶员处于离岗状态、驾驶员面部被遮挡、摄像头被遮盖，触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核；闭眼检测：在行车过程中，当驾驶员出现闭眼打瞌睡的情况，触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核；打哈欠检测：在行车过程中，当驾驶员出现打哈欠的情况，会触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核；吸烟检测：在行车过程中，当驾驶员出现吸烟的情况，会触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核；打电话检测：在行车过程中，当驾驶员出现打电话的情况，会触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。本专利技术的司机驾驶安全绩效考核方法一实施例中，基于疲劳数据划分出驾驶员的疲劳等级，根据疲劳等级进行疲劳预警，包括：按照疲劳标准，确定所述疲劳数据的疲劳类别对应的疲劳等级；按照所述疲劳标准，对所述疲劳数据进行统计，得到对应的疲劳类别的疲劳出现次数；按照所述疲劳数据的疲劳等级和疲劳类别的疲劳出现次数，做出疲劳预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种司机驾驶安全绩效考核方法，其特征在于，包括：/n获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核；/n用小脑神经网络融合驾驶员的脑电检测、心电检测的信号得到疲劳数据，基于疲劳数据划分出驾驶员的疲劳等级，根据疲劳等级进行疲劳预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种司机驾驶安全绩效考核方法，其特征在于，包括：
获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核；
用小脑神经网络融合驾驶员的脑电检测、心电检测的信号得到疲劳数据，基于疲劳数据划分出驾驶员的疲劳等级，根据疲劳等级进行疲劳预警。


2.如权利要求1所述的司机驾驶安全绩效考核方法，其特征在于，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：
通过人脸识别，以识别驾驶员身份，实现人脸比对签到签退，人脸比对阈值可设置，并将结果上传到云平台进行绩效考核。


3.如权利要求1所述的司机驾驶安全绩效考核方法，其特征在于，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：
当驾驶员处于离岗状态、驾驶员面部被遮挡、摄像头被遮盖，触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。


4.如权利要求1所述的司机驾驶安全绩效考核方法，其特征在于，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：
在行车过程中，当驾驶员出现闭眼打瞌睡的情况，触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。


5.如权利要求1所述的司机驾驶安全绩效考核方法，其特征在于，在获取驾驶员行车过程中的不安全驾驶行为并上传到云平台进行绩效考核，包括：
在行车过程中，当驾驶员出现打哈欠的情况，会触发系统报警，并将结果上传到云平台进行绩效考核。


6.如权利要求1所述的司机驾驶安全绩效考...

【专利技术属性】
技术研发人员：于万钧，吴晓宇，
申请(专利权)人：上海应用技术大学，
类型：发明
国别省市：上海;31