一种基于深度学习的自动提醒方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种基于深度学习的自动提醒方法和装置，涉及数据处理技术领域。该基于深度学习的自动提醒方法包括获取驾驶过程中驾驶员的驾驶图像；通过深度学习算法对驾驶图像进行识别，识别出驾驶员的驾驶状态；当识别出的驾驶状态为指定驾驶状态时，自动发出声音进行提醒。可以看到，本申请实施例能够对于异常驾驶状态进行及时提醒，提高车辆驾驶过程中的安全性，减少交通事故的发生。减少交通事故的发生。减少交通事故的发生。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的自动提醒方法和装置


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种基于深度学习的自动提醒方法和装置。

技术介绍

[0002]随着经济的发展和人们生活水平的逐渐提高，汽车已经成为人们出行不可或缺的一部分，同时车辆行驶的安全问题也越来越受关注。目前随着汽车保有量的增加，交通事故数量逐年增长，但是有些事故非主观操控故意造成的，而是由于驾驶人员的驾驶状态出现异常造成的结果，如疲劳驾驶、饮酒醉驾等，对人们的生命以及财产造成了严重损失，因此，亟需解决这一问题。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于深度学习的自动提醒方法和装置，能够对于异常驾驶状态进行及时提醒，提高车辆驾驶过程中的安全性，减少交通事故的发生。
[0004]所述技术方案如下：
[0005]第一方面，提供了一种基于深度学习的自动提醒方法，包括以下步骤：
[0006]获取驾驶过程中驾驶员的驾驶图像；
[0007]通过深度学习算法对所述驾驶图像进行识别，识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自动提醒方法，其特征在于，包括以下步骤：获取驾驶过程中驾驶员的驾驶图像；通过深度学习算法对所述驾驶图像进行识别，识别出驾驶员的驾驶状态；当识别出的驾驶状态为指定驾驶状态时，自动发出声音进行提醒。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的自动提醒方法，其特征在于，在自动发出声音进行提醒之后，所述方法还包括：根据所述识别出的驾驶状态为指定驾驶状态所处的时长控制所述自动发出的声音的音量。3.根据权利要求2所述的基于深度学习的自动提醒方法，其特征在于，利用如下公式根据所述识别出的驾驶状态为指定驾驶状态所处的时长控制所述自动发出的声音的音量：其中E(t)表示当前时刻所述自动发出的声音的音量值；t表示当前时刻；E
max
表示所述自动发出的声音的最大音量值；f(t)表示利用深度学习算法识别出的驾驶员的驾驶状态输出值，若当前时刻驾驶状态为打瞌睡则输出f(t)＝1，反之若当前时刻驾驶状态不为打瞌睡则输出f(t)＝0；t0表示第一次识别出的驾驶员的驾驶状态为打瞌睡的时刻；T表示预设疲劳时间。4.根据权利要求3所述的基于深度学习的自动提醒方法，其特征在于，在自动发出声音进行提醒之后，所述方法还包括：若所述识别出的驾驶状态为指定驾驶状态的时长超出预设阈值，则自动控制车辆的双闪灯进而提醒来往的其他车辆，然后控制打开车辆的冷气。5.根据权利要求4所述的基于深度学习的自动提醒方法，其特征在于，利用如下公式根据所述识别出的驾驶状态为指定驾驶状态所处的时长控制车辆的双闪和冷气使能：其中D(t)表示当前时刻车辆的双闪和冷气使能控制值；若D(t)＝0，则表示当前时刻不需要控制打开车辆的双闪和冷气；若D(t)＝1，则表示当前时刻需要控制打开车辆的双闪和冷气。6.根据权利要求5所述的基于深度学习的自动提醒方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，乔孟阳，余丹，王丹星，邢智焕，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：