一种危险驾驶检测方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种危险驾驶检测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及安全驾驶技术领域，包括：基于毫米波雷达分别采集驾驶员的实时手部动作数据和实时胸腔运动数据；对实时手部动作数据进行FFT变换，得到动作频谱图；将动作频谱图导入XGBoost分类器，以检测动作频谱图对应的动作是否为手持通话动作；若是，则对实时胸腔运动数据进行FFT变换，得到呼吸频谱图；将呼吸频谱图导入支持向量机，以检测呼吸频谱图对应的动作是否为说话动作；若是，则判定驾驶员处于危险驾驶状态。本申请可有效实现驾驶员危险行为的检测，且在保证准确率的同时实现了对用户的隐私保护，还能够适应复杂的环境。还能够适应复杂的环境。还能够适应复杂的环境。

【技术实现步骤摘要】
一种危险驾驶检测方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及安全驾驶
，特别涉及一种危险驾驶检测方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]驾驶员的驾驶专注程度决定了汽车行驶过程的安全性。其中。在行车过程中，驾驶员拿着手机通话的行为往往会分散驾驶员的注意力，以致发生道路安全事故的概率提高了数倍。因此，如何实时地检测驾驶员是否正在拿着手机通话，并及时阻止这种危险驾驶行为是一个值得思考的问题。
[0003]相关技术中，往往是基于图像或者声音特征来实现驾驶员的通话检测。比如，通过摄像头对驾驶员行为进行实时拍摄，再对拍摄图像进行处理，最后根据图像处理结果判断驾驶员是否存在危险驾驶的行为。该方法虽然能够实现驾驶员的通话检测，但是，其对驾驶员的隐私保护不足，同时其检测的准确率受光照强度、背景噪声等环境因素影响较大，以致对环境的依赖程度较大。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种危险驾驶检测方法、装置、设备及可读存储介质，以解决相关技术中基于图像或者声音特征来实现驾驶员的通话检测而导致的对驾驶员的隐私保护不足且准确率受环境因素影响大的问题。
[0005]第一方面，提供了一种危险驾驶检测方法，包括以下步骤：
[0006]基于毫米波雷达分别采集驾驶员的实时手部动作数据和实时胸腔运动数据；
[0007]对所述实时手部动作数据进行FFT变换，得到动作频谱图；
[0008]将所述动作频谱图导入XGBoost分类器，以检测所述动作频谱图对应的动作是否为手持通话动作；
[0009]若是，则对所述实时胸腔运动数据进行FFT变换，得到呼吸频谱图；
[0010]将所述呼吸频谱图导入支持向量机，以检测所述呼吸频谱图对应的动作是否为说话动作，若是，则判定驾驶员处于危险驾驶状态。
[0011]一些实施例中，所述对所述实时手部动作数据进行FFT变换，得到动作频谱图，包括：
[0012]提取所述实时手部动作数据中的中频信号；
[0013]对所述中频信号依次进行距离FFT变换、多普勒FFT变换，得到动作频谱图。
[0014]一些实施例中，在所述将所述动作频谱图导入XGBoost分类器的步骤之前，还包括：
[0015]基于帧差法对所述动作频谱图进行去噪处理，得到去噪后的动作频谱图。
[0016]一些实施例中，在所述将所述呼吸频谱图导入支持向量机的步骤之前，还包括：
[0017]以呼吸周期为单位，基于滑动窗口算法对所述呼吸频谱图进行切分，得到切分后
的呼吸频谱图。
[0018]第二方面，提供了一种危险驾驶检测装置，包括：
[0019]毫米波雷达单元，其用于分别采集驾驶员的实时手部动作数据和实时胸腔运动数据；
[0020]第一处理单元，其用于对所述实时手部动作数据进行FFT变换，得到动作频谱图；
[0021]第一检测单元，其用于将所述动作频谱图导入XGBoost分类器，以检测所述动作频谱图对应的动作是否为手持通话动作；
[0022]第二处理单元，其用于若是，则对所述实时胸腔运动数据进行FFT变换，得到呼吸频谱图；
[0023]第二检测单元，其用于将所述呼吸频谱图导入支持向量机，以检测所述呼吸频谱图对应的动作是否为说话动作；若是，则判定驾驶员处于危险驾驶状态。
[0024]一些实施例中，所述第一处理单元具体用于：
[0025]提取所述实时手部动作数据中的中频信号；
[0026]对所述中频信号依次进行距离FFT变换、多普勒FFT变换，得到动作频谱图。
[0027]一些实施例中，所述第一处理单元还用于：
[0028]基于帧差法对所述动作频谱图进行去噪处理，得到去噪后的动作频谱图。
[0029]一些实施例中，所述第二处理单元还用于：
[0030]以呼吸周期为单位，基于滑动窗口算法对所述呼吸频谱图进行切分，得到切分后的呼吸频谱图。
[0031]第三方面，提供了一种危险驾驶检测设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现前述的危险驾驶检测方法。
[0032]第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，以实现前述的危险驾驶检测方法。
[0033]本申请提供的技术方案带来的有益效果包括：可有效实现驾驶员危险行为的检测，且在保证准确率的同时实现了对用户的隐私保护，还能够适应复杂的环境。
[0034]本申请提供了一种危险驾驶检测方法、装置、设备及可读存储介质，包括：基于毫米波雷达分别采集驾驶员的实时手部动作数据和实时胸腔运动数据；对所述实时手部动作数据进行FFT变换，得到动作频谱图；将所述动作频谱图导入XGBoost分类器，以检测所述动作频谱图对应的动作是否为手持通话动作；若是，则对所述实时胸腔运动数据进行FFT变换，得到呼吸频谱图；将所述呼吸频谱图导入支持向量机，以检测所述呼吸频谱图对应的动作是否为说话动作；若是，则判定驾驶员处于危险驾驶状态。本申请通过毫米波雷达实现对驾驶员的驾驶动作数据和呼吸数据的采集，并基于XGBoost分类器和支持向量机实现对采集到的驾驶动作数据和呼吸数据进行分析，进而识别出驾驶员是否有手持通话的动作发生以及是否正在说话，从而实现驾驶员危险驾驶行为的有效检测。由此可见，本申请在实现驾驶员危险行为的检测时，不仅不受环境因素影响，且无需对驾驶员的驾驶行为进行摄像和录音，在保证准确率的同时实现了对用户的隐私保护，还能够适应复杂的环境。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本申请实施例提供的一种危险驾驶检测方法的流程示意图；
[0037]图2为本申请实施例提供的危险驾驶检测方法原理示意图；
[0038]图3为本申请实施例提供的一种危险驾驶检测装置的结构示意图；
[0039]图4为本申请实施例提供的一种危险驾驶检测设备的结构示意图。
具体实施方式
[0040]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0041]本申请实施例提供了一种危险驾驶检测方法、装置、设备及可读存储介质，其能解决相关技术中基于图像或者声音特征来实现驾驶员的通话检测而导致的对驾驶员的隐私保护不足且准确率受环境因素影响大的问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种危险驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于毫米波雷达分别采集驾驶员的实时手部动作数据和实时胸腔运动数据；对所述实时手部动作数据进行FFT变换，得到动作频谱图；将所述动作频谱图导入XGBoost分类器，以检测所述动作频谱图对应的动作是否为手持通话动作；若是，则对所述实时胸腔运动数据进行FFT变换，得到呼吸频谱图；将所述呼吸频谱图导入支持向量机，以检测所述呼吸频谱图对应的动作是否为说话动作，若是，则判定驾驶员处于危险驾驶状态。2.如权利要求1所述的一种危险驾驶检测方法，其特征在于，所述对所述实时手部动作数据进行FFT变换，得到动作频谱图，包括：提取所述实时手部动作数据中的中频信号；对所述中频信号依次进行距离FFT变换、多普勒FFT变换，得到动作频谱图。3.如权利要求1所述的一种危险驾驶检测方法，其特征在于，在所述将所述动作频谱图导入XGBoost分类器的步骤之前，还包括：基于帧差法对所述动作频谱图进行去噪处理，得到去噪后的动作频谱图。4.如权利要求1所述的一种危险驾驶检测方法，其特征在于，在所述将所述呼吸频谱图导入支持向量机的步骤之前，还包括：以呼吸周期为单位，基于滑动窗口算法对所述呼吸频谱图进行切分，得到切分后的呼吸频谱图。5.一种危险驾驶检测装置，其特征在于，包括：毫米波雷达单元，其用于分别采集驾驶员的实时手部动作数据和实时胸腔运动数据；第一处理单元，其用于对所述实时手部动作数据进行FFT...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健，陈昌忻，夏桐，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：