疲劳驾驶判别方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种疲劳驾驶判别方法及相关装置，该方法包括：确定车辆在预设时间段内的状态参数的值，状态参数包括车辆在预设时间段内的跟车时距标准差、车道线距离的标准差和航向角的标准差；将车辆在预设时间段内的状态参数的值输入预训练的判别模型中，获取第一判别结果，第一判别结果用于表示车辆的驾驶员处于疲劳状态的概率。本发明专利技术能够提高对驾驶员疲劳状态的判别精度。劳状态的判别精度。劳状态的判别精度。

【技术实现步骤摘要】
疲劳驾驶判别方法及相关装置


[0001]本专利技术涉及安全驾驶
，尤其涉及一种疲劳驾驶判别方法及相关装置。

技术介绍

[0002]道路交通事故是造成人类伤亡的主要原因之一，其中，疲劳驾驶对交通安全的危害甚大，据相关统计，疲劳驾驶事故占总交通事故伤害的百分比逐年攀升。事实上，疲劳驾驶由于认定困难等因素，其造成交通事故的实际数量远高于交通管理部门的统计值。
[0003]对驾驶人员是否在疲劳驾驶进行检测并及时预警，能有效降低疲劳驾驶导致的交通事故，提高道路交通安全。其中，面部表情识别法采用机器视觉技术检测驾驶人眼部、嘴部或面部特征来判别驾驶人疲劳水平。该方法能够实时检测，且无需额外的传感器。但是，该方法受驾驶人姿态、光照、遮挡等因素的影响。难以适应实际道路环境下高性能的驾驶人疲劳状态辨识，容易出现误判。
[0004]因此，如何提高对驾驶人员的疲劳驾驶状态的检测精度，是现有技术急需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种疲劳驾驶判别方法及相关装置，能够解决现有技术疲劳驾驶检测精度较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疲劳驾驶判别方法，其特征在于，包括：确定车辆在预设时间段内的状态参数的值，所述状态参数包括所述车辆在所述预设时间段内的跟车时距标准差、车道线距离的标准差和航向角的标准差；将所述车辆在预设时间段内的状态参数的值输入预训练的判别模型中，获取第一判别结果，所述第一判别结果用于表示所述车辆的驾驶员处于疲劳状态的概率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定车辆在预设时间段内的状态参数的值之前，该方法还包括：获取多个数据样本，每个数据样本的输入参数为所述车辆的状态参数，每个数据样本的输出参数为驾驶员处于疲劳状态的概率；通过所述多个样本数据对预设模型进行训练，得到所述判别模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述车辆在所述预设时间段内的车道线距离的标准差包括：针对所述车辆所在车道的左右车道线中的每一个车道线，根据所述车辆在所述预设时间段内与该车道线的距离获取所述车辆与该车道线距离的标准差，其中，在所述预设时间段内的任一时刻，若该时刻所述车辆在所述车道内，则所述车辆与该车道线的距离的值取正数，若该车辆压在该车道线上，则所述车辆与该车道线的距离的值为零，若所述车辆越过该车道线，则所述车辆与该车道线的距离的值取负数；根据所述车辆与所述车道的左车道线距离的标准差，以及所述车辆与所述车道的右车道线距离的标准差，计算所述车辆在所述预设时间段内的车道线距离的标准差。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在确定所述车辆在所述预设时间段内的车道线距离的标准差之前，该方法还包括：在所述预设时间段内，判断所述车辆是否由第一车道变道至第二车道；若所述车辆由所述第一车道变道至所述第二车道，则获取所述车辆由所述第一车道变道至所述第二车道所对应的第一时间片段；所述获取所述车辆在所述预设时间段内的车道线距离的标准差包括：删除所述第一时间片段所对应的数据后，计算所述车辆在所述预设时间段内的车道线距离的标准差。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述车辆在所述预设时间段内的航向角的标准差包括：根据所述车辆在所述预设时间段内的行驶数据，判断所述车辆在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐显杰，胡敏智，
申请(专利权)人：所托杭州汽车智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：