本申请提供了一种酒驾状态的检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述检测方法包括：获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像以及目标对象呼出气体中的酒精浓度；基于面部图像确定所述目标对象的面部是否存在酒驾面部特征；基于酒精浓度是否大于预设酒精浓度；在目标对象的面部存在酒驾面部特征且酒精浓度大于预设酒精浓度时，确定目标对象处于酒驾状态。采用本申请提供的技术方案能够通过获取驾驶员的面部图像，当驾驶员的面部存在酒驾面部特征且检测到的驾驶员呼出气体中的酒精浓度大于预设酒精浓度时，确定驾驶员处于酒驾状态，实现双重检测确定驾驶员的酒驾状态，提高了检测驾驶员酒驾状态的准确性。驾驶员酒驾状态的准确性。驾驶员酒驾状态的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种酒驾状态的检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及汽车智能座舱领域，尤其是涉及一种酒驾状态的检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，智能车辆己经成为车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性，例如如何避免交通事故的发生，保证人员安全；据不完全统计，大约50％—60％的交通事故与酒后驾驶有关，所以如何确定驾驶员的状态，避免驾驶员酒后驾驶也成为了智能车辆需要研究的问题。
[0003]目前，针对于驾驶员酒驾状态的检测是通过酒精检测器检测车内的酒精含量确定驾驶员是否处于酒驾状态，但是这种方式在乘客饮酒时容易出现误判，影响判断驾驶员酒驾状态的准确性；因此，如何提高检测驾驶员酒驾状态的准确性，成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种酒驾状态的检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够通过获取驾驶员的面部图像，当驾驶员的面部存在酒驾面部特征且检测到的驾驶员呼出气体中的酒精浓度大于预设酒精浓度时，确定驾驶员处于酒驾状态，实现双重检测确定驾驶员的酒驾状态，提高了检测驾驶员酒驾状态的准确性。
[0005]本申请主要包括以下几个方面：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种酒驾状态的检测方法，所述检测方法，包括：
[0007]获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像以及所述目标对象呼出气体中的酒精浓度；
[0008]基于所述面部图像确定所述目标对象的面部是否存在酒驾面部特征；
[0009]基于所述酒精浓度是否大于预设酒精浓度；
[0010]在所述目标对象的面部存在酒驾面部特征且所述酒精浓度大于预设酒精浓度时，确定所述目标对象处于酒驾状态。
[0011]进一步的，所述基于所述面部图像确定所述目标对象的面部是否存在酒驾面部特征的步骤，包括：
[0012]基于所述面部图像，获取所述目标对象的多张面部图像；
[0013]根据所述多张面部图像中目标对象的面部特征，确定所述面部特征是酒驾面部特征的概率；
[0014]若所述概率大于预设阈值，则确定所述目标对象的面部存在酒驾面部特征；
[0015]若所述概率不大于预设阈值，则确定所述目标对象的面部不存在酒驾面部特征。
[0016]进一步的，通过以下步骤获取所述目标对象呼出气体中的酒精浓度：
[0017]获取汽车内每个酒精检测器检测的酒精浓度；其中，所述每个酒精检测器对应于一个座位；
[0018]根据所述每个酒精检测器检测到的所述酒精浓度的时间，确定最先检测到所述酒精浓度的酒精检测器是否对应于驾驶位置；
[0019]若是，则获取所述目标对象呼出气体中的酒精浓度。
[0020]进一步的，通过以下步骤获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像：
[0021]确定位于驾驶位置的目标对象的面部图像，提取所述面部图像中目标对象的面部特征；
[0022]根据所述目标对象的面部特征，确定所述目标对象是否是驾驶员集合中的驾驶员样本；其中，所述驾驶员集合中包括至少一个驾驶员样本以及该驾驶员样本的面部特征；
[0023]若是，则获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像；
[0024]若不是，则确定所述目标对象是否具有驾驶资格；若具有，则将所述目标对象和所述目标对象对应的面部特征加入到所述驾驶员集合中，并重新确定位于驾驶位置的目标对象的面部图像。
[0025]进一步的，所述根据所述目标对象的面部特征，确定所述目标对象是否是驾驶员集合中的驾驶员样本的步骤，包括：
[0026]根据所述目标对象的面部特征，获取所述目标对象的面部特征与所述驾驶员集合中的每个驾驶员样本的面部特征的相似度中最大的相似度，确定所述最大的相似度是否大于预设相似度；
[0027]若是，则确定所述目标对象是驾驶员集合中的驾驶员样本；
[0028]若不是，则确定所述目标对象不是驾驶员集合中的驾驶员样本。
[0029]进一步的，通过以下步骤确定所述目标对象是否具有驾驶资格：
[0030]接收触控信息，确定所述触控信息是否是获取所述目标对象的驾驶资格的触控信息；
[0031]若是，则根据所述目标对象的驾驶信息生成验证请求，若所述验证请求对应的验证结果是成功时，则确定所述目标对象具有驾驶资格；其中，所述驾驶信息包括姓名、身份证号码以及驾驶证号码中的至少一个。
[0032]进一步的，所述确定所述目标对象处于酒驾状态后，所述检测方法还包括：
[0033]根据所述酒驾状态，生成报警信息进行报警，并根据所述报警信息生成控制指令控制汽车禁止行驶；
[0034]在所述汽车禁止行驶后，确定是否获取到所述酒驾状态的更新信息；
[0035]若获取到，则确定所述目标对象处于正常状态，根据所述正常状态，取消报警，并生成行驶指令控制汽车正常运行；
[0036]若未获取到，则继续报警，直至获取到所述酒驾状态的更新信息。
[0037]第二方面，本申请实施例还提供了一种酒驾状态的检测装置，所述检测装置包括：
[0038]获取模块，用于获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像以及所述目标对象呼出气体中的酒精浓度；
[0039]检测模块，用于基于所述面部图像确定所述目标对象的面部是否存在酒驾面部特征；
[0040]判断模块，用于基于所述酒精浓度是否大于预设酒精浓度；
[0041]确定模块，用于在所述目标对象的面部存在酒驾面部特征且所述酒精浓度大于预
设酒精浓度时，确定所述目标对象处于酒驾状态。
[0042]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的酒驾状态的检测方法的步骤。
[0043]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述的酒驾状态的检测方法的步骤。
[0044]本申请实施例提供的一种酒驾状态的检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述检测方法，包括：获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像以及所述目标对象呼出气体中的酒精浓度；基于所述面部图像确定所述目标对象的面部是否存在酒驾面部特征；基于所述酒精浓度是否大于预设酒精浓度；在所述目标对象的面部存在酒驾面部特征且所述酒精浓度大于预设酒精浓度时，确定所述目标对象处于酒驾状态。
[0045]这样，采用本申请提供的技术方案能够通过获取驾驶员的面部图像，当驾驶员的面部存在酒驾面部特征且检测到的驾驶员呼出气体中的酒精浓度大于预设酒精浓度时，确定驾驶员处于酒驾状态，实现双重检测确定驾驶员的酒驾状态，提高了检测驾驶员酒驾状态的准确性。
[0046]为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种酒驾状态的检测方法，其特征在于，所述检测方法，包括：获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像以及所述目标对象呼出气体中的酒精浓度；基于所述面部图像确定所述目标对象的面部是否存在酒驾面部特征；基于所述酒精浓度是否大于预设酒精浓度；在所述目标对象的面部存在酒驾面部特征且所述酒精浓度大于预设酒精浓度时，确定所述目标对象处于酒驾状态。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述基于所述面部图像确定所述目标对象的面部是否存在酒驾面部特征的步骤，包括：基于所述面部图像，获取所述目标对象的多张面部图像；根据所述多张面部图像中目标对象的面部特征，确定所述面部特征是酒驾面部特征的概率；若所述概率大于预设阈值，则确定所述目标对象的面部存在酒驾面部特征；若所述概率不大于预设阈值，则确定所述目标对象的面部不存在酒驾面部特征。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，通过以下步骤获取所述目标对象呼出气体中的酒精浓度：获取汽车内每个酒精检测器检测的酒精浓度；其中，所述每个酒精检测器对应于一个座位；根据所述每个酒精检测器检测到的所述酒精浓度的时间，确定最先检测到所述酒精浓度的酒精检测器是否对应于驾驶位置；若是，则获取所述目标对象呼出气体中的酒精浓度。4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，通过以下步骤获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像：确定位于驾驶位置的目标对象的面部图像，提取所述面部图像中目标对象的面部特征；根据所述目标对象的面部特征，确定所述目标对象是否是驾驶员集合中的驾驶员样本；其中，所述驾驶员集合中包括至少一个驾驶员样本以及该驾驶员样本的面部特征；若是，则获取位于驾驶位置的目标对象的面部图像；若不是，则确定所述目标对象是否具有驾驶资格；若具有，则将所述目标对象和所述目标对象对应的面部特征加入到所述驾驶员集合中，并重新确定位于驾驶位置的目标对象的面部图像。5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的面部特征，确定所述目标对象是否是驾驶员集合中的驾驶员样本的步骤，包括：根据所述目标对象的面部特征，获取所述目标对象的面部特征与所述驾驶员集合中的每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖旭东，
申请(专利权)人：富赛汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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