本发明专利技术提供一种驾驶员操作行为识别方法、装置及车辆监控系统，所述方法包括：获取驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据，并输入行为分类模型，输出驾驶员异常行为数据对应的标签，标签包括驾驶员操作行为违规和驾驶员操作行为未违规；若判断获知驾驶员异常行为数据对应的标签为违规，则向对应的车载终端发送告警信息。通过将驾驶员的异常行为数据与异常行为时的车辆各个模块的运行数据结合起来进行综合分析，对驾驶员的操作行为进行综合监测，针对违规驾驶行为对驾驶员进行警告，及时提示驾驶员停止违规操作或对违规操作行为进行补救，从而有效减少了交通安全和生产安全事故，进而提升道路交通的安全性。道路交通的安全性。道路交通的安全性。
【技术实现步骤摘要】
一种驾驶员操作行为识别方法、装置及车辆监控系统
[0001]本专利技术涉及驾驶安全
，具体涉及一种驾驶员操作行为识别方法、装置及车辆监控系统。
技术介绍
[0002]随着社会车辆的快速增长，道路交通拥堵情况日益严重，越来越多的人选择公共交通出行。公交车在给人们日常出行提供便利的同时也带来了一定的安全隐患，尤其是因驾驶员违规驾驶、操作引发的交通安全和生产安全事故。因此，对驾驶员操作行为进行识别、预警和分析，从而预防因驾驶员违规驾驶、不规范操作引发的安全事件变得尤为重要。
[0003]现有技术主要是通过在驾驶员位布置视频监控设备，通过对监控设备采集到的驾驶员的行为图像或视频进行识别，从而实现对驾驶员异常行为的监测。
[0004]现有技术中对驾驶员行为的监测仅能对采集到的图像或视频中驾驶员出现的行车过程中抽烟、接打电话和疲劳驾驶等行为进行检测，而实际运营中危害行车安全的行为并不仅仅包含抽烟、接打电话和疲劳驾驶等行为，仅对上述行为进行监测并对涉事驾驶员进行批评教育，对杜绝驾驶员违规驾驶起到的作用有限，无法有效减少安全事故的发生。
技术实现思路
[0005]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种驾驶员操作行为识别方法、装置及车辆监控系统，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0006]一方面，本专利技术提出一种驾驶员操作行为识别方法，包括：
[0007]获取驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据；
[0008]将所述驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据输入行为分类模型，输出所述驾驶员异常行为数据对应的标签，所述标签包括驾驶员操作行为违规和驾驶员操作行为未违规；
[0009]若判断获知所述驾驶员异常行为数据对应的标签为违规，则向对应的车载终端发送告警信息；
[0010]其中，所述行为分类模型是基于历史驾驶员异常行为数据样本训练后获得的，所述历史驾驶员异常行为数据样本包括历史驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的历史车辆各个模块的运行数据和所述历史驾驶员异常行为数据对应的标签。
[0011]进一步的，所述基于历史驾驶员异常行为数据样本训练获得所述行为分类模型的步骤包括：
[0012]获取所述历史驾驶员操作行为数据样本；
[0013]基于所述历史驾驶员操作行为数据样本对原始分类模型进行训练，获得所述行为分类模型。
[0014]进一步的，所述驾驶员异常行为数据为驾驶员异常行为的视频。
[0015]进一步的，所述驾驶员异常行为的视频包括驾驶员发生异常行为时刻前置和/或后置预设时间内的视频。
[0016]进一步的，所述驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据包括驾驶员发生异常行为时刻的车辆转向模块、车辆制动模块、照明模块、发动机控制模块和中央控制门锁控制模块的数据。
[0017]进一步的，所述驾驶员操作行为违规的标签包括：未制动、转向未打转向灯、超速、急加速、急减速、违规开启车门和未开启车门。
[0018]另一方面，本专利技术提供一种驾驶员操作行为识别装置，包括：
[0019]获取单元，用于获取驾驶员异常行为数据及其对应的车辆各个模块的运行数据；
[0020]分类单元，用于将所述标签为驾驶员操作行为异常的所述驾驶员操作行为数据和所述车辆各个模块的运行数据输入行为分类模型，输出所述驾驶员异常行为数据对应的第一标签，所述标签包括驾驶员操作行为违规和驾驶员操作行为未违规；
[0021]告警单元，用于判断获知所述驾驶员异常行为数据对应的标签为违规，则向对应的车载终端发送告警信息；
[0022]其中，所述行为分类模型是基于历史驾驶员异常行为数据样本训练后获得的，所述历史驾驶员异常行为数据样本包括历史驾驶员异常行为数据及其对应的历史车辆各个模块的运行数据和所述历史驾驶员异常行为数据对应的标签。
[0023]另一方面，本专利技术提供一种车辆监控系统，包括云平台和多个车载终端，所述云平台与每个车载终端通信连接；所述云平台包括上述实施例中的驾驶员操作行为识别装置，每个车载终端用于收集驾驶员异常行为数据和车辆各个模块的运行数据，并传输至所述云平台。
[0024]再一方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例所述驾驶员操作行为识别方法的步骤。
[0025]又一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述驾驶员操作行为识别方法的步骤。
[0026]本专利技术实施例提供的驾驶员操作行为识别方法、装置及车辆监控系统，获取驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据；将所述驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据输入行为分类模型，输出所述驾驶员异常行为数据对应的标签，所述标签包括驾驶员操作行为违规和驾驶员操作行为未违规；若判断获知所述驾驶员异常行为数据对应的标签为违规，则向对应的车载终端发送告警信息；其中，所述行为分类模型是基于历史驾驶员异常行为数据样本训练后获得的，所述历史驾驶员异常行为数据样本包括历史驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的历史车辆各个模块的运行数据和所述历史驾驶员异常行为数据对应的标签。通过将驾驶员的异常行为数据与异常行为时的车辆各个模块的运行数据结合起来进行综合分析，对驾驶员的操作行为进行综合监测，从而识别出驾驶员的各种违规驾驶行为，针对违规驾驶行为对驾驶员进行警告，可以及时提示驾驶员停止违规操作或及时对违规操作行为采取相应的补救措施，从而有效减少了因驾驶员违规驾驶、操作引发的交通安全和生产安全事故，进而提升道路交通的安全性。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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专利技术的一些实施例，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。
[0028]图1是本专利技术一实施例提供的驾驶员操作行为识别方法的流程示意图。
[0029]图2是本专利技术一实施例提供的训练获得行为分类模型的流程示意图。
[0030]图3是本专利技术一实施例提供的驾驶员操作行为识别装置的结构示意图。
[0031]图4是本专利技术一实施例提供的驾驶员操作行为识别装置的结构示意图。
[0032]图5是本专利技术一实施例提供的车辆监控系统的架构示意图。
[0033]图6是本专利技术一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
[0034]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。需要本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种驾驶员操作行为识别方法，其特征在于，包括：获取驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据；将所述驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据输入行为分类模型，输出所述驾驶员异常行为数据对应的标签，所述标签包括驾驶员操作行为违规和驾驶员操作行为未违规；若判断获知所述驾驶员异常行为数据对应的标签为违规，则向对应的车载终端发送告警信息；其中，所述行为分类模型是基于历史驾驶员异常行为数据样本训练后获得的，所述历史驾驶员异常行为数据样本包括历史驾驶员异常行为数据及驾驶员异常行为数据对应的历史车辆各个模块的运行数据和所述历史驾驶员异常行为数据对应的标签。2.根据权利要求1所述的驾驶员操作行为识别方法，其特征在于，所述基于历史驾驶员异常行为数据样本训练获得所述行为分类模型的步骤包括：获取所述历史驾驶员操作行为数据样本；基于所述历史驾驶员操作行为数据样本对原始分类模型进行训练，获得所述行为分类模型。3.根据权利要求1所述的驾驶员操作行为识别方法，其特征在于，所述驾驶员异常行为数据为驾驶员异常行为的视频。4.根据权利要求3所述的驾驶员操作行为识别方法，其特征在于，所述驾驶员异常行为的视频包括驾驶员发生异常行为时刻前置和/或后置预设时间内的视频。5.根据权利要求1所述的驾驶员操作行为识别方法，其特征在于，所述驾驶员异常行为数据对应的车辆各个模块的运行数据包括驾驶员发生异常行为时刻的车辆转向模块、车辆制动模块、照明模块、发动机控制模块和中央控制门锁控制模块的数据。6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵强，刘宝来，王姗姗，倪丹，崔迪，孙强，陈兴付，
申请(专利权)人：北京公共交通控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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