一种驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统技术方案

本发明专利技术涉及情感交互技术领域，并公开了一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，所述系统包括视频图像采集模块；面部追踪模块；实时情绪识别模块；驾驶行为数据库模块，用于记录驾驶员驾驶行为数据；驾驶行为监测分析模块，用于监测驾驶员的当前驾驶行为并分析得到对应驾驶行为下的代码；驾驶行为优化模型；情绪颜色及图案输出模块，用于输出对应代码下的情绪颜色及图案，本发明专利技术可以有效辅助驾驶员主观调节情绪倾向与驾驶员情绪可视化显示，使驾驶员直观清晰地意识到自身的情绪，进而利用情绪对于驾驶行为及认知产生的正面效益，增加驾驶安全。增加驾驶安全。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统


[0001]本专利技术涉及汽车情感交互
，特别涉及一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统。

技术介绍

[0002]色彩心理学是研究某些颜色如何影响人类行为的研究，不同的颜色具有不同的含义、内涵和心理影响，因文化而异。除了文化差异外，色彩心理在很大程度上还受到个人偏好的影响，色彩心理学涉及使用色彩理论（混合和匹配各种色调的实际应用）来探索色彩感知和色彩组合效果等概念(The Interaction Design Foundation,n.d.)，常用于营销与广告，然而在汽车情感交互方面的应用十分稀少，同时根据研究(Mesken,2003)表明，正面和负面的情绪在不同情景下给驾驶员带来的行为和认知的倾向，均有可能对其驾驶表现产生积极作用，故此，应该合理利用驾驶员情绪对于其驾驶行为和认知的正面影响，有研究表明，当用户倾向于某种情绪时（认为自己应该处于该种情绪下），更容易被该种情绪影响，通过对驾驶员情绪的可视化，驾驶员可以快速直观地意识到自己的情绪并主动调整情绪倾向，抬头显示器（HUD）最早被用于军用战斗机上，为了不让飞行员频繁低头查看仪表信息，而将重要信息投射到实现前方透明玻璃上显示。现今也应用于汽车上，按照投影介质的不同分为CHUD和WHUD，其中CHUD将信息投影到一块放置于仪表盘之上的独立的透明树脂玻璃上；WHUD则直接将投影在前挡风玻璃上。
[0003]目前的汽车情感交互装置暂无有效辅助驾驶员主观调节情绪倾向与驾驶员情绪可视化显示的设计，无法使驾驶员直观清晰地意识到自身的情绪，进而无法利用情绪对于驾驶行为及认知产生的正面效益，为进一步提高驾驶安全，亟需一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统。
[0005]本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，所述系统包括：视频图像采集模块，用于采集驾驶员面部视频图像；面部追踪模块，用于对驾驶员的视频图像进行面部追踪，获取驾驶员的面部区域图像；实时情绪识别模块，用于对驾驶员实时面部表情的情绪识别并分析得到对应的代码；驾驶行为数据库模块，用于记录驾驶员驾驶行为数据；驾驶行为监测分析模块，用于监测驾驶员的当前驾驶行为并分析得到对应驾驶行为下的代码；
驾驶行为优化模型，用于对当前驾驶行为进行优化得到该驾驶行为下的最佳情绪，并分析得到其对应代码；情绪颜色及图案输出模块，用于输出对应代码下的情绪颜色及图案。
[0006]进一步地，所述情绪颜色及图案输出模块包括当前情绪和“最佳情绪”对应的颜色及图案。
[0007]进一步地，所述面部追踪模块采用背景差分法进行患者面部追踪，其具体步骤如下：将当前每一帧图像与事先存储的背景图像相减，计算出与背景偏离超过一定阈值的区域作为运动区域，即驾驶员的面部区域。
[0008]进一步地，所述面部追踪模块的背景差分法采用混合高斯模型描述背景图像像素值的分布，将图像的当前像素值是否符合该分布作为前景点和背景点判别的依据。
[0009]进一步地，所述驾驶员驾驶过程中包括8种情绪以及颜色代码，分别为愤怒（#DA5297）、厌恶（#AF71AD）、悲伤（#6FCAF4）、惊喜（#84C59F）、恐惧（#BAD36F）、信任（#D8DB3D）、开心（#F1E728）和警觉（#FDCF7F）。
[0010]进一步地，所述驾驶行为监测分析模块的驾驶员驾驶行为监测分析过程如下：驾驶行为监测分析模块监测分析驾驶员当前的驾驶行为（如倒车时在ADAS辅助下躲避盲区障碍物、定速巡航时驾驶员接管等）及没有响应系统指示及警告（误操作），接着检索预设的驾驶行为数据库模块得到当前驾驶行为对应代码，并统计得到当前驾驶行为中出现的误操作次数。
[0011]进一步地，所述驾驶行为优化模型，其具体过程包括：使用驾驶员实时情绪对应的代码、当前驾驶行为对应代码以及当前驾驶行为中出现的误操作次数对由驾驶行为预测“最佳情绪”的模型进行优化修正，在得到优化后的由驾驶行为推测“最佳情绪”的模型后，根据当前驾驶行为对应代码通过驾驶行为代码到“最佳情绪”的映射得到当前驾驶行为下的“最佳情绪”对应代码，并通过情绪代码到对应颜色及图案的映射，得到当前情绪和“最佳情绪”所分别对应的颜色及图案。
[0012]上述系统的使用步骤如下：驾驶员进行驾驶状态时，视频图像采集模块开始捕捉包含驾驶员完整正面的影像，面部追踪模块获取驾驶员实时面部表情视频，使用实时情绪识别模块对驾驶员实时面部表情视频进行分析得到驾驶员实时情绪对应的代码；驾驶行为监测分析模块监测分析驾驶员的驾驶行为，并基于预设的驾驶行为数据库得到当前驾驶行为对应代码；在得到优化后的由驾驶行为推测“最佳情绪”的模型后，根据当前驾驶行为对应代码通过驾驶行为代码到“最佳情绪”的映射得到当前驾驶行为下的“最佳情绪”对应代码，并通过情绪代码到对应颜色及图案的映射，得到当前情绪和“最佳情绪”所分别对应的颜色及图案；通过情绪颜色及图案输出模块分别将当前情绪和“最佳情绪”对应的颜色及图案投影显示在驾驶员前方的挡风玻璃上。
[0013]本专利技术相较于现有技术的优点在于：本专利技术通过统计分析驾驶员在各类驾驶行为下误操作最少时的情绪，可以得到不
同驾驶行为下的“最佳情绪”，用作驾驶员调节自身情绪倾向的参考辅助，具体来说，本专利技术同时将驾驶员的“最佳情绪”和实时情绪可视化，使二者形成对比，当驾驶员在观察到自己当前情绪和“最佳情绪”不同时，心理上会主动地倾向这种“最佳情绪”并调整自己的情绪倾向，该情绪可视化装置能够辅助驾驶员更好地从主观意识上调节自己的情绪倾向，从而做出更合理的驾驶行为决策。
具体实施方式
[0014]本专利技术提供一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，所述系统包括：视频图像采集模块，用于采集驾驶员面部视频图像；面部追踪模块，用于对驾驶员的视频图像进行面部追踪，获取驾驶员的面部区域图像；实时情绪识别模块，用于对驾驶员实时面部表情的情绪识别并分析得到对应的代码；驾驶行为数据库模块，用于记录驾驶员驾驶行为数据；驾驶行为监测分析模块，用于监测驾驶员的当前驾驶行为并分析得到对应驾驶行为下的代码；驾驶行为优化模型，用于对当前驾驶行为进行优化得到该驾驶行为下的最佳情绪，并分析得到其对应代码；情绪颜色及图案输出模块，用于输出对应代码下的情绪颜色及图案。
[0015]根据色彩心理学中罗伯特
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普拉奇克对于八种基本情绪的定义，可以使用具有8种颜色的情感圆环来表示愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、期望、喜悦、惊喜及信任，基于该情感圆环，本专利技术使用8种HEX颜色代码来表示驾驶员在驾驶过程中可能出现的8种基础情绪，分别为——愤怒（#DA5297）、厌恶（#AF71AD）、悲伤（#6FCAF4）、惊喜（#84C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，其特征在于，所述系统包括：视频图像采集模块，用于采集驾驶员面部视频图像；面部追踪模块，用于对驾驶员的视频图像进行面部追踪，获取驾驶员的面部区域图像；实时情绪识别模块，用于对驾驶员实时面部表情的情绪识别并分析得到对应的代码；驾驶行为数据库模块，用于记录驾驶员驾驶行为数据；驾驶行为监测分析模块，用于监测驾驶员的当前驾驶行为并分析得到对应驾驶行为下的代码；驾驶行为优化模型，用于对当前驾驶行为进行优化得到该驾驶行为下的最佳情绪，并分析得到其对应代码；情绪颜色及图案输出模块，用于输出对应代码下的情绪颜色及图案。2.根据权利要求1所述的一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，其特征在于，所述情绪颜色及图案输出模块包括当前情绪和“最佳情绪”对应的颜色及图案。3.根据权利要求1所述的一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，其特征在于，所述面部追踪模块采用背景差分法进行患者面部追踪，其具体步骤如下：将当前每一帧图像与事先存储的背景图像相减，计算出与背景偏离超过一定阈值的区域作为运动区域，即驾驶员的面部区域。4.根据权利要求3所述的一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，其特征在于，所述面部追踪模块的背景差分法采用混合高斯模型描述背景图像像素值的分布，将图像的当前像素值是否符合该分布作为前景点和背景点判别的依据。5.根据权利要求1所述的一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅助驾驶行为决策系统，其特征在于，所述驾驶员驾驶过程中包括8种情绪以及颜色代码，分别为愤怒（#DA5297）、厌恶（#AF71AD）、悲伤（#6FCAF4）、惊喜（#84C59F）、恐惧（#BAD36F）、信任（#D8DB3D）、开心（#F1E728）和警觉（#FDCF7F）。6.根据权利要求1所述的一种基于色彩心理学的驾驶员情绪可视化辅...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈萱仪，洪晨辉，陈芳，
申请(专利权)人：上海爱乐克智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：