基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统及监控方法技术方案

本发明专利技术公开了基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统及监控方法，属于疲劳驾驶监控技术领域；通过从休息方面、饮食方面和健康方面来对疲劳驾驶产生影响的数据进行采集统计，并对统计的各项数据进行处理标记，以及将不同维度的数据进行联立整合获取身估值，基于身估值从不同的维度来对驾驶前驾驶员的身体状态进行整体评估和分类，可以为后续的驾驶员驾驶状态的动态监测分析提供可靠的数据支持；本发明专利技术用于解决现有方案中不能从不同的维度对驾驶员的身体状态进行分析评估，并根据评估的结果自适应的对驾驶员的驾驶状态实施动态监测方案，导致疲劳驾驶监控的整体效果不佳的技术问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统及监控方法


[0001]本专利技术涉及疲劳驾驶监控
，具体涉及基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统及监控方法。

技术介绍

[0002]疲劳是一种医学术语，又称疲乏，是一种主观不适感觉，客观上会在同等条件下，失去其完成原来所从事的正常活动或工作能力；疲劳的本质是指脑力、肌肉或其他器官因过度消耗而机能反应减弱；引起疲劳的原因多种多样，休息不好、运动过度、刺激过强都会引发疲劳，凡是疾病发展到一定阶段都可出现疲劳；疲劳驾驶极易造成交通事故。
[0003]现有的疲劳驾驶监控方案在实施时，主要从驾驶员生理指标检测、驾驶面部特征检测、驾驶操作特征和车辆行驶状态检测开展研究，各种方法均具有一定理论研究基础和技术可行性，同时，各种方法、技术应用均存在一定的局限性；比如，没有从不同的维度对驾驶前驾驶员的身体状态进行监测评估，并根据评估结果自适应的对可能存在疲劳驾驶的状况实施动态监控方案，导致疲劳驾驶监控的整体效果不佳。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统及监控方法，用于解决现有方案中不能从不同的维度对驾驶员的身体状态进行分析评估，并根据评估的结果自适应的对驾驶员的驾驶状态实施动态监测方案，导致疲劳驾驶监控的整体效果不佳的技术问题。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0006]基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统，包括状态监测模块、表现监测模块和融合评估模块；
[0007]状态监测模块用于对驾驶员驾驶前的m个小时内的行为进行监测统计，得到行为数据集；m为正整数；行为数据集包含休息数据、饮食数据和健康数据；
[0008]对行为数据集中的各项数据进行特征提取和标记，得到包含休息处理数据、饮食处理数据和健康处理数据的行为处理集并上传至服务器和数据库；
[0009]根据根据行为处理集来从不同的维度对驾驶员的身体状态进行分析画像，得到行为画像集并上传至服务器和数据库；
[0010]表现监测模块用于对驾驶员驾驶过程中的眼部变化情况进行监测以及数据处理，得到眼部处理集并上传至服务器和数据库；
[0011]融合评估模块用于根据行为画像集和眼估值对驾驶员驾驶时的状态进行评估，并根据评估的结果自适应的进行动态告警提示。
[0012]优选地，行为处理集获取的步骤包括：
[0013]利用智能设备统计休息数据中的主休息时长ZX和次休息时长CX；
[0014]标记的主休息时长和次休息时长构成休息处理数据；
[0015]获取饮食数据中最近一次的进食热量JS和酒精量JL；
[0016]标记的进食热量和酒精量构成饮食处理数据；
[0017]获取健康数据中的疾病类型以及对应的疾病权重JQ；
[0018]统计驾驶前距离最近一次服药的间隔时长FS；
[0019]标记的疾病权重和间隔时长构成健康处理数据；
[0020]休息处理数据、饮食处理数据和健康处理数据构成行为处理集。
[0021]优选地，对驾驶员的身体状态进行分析画像的步骤包括：
[0022]分别获取休息处理数据中标记的主休息时长ZX和次休息时长CX、饮食处理数据中的进食热量JS和酒精量JL以及健康处理数据中的疾病权重JQ和间隔时长FS；提取标记的各项数据的数值并联立整合，通过计算获取驾驶员驾驶前身体的身估值SG；身估值SG的计算公式为：
[0023][0024]式中，g1、g2、g3、g4、g5为预设的均大于零的比例系数，且0＜g2＜g3＜g1＜g5＜g4；ZX0为预设的主休息标准时长，JS0为预设的标准进食热量；
[0025]根据身估值来对驾驶员驾驶前的身体状态进行分析画像。
[0026]优选地，将身估值SG与预设的身估阈值SGYmin和SGYmax进行匹配；
[0027]若SG＜SGYmin，则判定驾驶员驾驶前的身体状态不佳并生成第一身估信号；若SGYmin≤SG≤SGYmax，则判定驾驶员驾驶前的身体状态正常并生成第二身估信号；若SG＞SGYmax，则判定驾驶员驾驶前的身体状态优秀并生成第三身估信号；
[0028]身估值以及对应的第一身估信号、第二身估信号和第三身估信号构成驾驶员的行为画像集。
[0029]优选地，眼部处理集获取的步骤包括：
[0030]获取驾驶员的眨眼频次并标记为ZP；获取驾驶员眼部的评估距离并标记为JJ；提取眨眼频次和评估距离两者的数值并联立，通过计算获取驾驶员驾驶时眼部的眼估值YG；眼估值YG的计算公式为：
[0031][0032]式中，y1、y2为预设的不同比例系数，且0＜y1＜y2；ZP0为标准眨眼频次，JJ0为标准眼皮距离；
[0033]标记的各项数据和眼估值构成眼部处理集。
[0034]优选地，将驾驶员眼部的上眼皮中点和下眼皮中点分别设定为第一监测点和第二监测点，获取第一监测点和第二监测点之间的垂直距离并设定为评估距离JJ。
[0035]优选地，融合评估模块的工作步骤包括：
[0036]获取眼估值与基准眼估阈值之间的差值，若差值小于V，V为大于零的实数，则将当下的眼估值设定为选中眼估值；
[0037]根据选中眼估值以及行为画像集中不同的身估信号来自适应的实施相匹配的疲劳驾驶监测方案。
[0038]优选地，若行为画像集中包含第一身估信号，当选中眼估值后续的M个眼估值的评估结果中至少存在N1个选中眼估值，则生成第一告警信号；M、N1均为正整数，且M＞N1；
[0039]若行为画像集中包含第二身估信号，当选中眼估值后续的M个眼估值的评估结果中至少存在N2个选中眼估值，则生成第二告警信号；N2为正整数，且N2＞N1；
[0040]若行为画像集中包含第三身估信号，当选中眼估值后续的M个眼估值的评估结果中至少存在N3个选中眼估值，则生成第三告警信号；N2为正整数，且N3≥N2；
[0041]选中眼估值以及第一告警信号、第二告警信号和第三告警信号构成评估的结果。
[0042]为了解决问题，本专利技术还公开了基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控方法，包括：
[0043]对驾驶员驾驶前的m个小时内的行为进行监测统计，得到行为数据集，对行为数据集中的各项数据进行特征提取和标记，得到包含休息处理数据、饮食处理数据和健康处理数据的行为处理集；
[0044]根据根据行为处理集来从不同的维度对驾驶员的身体状态进行分析画像，得到包含身估值以及对应的第一身估信号、第二身估信号和第三身估信号的行为画像集；
[0045]对驾驶员驾驶过程中的眼部变化情况进行监测以及数据处理，得到包含标记的各项数据和眼估值的眼部处理集；
[0046]根据行为画像集和眼估值对驾驶员驾驶时的状态进行评估，并根据评估的结果自适应的进行动态告警提示。
[0047]相比于现有方案，本专利技术实现的有益效果：
[0048]本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统，其特征在于，包括状态监测模块、表现监测模块和融合评估模块；状态监测模块用于对驾驶员驾驶前的m个小时内的行为进行监测统计，得到行为数据集；m为正整数；行为数据集包含休息数据、饮食数据和健康数据；对行为数据集中的各项数据进行特征提取和标记，得到包含休息处理数据、饮食处理数据和健康处理数据的行为处理集并上传至服务器和数据库；根据根据行为处理集来从不同的维度对驾驶员的身体状态进行分析画像，得到行为画像集并上传至服务器和数据库；表现监测模块用于对驾驶员驾驶过程中的眼部变化情况进行监测以及数据处理，得到眼部处理集并上传至服务器和数据库；融合评估模块用于根据行为画像集和眼估值对驾驶员驾驶时的状态进行评估，并根据评估的结果自适应的进行动态告警提示。2.根据权利要求1所述的基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统，其特征在于，行为处理集获取的步骤包括：利用智能设备统计休息数据中的主休息时长ZX和次休息时长CX；标记的主休息时长和次休息时长构成休息处理数据；获取饮食数据中最近一次的进食热量JS和酒精量JL；标记的进食热量和酒精量构成饮食处理数据；获取健康数据中的疾病类型以及对应的疾病权重JQ；统计驾驶前距离最近一次服药的间隔时长FS；标记的疾病权重和间隔时长构成健康处理数据；休息处理数据、饮食处理数据和健康处理数据构成行为处理集。3.根据权利要求1所述的基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统，其特征在于，对驾驶员的身体状态进行分析画像的步骤包括：分别获取休息处理数据中标记的主休息时长ZX和次休息时长CX、饮食处理数据中的进食热量JS和酒精量JL以及健康处理数据中的疾病权重JQ和间隔时长FS；提取标记的各项数据的数值并联立整合获取驾驶员驾驶前身体的身估值；根据身估值来对驾驶员驾驶前的身体状态进行分析画像。4.根据权利要求3所述的基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统，其特征在于，将身估值与预设的身估阈值SGYmin和SGYmax进行匹配；若SG＜SGYmin，则生成第一身估信号；若SGYmin≤SG≤SGYmax，则生成第二身估信号；若SG＞SGYmax，则生成第三身估信号；身估值以及对应的第一身估信号、第二身估信号和第三身估信号构成驾驶员的行为画像集。5.根据权利要求1所述的基于数据处理的智慧交通疲劳驾驶监控系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：于佳，
申请(专利权)人：上海卓冶机电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：