一种预警方法、装置、移动终端及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种预警方法、装置、移动终端及可读存储介质，涉及安全驾驶智能预警技术领域。该方法包括：接收车载终端发送的目标车辆的融合感知信息；其中，所述融合感知信息是与车辆和/或驾驶员相关的信息；根据所述融合感知信息，利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息；其中，所述驾驶模型是根据所述驾驶员的历史融合感知信息建立的。本发明专利技术的方案，解决了现有技术中难以采集到真实的驾驶数据与驾驶员状态数据，导致车辆驾驶存在安全隐患的问题。患的问题。患的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种预警方法、装置、移动终端及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及安全驾驶智能预警
，特别是指一种预警方法、装置、移动终端及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车的大量普及，汽车的驾驶安全一直是较为重要的关注点。其中，驾驶员的疲劳驾驶和情绪化驾驶是导致交通安全事故的常见原因。
[0003]目前的驾驶员状态检测和预警方法，主要基于车联网终端采集车辆的实时轨迹、通过摄像头采集驾驶员的面部图像信息、通过可穿戴设备等检测驾驶员的生理状态信息。
[0004]然而，现有技术中的方法和系统存在以下几方面的明显不足：
[0005]由于一辆车可能存在多个驾驶员，车辆的驾驶数据并不能反映当前驾驶员的真实状态，而现有技术忽视了车辆与真实驾驶员之间的匹配；
[0006]驾驶员的生理特征在不同时段具有波动特性，不同驾驶环境因素对驾驶行为具有干扰作用，而现有技术单纯根据驾驶员的生理特征或驾驶行为建立阈值特征，忽略了时间和环境因素的影响；
[0007]现有技术中实时预警计算和通知传输的时延较大，预警实时性不能满足需求。
[0008]目前的驾驶员状态检测和预警方法，主要基于车联网终端采集车辆的实时轨迹、摄像头采集的面部图像信息、通过可穿戴设备等检测的生理状态信息；但是，当前的方法和系统存在几方面明显的不足：一是，这些方法和系统忽视了车辆的真实驾驶员匹配，有可能一辆车存在多个驾驶员驾驶，那么车辆的驾驶数据并不能反映驾驶员的真实状态，而应该从驾驶员的纬度来建立数据库关系；二是，驾驶员不同时段的生理特征波动特性，不同驾驶环境因素对驾驶行为的干扰因素，当前的方法和系统仅仅单纯地根据驾驶员的生理特征或驾驶行为建立阈值特征，脱离了对比时间和环境因素；三是，实时预警计算和通知传输时延大，预警实时性不够。
[0009]综上，现有驾驶预警方法，缺少真实的驾驶数据与驾驶员状态数据，导致预警不准确，对车辆驾驶造成了一定安全隐患。

技术实现思路

[0010]本专利技术的目的是提供一种预警方法、装置、移动终端及可读存储介质，解决了现有技术中难以采集到真实的驾驶数据与驾驶员状态数据，导致车辆驾驶存在安全隐患的问题。
[0011]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种预警方法，应用于边缘服务器，包括：
[0012]接收车载终端发送的目标车辆的融合感知信息；其中，所述融合感知信息是与车辆和/或驾驶员相关的信息；
[0013]根据所述融合感知信息，利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息；其中，所述驾驶模型是根据所述驾驶员的历
史融合感知信息建立的。
[0014]可选地，所述融合感知信息包括以下至少一项：
[0015]车辆行驶信息；其中，所述车辆行驶信息包括车辆位置信息、车辆速度信息、平均速度信息、转速信息、四急操作信息、告警信息和车辆控制器局域网络(Controller Area Network，简称CAN)信息中的至少一项；
[0016]所述目标车辆当前行驶道路的道路环境信息；其中，所述道路环境信息包括道路天气信息和/或道路信息；
[0017]驾驶员的人脸图像信息；
[0018]驾驶员的生理状态信息；其中，所述生理状态信息包括心率信息、血压信息和血氧含量信息中的至少一项。
[0019]可选地，所述融合感知信息包括驾驶员的人脸图像信息；
[0020]在根据所述融合感知信息，利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息之前，所述预警方法还包括：
[0021]根据所述人脸图像信息，获取所述驾驶员的身份标识信息；
[0022]获取与所述驾驶员的身份标识信息对应的驾驶模型。
[0023]可选地，所述根据所述融合感知信息，利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息，包括：
[0024]用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，获取与所述融合感知信息对应的驾驶状态；其中，所述驾驶状态包括高风险状态、低风险状态和安全状态中的至少一种；
[0025]在所述驾驶状态为高风险状态或低风险状态的情况下，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息。
[0026]可选地，在所述接收车载终端发送的目标车辆的融合感知信息之后，所述预警方法还包括：
[0027]向中心云服务器发送所述融合感知信息；
[0028]接收所述中心云服务器根据所述融合感知信息更新的驾驶模型。
[0029]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种预警方法，应用于中心云服务器，包括：
[0030]获取目标车辆的历史融合感知信息；其中，所述历史融合感知信息是与车辆和/或驾驶员相关的信息；
[0031]根据所述历史融合感知信息，确定当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型；
[0032]向边缘服务器发送所述驾驶模型；其中，所述驾驶模型用于所述边缘服务器预测所述驾驶员的驾驶状态。
[0033]可选地，所述根据所述历史融合感知信息，确定当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，包括：
[0034]根据所述历史融合感知信息，获得所述目标车辆对应的特征信息；
[0035]根据所述特征信息，建立当前驾驶所述目标车辆的驾驶员的融合感知信息数据库；
[0036]根据所述融合感知信息数据库，确定当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型；
[0037]其中，所述融合感知信息数据库包括驾驶员的身份标识信息、人脸图像信息、驾驶时段特征信息、天气特征信息、道路路况特征信息、驾驶情绪特征信息和驾驶员生理特征信息中的至少一项。
[0038]可选地，所述历史融合感知信息包括以下至少一项：
[0039]车辆行驶信息；其中，所述车辆行驶信息包括车辆位置信息、车辆速度信息、平均速度信息、转速信息、四急操作信息、告警信息和车辆CAN信息中的至少一项；
[0040]所述目标车辆当前行驶道路的道路环境信息；其中，所述道路环境信息包括道路天气信息和/或道路信息；
[0041]驾驶员的人脸图像信息；
[0042]驾驶员的生理状态信息；其中，所述生理状态信息包括心率信息、血压信息和血氧含量信息中的至少一项。
[0043]可选地，所述道路信息包括道路类型和/或道路分级；
[0044]其中，所述道路类型包括国道、省道、县道、乡道和专用公路中的至少一项；
[0045]所述道路分级包括高速公路、一级公路、二级公路、三级公路和四级公路中的至少一项。
[0046]可选地，在所述历史融合感知信息包括车辆行驶信息的情况下，所述根据所述历史融合感知信息，获得所述目标车辆对应的特征信息，包括：
[0047]根据所述车辆行驶信息的采集时间段，确定与所述采集时间段对应的驾驶时段特征信息。
[0048]可选地，在所述历史本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预警方法，应用于边缘服务器，其特征在于，包括：接收车载终端发送的目标车辆的融合感知信息；其中，所述融合感知信息是与车辆和/或驾驶员相关的信息；根据所述融合感知信息，利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息；其中，所述驾驶模型是根据所述驾驶员的历史融合感知信息建立的。2.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述融合感知信息包括以下至少一项：车辆行驶信息；其中，所述车辆行驶信息包括车辆位置信息、车辆速度信息、平均速度信息、转速信息、四急操作信息、告警信息和车辆控制器局域网络CAN信息中的至少一项；所述目标车辆当前行驶道路的道路环境信息；其中，所述道路环境信息包括道路天气信息和/或道路信息；驾驶员的人脸图像信息；驾驶员的生理状态信息；其中，所述生理状态信息包括心率信息、血压信息和血氧含量信息中的至少一项。3.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述融合感知信息包括驾驶员的人脸图像信息；在根据所述融合感知信息，利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息之前，所述预警方法还包括：根据所述人脸图像信息，获取所述驾驶员的身份标识信息；获取与所述驾驶员的身份标识信息对应的驾驶模型。4.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述根据所述融合感知信息，利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息，包括：利用当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，获取与所述融合感知信息对应的驾驶状态；其中，所述驾驶状态包括高风险状态、低风险状态和安全状态中的至少一种；在所述驾驶状态为高风险状态或低风险状态的情况下，向所述车载终端和/或路侧设备发送预警信息。5.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，在所述接收车载终端发送的目标车辆的融合感知信息之后，所述预警方法还包括：向中心云服务器发送所述融合感知信息；接收所述中心云服务器根据所述融合感知信息更新的驾驶模型。6.一种预警方法，应用于中心云服务器，其特征在于，包括：获取目标车辆的历史融合感知信息；其中，所述历史融合感知信息是与车辆和/或驾驶员相关的信息；根据所述历史融合感知信息，确定当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型；向边缘服务器发送所述驾驶模型；其中，所述驾驶模型用于所述边缘服务器预测所述驾驶员的驾驶状态。7.根据权利要求6所述的预警方法，其特征在于，所述根据所述历史融合感知信息，确
定当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型，包括：根据所述历史融合感知信息，获得所述目标车辆对应的特征信息；根据所述特征信息，建立当前驾驶所述目标车辆的驾驶员的融合感知信息数据库；根据所述融合感知信息数据库，确定当前驾驶所述目标车辆的驾驶员对应的驾驶模型；其中，所述融合感知信息数据库包括驾驶员的身份标识信息、人脸图像信息、驾驶时段特征信息、天气特征信息、道路路况特征信息、驾驶情绪特征信息和驾驶员生理特征信息中的至少一项。8.根据权利要求7所述的预警方法，其特征在于，所述历史融合感知信息包括以下至少一项：车辆行驶信息；其中，所述车辆行驶信息包括车辆位置信息、车辆速度信息、平均速度信息、转速信息、四急操作信息、告警信息和车辆CAN信息中的至少一项；所述目标车辆当前行驶道路的道路环境信息；其中，所述道路环境信息包括道路天气信息和/或道路信息；驾驶员的人脸图像信息；驾驶员的生理状态信息；其中，所述生理状态信息包括心率信息、血压信息和血氧含量信息中的至少一项。9.根据权利要求8所述的预警方法，其特征在于，所述道路信息包括道路类型和/或道路分级；其中，所述道路类型包括国道、省道、县道、乡道和专用公路中的至少一项；所述道路分级包括高速公路、一级公路、二级公路、三级公路和四级公路中的至少一项。10.根据权利要求7所述的预警方法，其特征在于，在所述历史融合感知信息包括车辆行驶信息的情况下，所述根据所述历史融合感知信息，获得所述目标车辆对应的特征信息，包括：根据所述车辆行驶信息的采集时间段，确定与所述采集时间段对应的驾驶时段特征信息。11.根据权利要求7所述的预警方法，其特征在于，在所述历史融合感知信息包括道路环境信息的情况下，所述根据所述历史融合感知信息，获得所述目标车辆对应的特征信息，包括：根据所述道路环境信息的采集时间段，确定与所述采集时间段对应的道路环境特征信息；其中，所述道路环境特征信息包括天气特征信息和/或道路路况特征信息；所述天气特征信息包括雪天、雨天、晴天和雾天中的至少一项；所述道路路况特征信息包括良好、普通和较差中的至少一项。12.根据权利要求7所述的预警方法，其特征在于，在所述历史融合感知信息包括人脸图像信息的情况下，所述根据所述历史融合感知信息，获得所述目标车辆对应的特征信息，包括：根据所述人脸图像信息，得到所述人脸图像信息对应的驾驶情绪特征信息；
其中，所述驾驶情绪特征信息包括良好、一般和较差中的至少一项。13.根据权利要求7所述的预警方法，其特征在于，在所述历史融合感知信息包括生理状态信息的情况下，所述根据所述历史融合感知信息，获得所述目标车辆对应的特征信息，包括：根据所述生理状态信息的采集时间段，确定与所述采集时间段对应的驾驶员生理特征信息；其中，驾驶员生理特征信息包括良好、一般和较差中的至少一种。14.根据权利要求7所述的预警方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢仕云，阮祥兵，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：