一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法，该方法包含驾驶员评判模块和道路交通环境评判模块两个模块，通过问卷调查研究驾驶员基本信息、人格特性、交通规则了解程度、危险敏感度、风险容忍度，采用双流网络结构对驾驶员情绪进行识别，通过眼动仪器采集眼动数据，并通过传感器采集的危险场景的道路路面情况、道路环境、交通情况、危险因素、干扰因素，从驾驶员自身和道路交通环境两大模块对驾驶员危险感知能力进行评判。本发明专利技术完善了驾驶员危险感知能力评判方法，为判断驾驶员危险感知能力提供了一种新方法。知能力提供了一种新方法。知能力提供了一种新方法。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法


[0001]本专利技术属于驾驶员监测领域，具体涉及一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法。

技术介绍

[0002]随着近年来社会经济的发展，我国机动车保有量持续增长，已趋于饱和状态。汽车保有量的快速增长在改善人们出行的同时，也带来了一系列不容忽视的安全隐患。据统计，交通事故的致因中，90％左右与驾驶人因素有关，65％左右与驾驶人直接相关，其中驾驶人信息处理错误相关的事故占了较大比例，这说明对驾驶员危险感知能力进行深入研究对提高我国道路交通安全具有重要意义。
[0003]驾驶员危险感知能力是指驾驶员对道路交通环境中危险因素的辨识和感知，与驾驶员对道路交通环境的认知和视觉信息感知有密切的关系，同时也受外界道路交通环境的影响。目前国外部分国家针对驾驶员危险感知能力的测试已经成为获取驾照的必考科目，而国内对于驾驶员危险感知能力评判并没有统一的标准。如果对驾驶员危险感知能力有充分正确的认识，并采取合理的、科学的、系统的训练，就可以对驾驶员危险感知能力进行提高，这对降低交通事故的发生率具有较大意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法，以解决现有技术对驾驶员危险感知能力评判不完善的问题，实现对驾驶员危险感知能力的评判，从而可以有针对的对驾驶员危险感知能力进行合理的、科学的、系统的训练。
[0005]本专利技术是这样实现的，一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法，该方法包括驾驶员评判模块、道路交通环境评判模块两个模块，驾驶员危险感知能力评分y由驾驶员评判模块得分X和道路交通环境评判模块得分Z两部分组成。
[0006]所述驾驶员评判模块包括驾驶员基本信息评判、驾驶员人格特质评判、驾驶员情绪评判、驾驶员眼动数据评判、驾驶员心理信息评判，驾驶员评判模块得分X包含驾驶员基本信息评判得分X1、驾驶员人格特质评判得分X2、驾驶员情绪评判得分X3、驾驶员眼动数据得分X4、驾驶员心理信息评判得分X5五部分；道路交通环境评判模块包括道路路面评判、道路环境评判、交通情况评判、危险因素评判、干扰因素评判，道路交通环境评判模块得分Z包含路面复杂程度得分Z1、道路环境评判得分Z2、交通情况评判得分Z3、危险因素评判得分Z4、干扰因素评判得分Z5五部分。
[0007]所述驾驶员基本信息评判采用问卷调查进行，问卷内容为驾龄、驾驶里程、违章次数、事故次数，驾驶员基本信息评判通过评判该驾驶员驾龄D
11
和驾驶里程M、万公里违章次数D
12
、万公里事故次数D
13
得到驾驶员基本信息评判得分X1。
[0008]所述驾驶员人格特质评判采用问卷调查进行，采用大五人格量表对驾驶员人格特质进行测试，人格特质分为五种，即开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质，根据不同人格
特质特点得到驾驶员人格特质评判得分X2。
[0009]所述驾驶员情绪评判分为危险场景出现前和危险场景出现时两个部分，采用双流网络结构对驾驶员情绪进行识别，将情绪分为兴奋、悲伤、愤怒、恐惧和平静，通过对驾驶员遇到危险前情绪和遇到危险时情绪评分加权处理得到驾驶员情绪评判得分X3；
[0010]所述驾驶员眼动数据评判通过眼动仪采集驾驶员驾驶过程中首次注视兴趣区时间、首次注视持续时间t2、眨眼频率、瞳孔变化、注视轨迹图。通过首次注视兴趣区时间与危险场景出现时间的时间差t1判断驾驶员反应能力，通过首次注视持续时间t2的长短判断驾驶员的信息处理能力，通过眨眼频率判断驾驶员注意力是否集中，通过瞳孔变化判断驾驶员情绪变化，通过注视轨迹图判断驾驶员注视范围是否全面，最后得到驾驶员眼动数据得分X4。
[0011]所述驾驶员心理信息评判采用问卷调查方法得到驾驶员心理信息评判得分X5。问卷内容主要包含交通规则了解程度模块、危险敏感度模块、风险容忍度模块、周边环境认知模块。交通规则了解程度模块包含10道单选题、5道多选题，5道判断题，题目从中华人民共和国机动车驾驶证科目一和科目四的考试题库中随机选取。危险敏感度模块选取10个包含2个显性危险或潜在危险的交通图片，由驾驶员进行评判，不存在危险、存在一个显性危险、存在两个显性危险、存在一个潜在危险、存在两个潜在危险、存在一个显性危险和一个潜在危险。风险容忍度模块包括10个问题：在紧急情况下开车会比较快，存在过一些喝酒驾车行为，存在过超速行为，和前方车辆距离过近，存在过疲劳驾驶行为，当其他司机超过自己时感到愤怒，驾驶时存在分心行为，驾驶时忽视过交通规则，在心情紧张或情绪过激的时候驾驶车辆，与其他车辆竞速。周边环境认知模块包含10个问题：预测可能出现的危险情况，发现危险先兆信息，预测危险情况与实际危险情况符合，发现障碍物类型，注意周边道路标志及标线，注意周边车辆行人信息，注意周围建筑物信息，关注可行驶区域，关注交通信号，有清晰的规避路线。
[0012]所述驾驶员评判模块得分X计算公式如下：X＝X1+X2+X3+X4+X5。
[0013]所述道路路面评判通过构建路面数据库对识别路面进行分类判定路面复杂程度，根据路面复杂程度对路面进行打分，输出评分参与驾驶员危险感知能力的评判。路面数据库包含湿滑路面、结冰路面、雪地路面、柏油路面、水泥路面、砌块路面、泥土路面、不平柏油路面、不平水泥路面、不平砌块路面、不平泥土路面，通过传感器识别车辆行驶路面，对路面识别后进行归类打分，得到路面复杂程度得分Z1。
[0014]所述道路环境评判通过构建环境数据库对识别环境进行环境优劣的判断，根据优劣对环境进行打分，输出评分参与驾驶员危险感知能力的评判，环境数据库包含天气、温度、含氧量三个模块。
[0015]所述天气模块包括晴天、阴天、小雨、中雨、大雨、暴雨、小雪、中雪、大雪、暴雪、冰雹、大风、严重雾霾。温度模块测量的为车内温度T，包含低温T≤15℃、常温15℃<T≤30℃、高温T>30℃。含氧量模块测量的为车内含氧量α，包含低含氧量α≤19.5％、正常含氧量19.5％<α≤23.5％、高含氧量α>23.5％。通过对天气、温度、含氧量数据进行采集评分加权处理后得到道路环境评判得分Z2。
[0016]所述交通情况评判通过交通摄像头检测车流速度v与该路段最高限度v
max
比例进行评判，得到交通情况评判得分Z3。
[0017]所述危险因素评判通过对危险因素进行危险因子分类和危险程度评判，输出危险因素评分参与驾驶员危险感知能力的评判。搭建危险因子库，危险因子库包含突然出现横穿马路的行人、街口突然出现的车辆、突然出现横穿马路的动物、突然出现横穿马路的非机动车、不按交通规则行驶的非机动车、未打转向灯突然左转的车辆、未打转向灯突然右转的车辆、急停车辆、未打转向灯突然变道的车辆、逆行车辆10个危险因子，危险程度依据危险因子出现时间和车辆、行人、动物的速度划分为普通危险、中度危险和重度危险三种程度。通过对危险因素进行分类评分，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法，其特征在于，该方法包括驾驶员评判模块、道路交通环境评判模块两个模块，所述驾驶员评判模块包括驾驶员基本信息评判、驾驶员人格特质评判、驾驶员情绪评判、驾驶员眼动数据评判、驾驶员心理信息评判；所述道路交通环境评判模块包括道路路面评判、道路环境评判、交通情况评判、危险因素评判、干扰因素评判；驾驶员危险感知能力评分y由驾驶员评判模块得分X和道路交通环境评判模块得分Z两部分组成；驾驶员评判模块得分X包含驾驶员基本信息评判得分X1、驾驶员人格特质评判得分X2、驾驶员情绪评判得分X3、驾驶员眼动数据得分X4、驾驶员心理信息评判得分X5五部分；道路交通环境评判模块得分Z包含路面复杂程度得分Z1、道路环境评判得分Z2、交通情况评判得分Z3、危险因素评判得分Z4、干扰因素评判得分Z5五部分。2.根据权利要求1所述的一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法，其特征在于：驾驶员基本信息评判采用问卷调查进行，问卷内容为驾龄、驾驶里程、违章次数、事故次数；所述驾驶员基本信息评判通过判断该驾驶员驾龄D
11
和驾驶里程M、万公里违章次数D
12
、万公里事故次数D
13
对驾驶员基本信息进行打分；万公里违章次数计算公式如下：其中：D
12
为万公里违章次数，M为驾驶里程，P为违章次数；万公里事故次数计算公式如下：其中：D
13
为万公里事故次数，M为驾驶里程，TA为事故次数；驾驶员基本信息评判得分X1计分规则如下：驾驶员基本信息评判得分X1包含驾驶员经验得分X
11
，万公里违章次数得分X
12
，万公里事故次数得分X
13
三部分；若驾驶员D
11
≥3或M≥10000公里，则驾驶员为老驾驶员，X
11
＝10；若驾驶员D
11
<3且M<10000公里，则驾驶员为新驾驶员，X
11
＝5；若D
12
＝0，则X
12
＝10；若D
12
＝1，则X
12
＝6；若D
12
＝2，则X
12
＝3；若D
12
＝3，则X
12
＝0；D
12
>3，则X
12
＝
‑
5；若D
13
＝0，则X3＝10；若D
13
＝1，则X
13
＝0；若D
13
>1，则X
13
＝
‑
10；驾驶员基本信息评判得分X1计算公式如下：X1＝0.2X
11
+0.4X
12
+0.4X
13
。3.根据权利要求1所述的一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法，其特征在于：驾驶员人格特质评判采用问卷调查进行，采用大五人格量表对驾驶员人格特质进行测试，人格特质分为五种，即开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质；驾驶员人格特质评判得分X2计分该规则如下：若为尽责性，则X2＝10；若为宜人性，则X2＝8；若为外向性，则X2＝6；若为开放性，则X2＝4；若为神经质，则X2＝2；驾驶员情绪评判分为危险场景出现前和危险场景出现时两个部分，采用双流网络结构
对驾驶员情绪进行识别，将情绪分为兴奋、悲伤、愤怒、恐惧和平静；驾驶员情绪评判得分X3计分规则如下：驾驶员情绪评判得分X3分为危险场景出现前得分X
31
和危险场景出现时得分X
32
两个部分；危险场景出现前若情绪识别为兴奋，则X
31
＝10；危险场景出现前若情绪识别为平静，则X
31
＝8；危险场景出现前若情绪识别为悲伤，则X
31
＝6；危险场景出现前若情绪识别为愤怒和恐惧，则X
31
＝4；危险场景出现时若情绪识别为兴奋，则X
32
＝8；危险场景出现时若情绪识别为平静，则X
32
＝10；危险场景出现时若情绪识别为悲伤，则X
32
＝6；危险场景出现时若情绪识别为愤怒，则X
32
＝4；危险场景出现时若情绪识别为恐惧，则X
32
＝2；驾驶员情绪评判得分X3计算公式如下：X3＝0.7X
32
+0.3X
31
。4.根据权利要求1所述的一种适用于评判驾驶员危险感知能力的方法，其特征在于：驾驶员眼动数据评判通过眼动仪采集驾驶员驾驶过程中首次注视兴趣区时间、首次注视持续时间t2、眨眼频率、瞳孔变化、注视轨迹图进行评判；驾驶员眼动数据得分X4分为首次注视兴趣区时间得分X
41
、首次注视持续时间得分X
42
、眨眼频率得分X
43
、瞳孔变化得分X
44
、注视轨迹图得分X
45
五部分；通过首次注视兴趣区时间与危险场景出现时间的时间差t1判断驾驶员反应能力，首次注视兴趣区时间得分X
41
计分规则如下：若t1≤1秒，则X
41
＝2；若1秒<t1≤2秒，则X
41
＝1；若t1＞2秒，则X
41
＝0；通过首次注视持续时间t2的长短判断驾驶员的信息处理能力，首次注视持续时间得分X
42
计分规则如下：若t2≤1秒，则X
42
＝2；若1秒<t2≤2秒，则X
42
＝1；若t2＞2秒，则X
41
＝0；通过眨眼频率判断驾驶员注意力是否集中，眨眼频率得分X
43
计分规则如下：眨眼频率变低，则X
43
＝2；眨眼频率较危险场景出现之前无变化，则X
43
＝1；眨眼频率变高，则X
43
＝0；通过瞳孔变化判断驾驶员情绪变化，瞳孔变化得分X
44
计分规则如下：瞳孔变化较小，则X
44
＝2；瞳孔扩张或缩小，则X
44
＝1；通过注视轨迹图判断驾驶员注视范围是否全面，注视轨迹图得分X
45
计分规则如下：注视范围全面，则X
45
＝2；注释范围较为全面，则X
45
＝1；注视范围不全面，则X
45
＝0；驾驶员眼动数据得分X4计算公式如下：X4＝X
41
+X
42
+X
43
+X
44
+X
45
。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，郑宏宇，宗长富，郭中阳，宋娟娟，吴竟启，束磊，束琦，
申请(专利权)人：江苏超力电器有限公司，
类型：发明
国别省市：