本发明专利技术涉及一种云端驾驶员异常状态检测报警系统与方法，属于安全驾驶技术领域，解决了现有技术中模型训练难、识别场景有限、识别效果因人而异、对车载硬件算力要求高以及对云端计算平台与大数据的资源利用率低的问题。本发明专利技术利用单车状态信息采集分析子系统，对每个车辆进行采集分析处理，获得驾驶员综合特征信息和车辆行驶状态信息，并上传至云端驾驶员信息异常检测子系统；基于车辆行驶状态信息，将每个车辆的驾驶员综合特征信息按照特征行驶类别进行划分并实时处理，获得驾驶员异常车辆，并告知其异常状态，该车辆的驾驶员异常信息报警子系统发出报警。息报警子系统发出报警。息报警子系统发出报警。
【技术实现步骤摘要】
一种云端驾驶员异常状态检测报警系统与方法
[0001]本专利技术涉及安全驾驶
，具体涉及一种云端驾驶员异常状态检测报警系统与方法。
技术介绍
[0002]随着汽车电动化与智能化进程的飞速进展，小型车辆的自动化程度与操作便捷程度得到了巨大的提升，自动驾驶与辅助驾驶在很大程度上降低了人类驾驶员对车辆的操作难度。然而，在道路上因驾驶员酒后驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶而产生的交通事故数量并没有显著下降，人机共驾时还是以驾驶员为车辆的主要控制者，所以其实时个人状态的正常性对车辆行驶过程中的整体安全性至关重要。
[0003]现有驾驶员异常状态检测系统，通常采用座舱内人脸摄像头对车辆驾驶员的实时状态进行基于图像的特征识别，主要通过记录一定时间内驾驶员的眨眼与哈欠次数、驾驶员的眼部开合状态、识别手机等物体与驾驶员的脸部距离关系来判断驾驶员是否具有疲劳、分心等不适合驾驶车辆的异常状态。然而，这些特征识别方法有较大局限性，首先，其特征识别功能只能对其训练过的异常状态实现检出功能，例如只能识别玩手机或抽烟，而无法识别与副驾驶进行过度身体接触等不在预训练数据集中考虑的特殊分心状态。其次，其识别效果对于不同面部特征的驾驶员不同，对于一些眼睛本来就较小，同时眨眼频率本身就相对较多的驾驶员会出现频繁误报警的状况。对于未来更加智能化的车辆，现有驾驶员异常检测系统具有较大局限性和不够智能化的问题。同时，随着智能网联基础设施的进一步投入使用，目前仅基于单车图像识别检测技术的驾驶员异常检测系统拥有较难解决的长尾问题，需要大量的异常场景数据进行训练，同时还需要根据新发现的边缘场景不断进行模型优化，对单车算力的要求较高。同时智能网联的云端大数据分析优势，在目前的单车异常识别的功能上并没有得到较好的应用，对于智能网联车来说是一种变相的资源浪费。
[0004]综上，目前的驾驶员异常检测系统存在模型训练难、识别场景有限、识别效果因人而异、对单车车载硬件算力要求高以及对云端计算平台高算力与大数据的资源利用率低等问题。
技术实现思路
[0005]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种云端驾驶员异常状态检测报警系统与方法，解决了现有技术中的驾驶员异常检测系统存在模型训练难、识别场景有限、识别效果因人而异、对单车车载硬件算力要求高以及对云端计算平台高算力与大数据的资源利用率低的问题。
[0006]本专利技术提供了一种云端驾驶员异常状态检测报警系统，包括单车状态信息采集分析子系统、云端驾驶员信息异常检测子系统和车载驾驶员异常信息报警子系统；其中，
[0007]所述单车状态信息采集分析子系统用于对驾驶员图像进行采集和分析，得到驾驶员综合特征信息；还用于采集车辆行驶状态信息；
[0008]所述云端驾驶员信息异常检测子系统用于基于接入所述子系统的所有车辆的所述车辆行驶状态信息所属的特征行驶类别，对所述驾驶员综合特征信息进行划分并实时处理，获得并比对实时处理结果，利用不一致性检测得到存在异常状态的车辆并发送云端警报信息至所述车辆；
[0009]所述车辆上的车载驾驶员异常信息报警子系统用于基于所述云端警报信息，发出警报。
[0010]进一步的，所述云端驾驶员异常状态检测报警系统还包括智能网联模块，所述智能网联模块设置于每一辆接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆上，用于接收由单车状态信息采集分析子系统发送的驾驶员综合特征信息和车辆行驶状态信息，并将其上传至云端驾驶员信息异常检测子系统。
[0011]进一步的，所述单车状态信息采集分析子系统，设置于每一辆接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆上，包括车内驾驶员信息采集分析模块，用于采集并分析驾驶员图像，提取得到驾驶员综合特征信息；其中，所述驾驶员综合特征信息包括驾驶员面部特征信息；所述面部特征信息为包括驾驶员的N1个通用面部特征点的相对空间位置，N1为正整数。
[0012]进一步的，所述通用面部特征点包括驾驶员的嘴部、眼部和鼻子。
[0013]进一步的，所述驾驶员综合特征信息还包括头部状态信息；所述头部状态信息为包括驾驶员头部的转动角度在内的N2个信息，N2为正整数。
[0014]进一步的，所述单车状态信息采集分析子系统，还包括车辆行驶状态采集模块，用于获得车辆行驶状态信息，包括车辆的行驶方向和速度信息。
[0015]进一步的，所述云端驾驶员信息异常检测子系统，包括车辆行驶类型分类模块，用于对车辆行驶状态信息进行处理，将所有接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆所对应的驾驶员综合特征信息，按照五个特征行驶类别进行划分：低速前进行驶、正常前进行驶、高速前进行驶、倒车行驶和停止；其中，低速前进行驶指车辆速度方向与车辆朝向同向，且车辆速度小于v1；正常前进行驶指车辆速度方向与车辆朝向同向，且车辆速度大于v1且小于v2；高速前进行驶指车辆速度方向与车辆朝向同向，且车辆速度大于v2；倒车行驶指车辆速度方向与车辆朝向相反；停止指车辆速度为零；
[0016]处理后得到经过分类的驾驶员综合特征信息。
[0017]进一步的，所述云端驾驶员信息异常检测子系统，还包括驾驶员异常状态分析模块，用于用于实时对每个类别中的各个车辆在预设固定时间窗口内的所有数据帧中的N1+N2个驾驶员综合特征信息进行处理，先将每个车辆的驾驶员综合特征信息进行归一化，然后对每个车辆的驾驶员综合特征信息进行PCA(Principal Component Analysis，主成分分析方法)处理，将N1+N2个维度的驾驶员综合特征信息降维为几个综合指标参数，最后实时检测所有车辆的综合指标参数，利用无监督学习的方式获得所有车辆的综合指标参数的箱形图，利用前期实验所标定获得的阈值对箱形图的正常与异常区域进行划分，处于异常区域内的车辆则认为其驾驶员存在异常状态，则判断得出箱形图中异常值所对应的车辆中的驾驶员存在异常状态，并向该车辆发送云端警报信息。
[0018]本专利技术还提供了一种云端驾驶员异常状态检测报警方法，基于上述云端驾驶员异常状态检测报警系统实现，包括以下步骤：
[0019]利用单车状态信息采集分析子系统，对每个接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆，进行采集分析处理，获得驾驶员综合特征信息和车辆行驶状态信息，并通过智能网联模块上传至云端驾驶员信息异常检测子系统；
[0020]利用云端驾驶员信息异常检测子系统，基于车辆行驶状态信息，对所述驾驶员综合特征信息进行处理，获得驾驶员异常车辆；
[0021]利用云端驾驶员信息异常检测子系统，与标记为驾驶员异常的车辆进行通信，告知其异常状态，该车辆的驾驶员异常信息报警子系统发出报警。
[0022]进一步的，所述利用云端驾驶员信息异常检测子系统，基于车辆行驶状态信息，对所述驾驶员综合特征信息进行处理，获得驾驶员异常车辆，包括：
[0023]利用云端驾驶员信息异常检测子系统，基于车辆行驶状态信息，将每个接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆的驾驶员综合特征信息按照五个特征行驶类别进行划分；
[0024]实时对本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种云端驾驶员异常状态检测报警系统，其特征在于，包括单车状态信息采集分析子系统、云端驾驶员信息异常检测子系统和车载驾驶员异常信息报警子系统；其中，所述单车状态信息采集分析子系统用于对驾驶员图像进行采集和分析，得到驾驶员综合特征信息；还用于采集车辆行驶状态信息；所述云端驾驶员信息异常检测子系统用于基于接入所述子系统的所有车辆的所述车辆行驶状态信息所属的特征行驶类别，对所述驾驶员综合特征信息进行划分并实时处理，获得并比对实时处理结果，利用不一致性检测得到存在异常状态的车辆并发送云端警报信息至所述车辆；所述车辆上的车载驾驶员异常信息报警子系统用于基于所述云端警报信息，发出警报。2.根据权利要求1所述的云端驾驶员异常状态检测报警系统，其特征在于，所述云端驾驶员异常状态检测报警系统还包括智能网联模块，所述智能网联模块设置于每一辆接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆上，用于接收由单车状态信息采集分析子系统发送的驾驶员综合特征信息和车辆行驶状态信息，并将其上传至云端驾驶员信息异常检测子系统。3.根据权利要求2所述的云端驾驶员异常状态检测报警系统，其特征在于，所述单车状态信息采集分析子系统，设置于每一辆接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆上，包括车内驾驶员信息采集分析模块，用于采集并分析驾驶员图像，提取得到驾驶员综合特征信息；其中，所述驾驶员综合特征信息包括驾驶员面部特征信息；所述面部特征信息为包括驾驶员的N1个通用面部特征点的相对空间位置，N1为正整数。4.根据权利要求3所述的云端驾驶员异常状态检测报警系统，其特征在于，所述通用面部特征点包括驾驶员的嘴部、眼部和鼻子。5.根据权利要求4所述的云端驾驶员异常状态检测报警系统，其特征在于，所述驾驶员综合特征信息还包括头部状态信息；所述头部状态信息为包括驾驶员头部的转动角度在内的N2个信息，N2为正整数。6.根据权利要求5所述的云端驾驶员异常状态检测报警系统，其特征在于，所述单车状态信息采集分析子系统，还包括车辆行驶状态采集模块，用于获得车辆行驶状态信息，包括车辆的行驶方向和速度信息。7.根据权利要求6所述的云端驾驶员异常状态检测报警系统，其特征在于，所述云端驾驶员信息异常检测子系统，包括车辆行驶类型分类模块，用于对车辆行驶状态信息进行处理，将所有接入云端驾驶员异常状态检测报警系统的车辆所对应的驾驶员综合特征信息，按照五个特征行驶类别进行划分：低速前进行驶、正常前进行驶、高速前进行驶、倒车行驶和停止；其中，低速前进行驶指车辆速度方向与车辆朝向同向，且车辆速度小于v1；正常前进行驶指车辆速度方向与车辆朝向同向，且车辆速度大于v1且小于v2；高速前进行驶指车辆速度方向与车辆朝向同向，且车辆速度大于v2；倒车...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨世春，卢家怿，曹耀光，马源，冯鑫杰，孙玢，彭朝霞，闫啸宇，陈飞，任秉韬，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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