一种融合多源数据的安全驾驶行为检测方法技术

本发明专利技术公开一种融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，获取驾乘人员、车辆状况以及路面情况等数据信息，形成多源数据，并将获取后的多源数据及多模态数据输入到神经网络中进行处理，从而对驾驶员的行为进行相应的预测，并根据预测结果对驾驶员发出提醒或对车辆的状态进行干预，以此提升驾驶安全系数。本发明专利技术通过改进模型和系统，将驾乘人员语音、驾驶员情绪、表情、GPS信息、加速减速、车道信息、交通标志等信息作为模型和系统输入，融合后进行驾驶行为判断和监测，提升驾驶安全系数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶及辅助驾驶，尤其涉及一种融合多源数据的安全驾驶行为检测方法。

技术介绍

1、在深度学习和人工智能得到快速发展和大量应用后，目前驾驶员监测和安全驾驶辅助系统中逐步使用人工智能及深度学习来分析驾驶员驾驶行为，对违规的驾驶行为及时提醒从而避免事故发生。而影响安全驾驶因素非常多，包括驾驶人、车辆、环境及外部因素等。各种因素数据类型不完全相同，如会存在图像、视频、声音、点云、时序数据、结构化数据等。而目前应用的安全驾驶检测的深度学习模型及系统以驾驶员动作行为等图像信息作为输入和检测源，存在输入判断因素不全的问题，影响安全驾驶辅助系统的准确度和可信度。

2、因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种融合多源数据的安全驾驶行为检测方法。

2、本专利技术的技术方案如下：提供一种融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，包括如下步骤：

3、步骤1：获取包括驾乘人员信息、车辆信息以及路况信息的多源数据，将获取的多源数据输本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其特征在于，所述驾乘人员信息包括：驾乘人员语音、驾乘人员动作、以及驾驶员表情。

3.根据权利要求1所述的融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其特征在于，驾乘人员信息通过摄像头、麦克风进行采集获取。

4.根据权利要求1所述的融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其特征在于，所述车辆信息包括：车速、车辆加速情况、车辆减速情况、车辆振动以及GPS位置信息。

5.根据权利要求1所述的融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其特征在于，所述驾乘人员信息包括：驾乘人员语音、驾乘人员动作、以及驾驶员表情。

3.根据权利要求1所述的融合多源数据的安全驾驶行为检测方法，其特征在于，驾乘人员信息通过摄像头、麦克风进行采集获取。

4.根据权利要求1所述的融合多源数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：成飞，赖宝华，
申请(专利权)人：深圳市鼎飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：