【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于驾驶行为检测，具体为一种驾驶行为检测系统及方法。
技术介绍
1、驾驶员是汽车的主要操控者，其驾驶行为和状态直接影响着交通安全和效率。然而，由于驾驶员的疲劳、分神、情绪等因素，可能导致驾驶员的驾驶能力下降，甚至发生事故。为了有效预防和减少由驾驶员不良驾驶行为引起的交通事故，需要建立一套完善的驾驶行为检测系统，实现对驾驶员的身份识别、驾驶状态监测、危险行为预警和干预措施等功能。
2、目前，已经有一些驾驶行为检测系统被开发和应用，但是这些系统存在一些问题和不足，主要表现在以下几个方面：现有的驾驶行为检测系统没有对检测结果进行有效的融合和分析，而是直接采用简单的规则或阈值判断进行预警，这种方式存在灵敏度低、适应性差、智能度低等缺点，无法实现对驾驶员的个性化、动态化、智能化的预警，从而导致驾驶行为检测系统的预警效果差、预警策略不合理等问题，影响系统的实用性和用户体验。
3、综上所述，目前的驾驶行为检测系统还存在很多问题和不足，亟需进行改进和创新。
技术实现思路
1、本实施方案的目的是提供一种驾驶行为检测系统和方法，能够对驾驶员的面部表情、眼动、头部姿势、手部动作、脚踏板操作等行为特征进行实时分析和识别，检测驾驶员的疲劳、分神和情绪等异常驾驶状态，并及时发出警示信号，以提高驾驶安全和舒适性，减少交通事故的发生。
2、为了达到上述目的，本实施方案提供了一种驾驶行为检测系统，包括：
3、摄像头模块，用于实时拍摄驾驶员的面部表情和头部动作
4、特征提取模块，用于对摄像头模块得到的图像信号进行处理，提取出驾驶员的状态特征，包括面部表情特征、眼动特征以及头部姿势特征；
5、模式识别模块，用于利用机器学习算法对特征提取模块提取出的特征进行分类和判断，识别出驾驶员的具体驾驶行为，包括疲劳驾驶和分神驾驶；
6、警示措施模块，用于根据模式识别模块的识别结果以及相应的警示策略发出相应的警示信号。
7、本实施方案的有益效果是，通过摄像头模块、特征提取模块、模式识别模块和警示措施模块的协同工作，能够有效地监测驾驶员的驾驶行为，及时发现驾驶员的异常驾驶状态，提醒驾驶员注意驾驶安全，避免发生交通事故。
8、在较佳实施情况下，所述特征提取模块具体包括：
9、人脸检测子模块，用于定位图像中的人脸区域，以剔除无关的背景信息；
10、人脸对齐子模块，用于根据预设的人脸标准模板，对人脸区域进行旋转、缩放和裁剪，以消除人脸的姿态变化对特征的影响；
11、人脸特征点定位子模块，用于在人脸对齐子模块调整后的人脸区域中检测出关键的特征点，包括眼睛、鼻子以及嘴巴，以提取人脸的面部表情特征和眼动特征；
12、头部姿势估计子模块，用于根据人脸特征点的位置，计算出人脸的俯仰角、偏航角和滚转角，以提取人脸的头部姿势特征。
13、在较佳实施情况下，本实施方案所产生的有益效果是，通过人脸检测子模块、人脸对齐子模块、人脸特征点定位子模块和头部姿势估计子模块的协同工作，能够有效地提取驾驶员的面部表情、眼动和头部姿势特征，提高特征的准确性和稳定性，降低特征的噪声和冗余，为后续的模式识别模块提供高质量的特征输入，提高模式识别模块的分类和判断能力。
14、在较佳实施情况下，所述系统还包括传感器模块，用于采集驾驶员的手部动作和脚踏板操作，并将采集的传感器信号传输至特征提取模块。
15、在较佳实施情况下，本实施方案所产生的有益效果是，通过传感器模块的加入，能够增加驾驶行为检测系统的输入信号的种类和数量，提高驾驶行为检测系统的覆盖范围和灵敏度，能够更全面和细致地监测驾驶员的驾驶行为，更准确和及时地发现驾驶员的异常驾驶状态，更有效和合理地发出警示信号。
16、在较佳实施情况下，所述特征提取模块还包括：
17、传感器特征提取子模块，用于对传感器模块采集的传感器信号进行处理，提取出驾驶员的操作特征，包括手部动作特征和脚踏板操作特征；
18、数据融合子模块，用于将状态特征和操作特征进行加权平均，得到驾驶员的综合驾驶行为特征，采用以下公式计算综合驾驶行为特征：
19、
20、其中，z是综合驾驶行为特征向量，m是状态特征向量的个数，n是操作特征向量的个数，是第i个状态特征向量的权重，xi是第i个状态特征向量，是第j个操作特征向量的权重，pj是第j个操作特征向量。
21、在较佳实施情况下，本实施方案所产生的有益效果是，通过传感器特征提取子模块和数据融合子模块的协同工作，能够有效地提高驾驶行为检测系统的特征的维度和有效性，提高模式识别模块的分类和识别的准确性，能够更精确和全面地识别驾驶员的具体驾驶行为，更有效和合理地发出警示信号。
22、在较佳实施情况下，所述模式识别模块具体包括：
23、数据收集子模块，用于收集驾驶员的行为数据，并进行标注和分类，形成训练数据集；
24、特征选择和提取子模块，用于通过特征选择和特征提取算法，从特征提取模块提取出的特征中提取出最具代表性的特征；
25、分类和优化子模块，用于利用机器学习算法，对训练数据集进行训练和优化，生成驾驶行为分类模型；
26、行为识别子模块，用于将所述最具代表性的特征输入所述驾驶行为分类模型进行分类和判断，根据模型的分类结果，识别出驾驶员的具体驾驶行为。
27、在较佳实施情况下，本实施方案所产生的有益效果是，通过数据收集子模块、特征选择和提取子模块、分类和优化子模块和行为识别子模块的协同工作，能够有效地提高驾驶行为检测系统的特征选择和提取的效率和效果，提高模式识别模块的训练和优化的速度和质量，提高驾驶行为检测系统的分类和识别的准确性和可靠性，提高驾驶行为检测系统的智能化和自适应性。
28、在较佳实施情况下，所述系统还包括：
29、语音交互模块，用于与驾驶员进行语音对话，根据驾驶员的语音输入和情绪状态进行回应和引导；
30、情绪分析模块，用于分析驾驶员的情绪状态，并根据情绪状态调整警示策略；
31、所述模式识别模块还用于根据语音交互模块和情绪分析模块提供的语音输入和情绪状态，采用多模态融合技术，综合判断驾驶员是否存在情绪驾驶，以及情绪驾驶的类型和程度。
32、在较佳实施情况下，本实施方案所产生的有益效果是，通过语音交互模块、情绪分析模块以及模式识别模块的协同工作，实现与驾驶员的自然语言交互，提高驾驶员的注意力和参与度，分析驾驶员的情绪状态，调节驾驶员的情绪，识别和防范情绪驾驶，从而提高驾驶安全性和舒适性。
33、在较佳实施情况下，所述语音交互模块具体包括：
34、语音识别子模块，用于接收驾驶员的语音输入，并将其转换为文本；
35、语音特征提取子模块，用于从驾驶员的语音输入中提取出语音本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种驾驶行为检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述特征提取模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述系统还包括传感器模块，用于采集驾驶员的手部动作和脚踏板操作，并将采集的传感器信号传输至特征提取模块。
4.根据权利要求3所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述特征提取模块还包括：
5.根据权利要求1所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述模式识别模块具体包括：
6.根据权利要求1所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述系统还包括：
7.根据权利要求6所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述语音交互模块具体包括：
8.根据权利要求7所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述情绪分析模块具体包括：
9.一种驾驶行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种驾驶行为检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述特征提取模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述系统还包括传感器模块，用于采集驾驶员的手部动作和脚踏板操作，并将采集的传感器信号传输至特征提取模块。
4.根据权利要求3所述的驾驶行为检测系统，其特征在于，所述特征提取模块还包括：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖卫初，刘宏立，陈伟宏，李加升，孙长亮，侯杰，崔治，邓亚琦，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。