一种驾驶状态的异常提醒方法、装置、汽车及存储介质，该方法包括：获取驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据；根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容；根据所述提醒内容生成语音提醒。使得输出的语音提醒与当前环境中的车辆行驶数据、驾驶环境信息相关联，使语音提醒更加准确可靠，并且基于历史对话信息生成，可以有效的提升语音提醒的服务质量。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本申请涉及智能驾驶领域，尤其涉及驾驶状态的异常提醒方法、装置、汽车及存储介质。
技术介绍
1、随着人们生活水平的提高以及汽车的普及，汽车成了人们的重要出行工具，为生活和工作带来了极大的便利。然而，在汽车驾驶过程中，可能会存在异常的驾驶状态，包括如疲劳驾驶或驾驶员分心等状态，容易出现交通事故，带来人员的伤害和财产的损失。
2、为了及时能够察觉驾驶员的异常状态，可以采用基于视觉信息的驾驶辅助系统，使用驾驶员的状态信息作为状态监测模型的输入。在驾驶员的状态信息出现异常时，状态监测模型提供语音播报提示或人工警告。但是，通过驾驶员的状态进行识别时，容易受环境信息的干扰，导致状态识别的准确度不高，不利于提供高质量的智能干预。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种驾驶状态的异常提醒方法、装置、汽车及存储介质，以解决现有技术中通过驾驶员的状态进行识别时，容易受环境信息的干扰，导致状态识别的准确度不高，不利于提供高质量的智能干预的问题。
2、本申请实施例的第一方面提供了一种驾驶状态的异常提醒方法，所述方法包括：
3、获取驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据；
4、根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容；
5、根据所述提醒内容生成语音提醒。
6、结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述驾驶环境信息包括车内环境信息和车外环境信息；</p>7、根据所述驾驶环境信息、对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容，包括：
8、将所述车内环境信息输入预先训练完成的状态监测模型，得到所述驾驶员的状态信息；
9、将所述车内环境信息、所述车外环境信息、所述历史对话信息、所述车辆行驶数据和所述驾驶员的状态信息输入至所述交互干预模型，生成当前环境对应的提醒内容。
10、结合第一方面或第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，获取驾驶环境信息，包括：
11、通过自动数据采集系统获取车辆所在场景的车道线信息、行人信息、周围车辆信息、障碍物信息和交通信号信息中的至少一项；
12、通过驾驶员监控系统获取驾驶员的脸部朝向信息、眼部信息、嘴巴信息、手部信息中的至少一项。
13、结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，在根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容之前，所述方法还包括：
14、获取麦克风采集当前场景下的声音信息；
15、根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容，包括：
16、将所述车内环境信息输入预先训练完成的状态监测模型，得到所述驾驶员的状态信息；
17、将所述驾驶环境信息、历史对话信息、车辆行驶数据、驾驶员的状态信息和所述声音信息输入至预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容。
18、结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第四种可能实现方式中，将所述驾驶环境信息、历史对话信息、车辆行驶数据、驾驶员的状态信息和所述声音信息输入至预先训练完成的交互干预模型，包括：
19、通过特征提取模型提取图像中的图像特征，所述图像包括所述驾驶环境信息中的车内环境图像和车外环境图像；
20、通过语音识别模型识别所述历史对话信息和所述声音信息中的文本信息，根据预先训练完成的向量提取模型提取所述文本信息中的特征向量；
21、根据预定的标记符连接所述图像特征、所述特征向量和所述驾驶员的状态信息和所述车辆行驶数据，将所述标记符连接的数据输入所述交互干预模型。
22、结合第一方面，在第一方面的第五种可能实现方式中，在根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容之前，所述方法还包括：
23、获取样本数据，所述样本数据包括驾驶环境信息、历史对话信息、车辆行驶数据和标准内容；
24、将所述样本数据中的驾驶环境信息、历史对话信息、车辆行驶数据输入至所述交互干预模型，计算得到提醒内容；
25、确定所述提醒内容与所述标准内容的差异，根据所述差异调整所述交互干预模型的参数，直到所述差异符合预定的要求。
26、结合第一方面的第五种可能实现方式，在第一方面的第六种可能实现方式中，确定所述提醒内容与所述标准内容的差异，包括：
27、计算所述提醒内容与所述标准内容的词移距离，根据所述词移距离确定所述提醒内容与所述标准内容的差异。
28、本申请实施例的第二方面提供了一种驾驶状态的异常提醒装置，所述装置包括：
29、信息获取单元，用于获取驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据；
30、提醒内容生成单元，用于根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容；
31、语音提醒单元，用于根据所述提醒内容生成语音提醒。
32、本申请实施例的第三方面提供了汽车，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述方法的步骤。
33、本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述方法的步骤。
34、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请通过获取驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，基于驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合交互干预模型进行计算，得到当前环境对应的提醒内容，并根据提醒内容生成语音提醒，从而使得语音提醒与当前环境中的车辆行驶数据、驾驶环境信息相关联，使输出的语音提醒更加准确可靠，并且基于历史对话信息生成，可以有效的提升语音提醒的服务质量。
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种驾驶状态的异常提醒方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶环境信息包括车内环境信息和车外环境信息；
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取驾驶环境信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述驾驶环境信息、历史对话信息、车辆行驶数据、驾驶员的状态信息和所述声音信息输入至预先训练完成的交互干预模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定所述提醒内容与所述标准内容的差异，包括：
8.一种驾驶状态的异常提醒装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种汽车，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种驾驶状态的异常提醒方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶环境信息包括车内环境信息和车外环境信息；
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取驾驶环境信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述驾驶环境信息、历史对话信息和车辆行驶数据，结合预先训练完成的交互干预模型，生成与当前环境对应的提醒内容之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述驾驶环境信息、历史对话信息、车辆行驶数据、驾驶员的状态信息和所述声音信息输入至预先训练完成的交互干预模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：古天生，韩永刚，顾子贤，王玉玲，
申请(专利权)人：深圳市锐明技术股份有限公司，
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。