【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安全驾驶领域，特别涉及一种基于多维数据判定疲劳驾驶的方法及系统。
技术介绍
1、疲劳驾驶是指驾驶员每天驾车超过八小时，或者从事其他劳动体力消耗过大或睡眠不足，以致行车中困倦瞌睡、四肢无力，不能及时发现和准确处理路面交通情况的。
2、尽管生物识别技术的成熟，催生了一系列用于判定疲劳驾驶状态的专利技术，但这些技术普遍依赖于在车辆上安装专业设备进行技术性识别。然而，对于老旧车辆或出于成本考虑的车主而言，加装此类新型专业设备的意愿较低，导致此类专利技术仅适用于单体场景，在存量车辆市场中的应用范围极其有限。此外，相关部门也难以通过此类技术实现提前预警和监控，无法将事故隐患消除在萌芽阶段。
3、随着视频监控技术和大数据技术的快速发展，城市中人脸抓拍设备、车辆抓拍设备的覆盖范围日益全面，其抓拍的感知数据质量显著提升。同时，相关部门掌握的技侦数据、网安数据也更加丰富。
4、因此，如何基于已有的公共数据进行疲劳驾驶的判断，并进行预警是目前亟待解决的问题。
技术实现思路<...
【技术保护点】
1.一种基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于：步骤S101中，实时获取感知数据包括获取人脸抓拍数据、车辆抓拍数据和主驾抓拍数据。
3.根据权利要求2所述的基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于，步骤S102还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于：步骤S103中，并获取疑似疲劳驾驶车辆和驾驶员的属性信息包括车辆登记信息、驾驶员信息、驾驶员违法驾驶记录、驾驶员驾驶事故记录；通过属性信息中的关键字段进行关联和...
【技术特征摘要】
1.一种基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于：步骤s101中，实时获取感知数据包括获取人脸抓拍数据、车辆抓拍数据和主驾抓拍数据。
3.根据权利要求2所述的基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于，步骤s102还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于：步骤s103中，并获取疑似疲劳驾驶车辆和驾驶员的属性信息包括车辆登记信息、驾驶员信息、驾驶员违法驾驶记录、驾驶员驾驶事故记录；通过属性信息中的关键字段进行关联和匹配，将以上多源数据整合形成一个综合的数据集。
5.根据权利要求1所述的基于多维数据判定疲劳驾驶的方法，其特征在于：步骤s104中，持续收集和统计驾驶人员的驾驶状态信息，经核实，打上是否真实存在疲劳驾驶情况的标签包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：后欣，张瑞昆，王昌中，焦广宇，
申请(专利权)人：南京启数智能系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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