[发明专利]一种危险驾驶识别警报方法及系统

权利要求书

1.一种危险驾驶识别警报方法，所述方法包括：

通过网络连接获得车辆定位位置实时天气情况，并通过预设的规则计算获得综合天气参数；将所述综合天气参数与预设危险天气阈值进行比对，判断所述车辆是否处于危险天气中；

通过车辆配置的加速度检测装置实时获得北-天-东三个方向上的线性加速度数据，并通过所述线性加速度数据与预设加速度阈值的比较，判断是否发生了三急事件；所述三急事件包括急加速事件、急减速事件以及急转弯事件；

通过图像采集装置采集驾驶司机图像，使用预训练完成的疲劳预测模型对采集的所述驾驶司机图像进行识别，判断驾驶司机是否处于疲劳状态；

通过接收的测速数据及车辆定位位置的限速要求判断车辆是否处于违规超速状态；

根据大数据学习模型对多个危险条件的权重进行设置，并通过所述多个危险条件判断结果及对应权重值获得危险系数；所述危险条件包括所述是否处于危险天气中、是否发生三急事件、驾驶司机是否处于疲劳状态以及车辆是否处于超速状态；

通过危险系数与预设危险系数阈值进行比较，确认车辆是否处于危险驾驶中；如确认处于危险驾驶中，通过报警装置向驾驶司机进行报警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述危险条件包括车辆行驶道路环境是否异常；通过车载视觉装置对车辆行驶道路环境进行实时监测，根据实时监测结果判断车辆行驶道路环境是否异常；所述实时监测包括来往车辆检测、行人检测、非机动车检测、车距检测以及交通标志识别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：通过网络连接获得的车辆定位位置的天气的类型包括温度、风力、能见度以及雨雪量；所述每种天气类型对应由多个等级的天气情况，每个等级的天气情况对应该类型天气在该等级天气情况下的天气类型得分；所述汇总天气参数为所述天气类型得分的加权平均值；所述各天气类型的权重根据节气的变化实时调整。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：当所述车辆定位位置的任一天气类型对应的天气情况处于极端天气情况时，直接判定车辆处于危险天气中；所述极端天气情况包括温度低于零下四十度的极寒天气、温度高于零上四十度的极热天气、台风天气、大雾天气、特大暴雨天气以及特大暴雪天气。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述预设加速度阈值包括预设急加速阈值、预设急减速阈值以及预设急转弯阈值；所述急加速事件通过北、东两个方向上的线性加速度的矢量和的幅值是否超过预设急加速阈值进行判断；所述急减速事件通过北、东两个方向上的线性加速度的矢量和的幅值是否低于预设急减速阈值进行判断；所述急转弯事件通过北、东两个方向上的线性加速度的矢量和的方向角度变化是否超过预设急转弯阈值进行判断。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过图像采集装置采集驾驶司机图像，使用预训练完成的疲劳预测模型对采集的所述驾驶司机图像进行识别，判断驾驶司机是否处于疲劳状态，还包括：

当系统资源不足时，通过图像采集装置定时对司机图像进行拍照采集，对采集的司机图像照片进行存储并通过网络上传至后台服务器进行疲劳状态判断；并通过网络接收后台服务器对于司机图像照片是否处于疲劳状态的判断结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如确认处于危险驾驶中，通过报警装置向驾驶司机进行报警后，所述方法还包括：

若所述车辆在一段预设时间内处于危险驾驶中的报警次数超过了预设报警阈值，则判定该车辆为危险车辆；通过网络将该车辆信息发送至预设的相关联系人。