[发明专利]一种危险驾驶识别警报方法及系统

说明书

本发明公开了一种危险驾驶识别警报方法及系统，所述方法包括：获得车辆定位位置实时天气情况，判断所述车辆是否处于危险天气中；获得线性加速度数据，判断是否发生了三急事件；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；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；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；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。

技术领域

本发明涉及安全驾驶领域，更具体地，涉及一种危险驾驶识别警报方法及系统。

背景技术

据有关部门数据统计，近年来全国公安交通管理部门查处违法驾驶类涉案人员逐年增多，对所有案件的数据进行同一分析，发现大多数案件发生在12时至次日3时，涉案车辆不乏物流货运车辆，这类车辆容易在夜间因驾驶人员判断力下降而发生疲劳驾驶和危险驾驶；同时，在天气状况不良的情况下，可能会导致驾驶人员判断困难，发生的案件也占相当大的比例；在现有技术中，大多都还是一些有经验的道路交通潜在危险评估专家通过自己的经验主观判断，联合交通部门设置交通提醒，或通过软件发布预警，这种判断方法主观因素占主导地位，缺少判断标准，导致判断不准确，同时该方法是面向所有车辆的信息输出，缺乏针对性，也就让驾驶人员缺乏直观体验；而目前也有学者使用驾驶辅助系统对危险驾驶进行警示，但驾驶辅助系统仅针对路况信息进行采集和判断，而影响危险驾驶的因素众多，仅对路况信息进行判断无法完全做到危险驾驶的全识别和报警。

发明内容

为了解决背景技术存在的现有危险驾驶警报信息不准确、缺乏针对性，且考虑到影响驾驶因素过于单一的问题，本发明提供了一种危险驾驶识别警报方法及系统；所述方法及系统通过车载设备及联网采集，获得多种危险条件下对应的识别参数，并通过多种识别参数获得车辆目前状态的危险系数，并根据危险系数的改变实时判断车辆是否处于危险驾驶中，所述一种危险驾驶识别警报方法包括：

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。

进一步的，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。

进一步的，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。