[发明专利]基于多传感器融合的行车安全保障系统及方法

权利要求书

1.一种基于多传感器融合的行车安全保障在线监测预警系统，其特征在于，包括主控板、传感器组、GSM通信模块、云数据分析平台，其中，

主控板作为云数据分析平台的终端，通过GSM通信模块上传给云数据分析平台，同时将云数据分析平台做出的预警及评价反馈给用户；

GSM模块，通过GSM完成终端与云数据分析平台之间的通信；

传感器组包括多个传感器，包括气体传感器、酒精传感器、视频传感器、语音传感器、六轴传感器；

气体传感器：用于采集车内的CO2和CO浓度，将浓度信号转换为电压信号，并经过放大后发给主控板；

酒精传感器：用于采集车内的酒精浓度，将浓度信号转换为电压信号，并经过放大后发给主控板；

视频传感器：通过摄像头采集车内驾驶人员的信息，并进行图像识别，将识别结果发送至主控板；

语音传感器：通过采集车内声音，通过滤波后发送至主控板；

六轴传感器：用于测量车的偏向及加速度，通过主控板得出车姿态；

云数据分析平台，与主控板连接，用于根据传感器组采集的信号进行道路违法行为分析、车流密度信息查询、不良驾驶习惯分析及推荐。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的行车安全保障在线监测预警系统，其特征在于，传感器组采集的信号包括不规范转向、急刹车、急加速、车内空气质量以及车内酒精浓度；其中不规范转向包括未开启转向灯，开启转向灯距离转向时间间隙过短；不良驾驶习惯分析结果包括疲劳驾驶和酒驾，疲劳驾驶包括驾驶员面部信息、猛握方向盘或急踩刹车，汽车抖动，突然急减速；酒驾包括车内酒精浓度偏高，车身行驶路线弯曲，车身频繁抖动等；

云数据分析平台通过传感器组采集的信号建立驾驶危险行为数学模型和样本训练，并根据采集的信号综合判断车辆的行车安全状态，实现对危险驾驶行为预警。

3.按照权利要求1所述的基于多传感器融合的行车安全保障在线监测预警系统，其特征在于，所述云数据分析平台还用于对车辆进行定位，利用GSM模块发送行驶过程位置信息或车辆熄火时位置信息至云数据分析平台并保存。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的行车安全保障在线监测预警系统，其特征在于，云数据分析平台通过视频传感器以及六轴传感器的采集数据来判断车姿，得出车辆行为模型特征，再通过危险驾驶行为识别算法识别出包括驾驶时玩手机、疲劳驾驶的不良驾驶行为。

5.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的行车安全保障在线监测预警系统，其特征在于，云数据分析平台具体用于：

对CO及CO2浓度进行监控，当浓度到达所设定的极限值时报警；

对空气中酒精浓度监控，配合视频传感器以及六轴传感器测量的数据，得出包括左右急转弯的频率、急刹车频率和超速行驶状况的模型特征，并通过危险驾驶行为识别算法作出判别并报警；

对不良驾驶行为监控，根据转向灯开启信息，再通过视频传感器以及六轴传感器判断车姿，实现未开转向灯转向或转向灯开启时间不足转向的不良驾驶行为的预警；

将各类不良驾驶行为通过GSM模块发送到云数据分析平台，通过云数据分析平台的驾驶行为评价系统对驾驶员的驾驶行为进行评估并作出建议，当驾驶员再一次出现类似不良驾驶行为之前进行提示并给出建议。

6.基于多传感器融合的行车安全保障在线监测预警系统，其特征在于，将主控板的片内存储器的地址空间划分为5个区域，包括启动区、应用程序区、GSM模块存储区、用户数据区和云平台信息处理区；启动区负责系统中硬件的时钟频率设置和其它的初始化；应用程序区负责处理分析各个传感器采集到的实时数据；GSM模块存储区负责与云数据分析平台的网络数据传输；用户数据区用于保存程序运行中需要存储的数据，以防断电后数据丢失；云平台信息处理区主要处理从云数据平台得到的评价建议信息，之后通过语音传感器反馈给驾驶人员。

7.一种基于多传感器融合的行车安全保障在线监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立各类危险驾驶行为的数学模型，通过建立数学模型和样本训练，提取其模型特征以此构建危险驾驶行为识别算法；

通过各种传感器不停采集车内和车外的各种信息，并交给主控板进行处理；具体包括：

①空气质量传感器进行CO及CO2浓度监控，到达所设定的极限值报警；

②酒精浓度传感器进行空气中酒精浓度监控，配合视频传感器，六轴传感器测量的数据，得出包括左右急转弯的频率、急刹车频率和超速行驶状况的模型特征，通过危险驾驶行为识别算法进行判别并报警；

③通过视频传感器以及六轴传感器的测量数据来判断车姿，得出模型特征，最后通过危险驾驶行为识别算法分辨出包括驾驶时玩手机、疲劳驾驶的不良驾驶行为；

④通过语音传感器采集转向灯开启信息，再通过视频传感器以及六轴传感器的测量数据判断车姿，实现未开转向灯转向或转向灯开启时间不足转向的不良驾驶行为的预警；

⑤通过GSM模块获取地理位置信号并传递给主控板，主控板再通过GSM模块发送到云服务器端，车主可以通过访问云端来监控自己的车的位置，从而达到防盗的目的；

⑥在前端实现的各类不良驾驶行为由主控板通过GSM模块发送到云数据分析平台，通过云数据分析平台中的驾驶行为评价系统对驾驶员的驾驶行为进行评估并作出建议，当驾驶员再一次出现类似不良驾驶行为之前进行提示并给出建议。