[发明专利]基于Logistic模型的新手驾驶员驾驶技能辅助提升系统

说明书

本发明公开了一种基于Logistic模型的新手驾驶员驾驶技能辅助提升系统，其特征是：实时检测获得的驾驶员生理状态信息，利用Logistic回归模型分析判断驾驶员出现紧张情绪的概率值，在概率值超过设定概率值时，采集周围场景并针对采集获得的周围场景进行识别，在数据库的设定场景中找出与所述周围场景匹配度最高的最优场景，将最优场景输出到驾驶员移动终端，由驾驶员移动终端根据最优场景给出驾驶员相应的建议，从而提升新手驾驶员驾驶技能。

技术领域

本发明涉及一种新手驾驶员驾驶技能辅助提升系统，更具体地说是为帮助新手驾驶员适应真实路况，并针对路况，为新手驾驶员提供改善和提升驾驶技能的系统。

背景技术

由于缺乏驾驶经验，新手驾驶员在遇到紧急情况时容易造成情绪上的不稳定，并可能因此导致事故的发生。

公开号为CN107117174A的专利申请说明书中公开了一种驾驶员情绪监控主动安全引导装置电路系统及其控制方法，当检测心率、手指出汗、呼吸频率三项指标均同时超过规定值时，将自动转入车窗驾驶行为引导模式，驾驶员挡风玻璃透明液晶引导显示屏显示出引导图像，引导驾驶员进行操作；若操作结果与引导的图像差异巨大，直流电机会控制紧急转向机构，施加一个强制力进行转向控制。但是，车窗显示屏的显示引导信息分散了驾驶员的注意力，同时其在一定程度上阻碍了驾驶员分析实际路况；在车辆后方有车辆快速跟进等情况下，转向控制不能有效保证行车安全。

《时代汽车》2017年第十二期公开了由马培立等人发表的一种基于opencv智能驾驶辅助系统，其包括微型电脑、第一摄像头、第二摄像头、蜂鸣器、脑电波模块、蓝牙模块和超声波模块，在判定为危险状态时通过蜂鸣器进行报警或通过自动驾驶执行机构实现自动驾驶。但蜂鸣器报警可能使驾驶员受到惊吓，从而造成不必要的安全隐患；且自动驾驶并不能从根本上提升驾驶员的驾驶技能。

发明内容

本发明是为避免上述现有技术所存在的问题，提供一种基于Logistic模型的新手驾驶员驾驶技能辅助提升系统，使新手驾驶员了解自己在怎样的路况下，容易产生紧张情绪，并针对这种路况，给予新手驾驶员相应的指导意见以及应对措施，帮助其改善、提高驾驶技能。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明基于Logistic模型的新手驾驶员驾驶技能辅助提升系统的特点是：所述系统包括：驾驶员信息输入模块、驾驶员状态检测模块、信息分析模块、信息输出模块、场景识别模块和驾驶员移动终端；利用所述驾驶员信息输入模块采集获得驾驶员身份信息，利用所述驾驶员状态检测模块实时检测获得驾驶员生理状态信息，所述信息分析模块根据驾驶员身份信息和驾驶员生理状态信息，利用Logistic回归模型分析判断驾驶员出现紧张情绪的概率值，若概率值超过设定概率值，由场景识别模块采集周围场景，并针对采集获得的周围场景进行识别，在数据库的设定场景中找出与所述周围场景匹配度最高的最优场景，利用信息输出模块将所述最优场景输出到驾驶员移动终端，由驾驶员移动终端根据最优场景给出驾驶员相应的建议，从而提升新手驾驶员驾驶技能。

本发明基于Logistic模型的新手驾驶员驾驶技能辅助提升系统的特点也在于：

所述驾驶员身份信息为驾驶员年龄、性别和驾龄；

所述驾驶员状态检测模块包括附设在汽车主控方向盘上的心率检测模块、手部湿度检测模块、手心温度检测模块以及手抖频率检测模块；以所述驾驶员状态检测模块实时检测获得驾驶员心率信息、手部湿度信息、手心温度信息以及手部抖动频率；

所述信息分析模块、信息输出模块和场景识别模块安装在车辆电子控制单元中。

本发明基于Logistic模型的新手驾驶员驾驶技能辅助提升系统的特点也在于：