[发明专利]一种危险驾驶识别与预警装置、方法及系统在审

专利信息
申请号: 201910910655.5 申请日: 2019-09-25
公开(公告)号: CN110588512A 公开(公告)日: 2019-12-20
发明(设计)人: 马冀;程建伟;王述良 申请(专利权)人: 武汉极目智能技术有限公司
主分类号: B60Q9/00 分类号: B60Q9/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 42102 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 代理人: 刘秋芳
地址: 430073 湖北省武汉*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 危险驾驶行为 预警提示模块 预警指令 数据处理模块 数据接收模块 图像信息提取 图像信息 融合 驾驶辅助系统 神经网络模型 发送 云端服务器 动作特征 驾驶行为 危险驾驶 预警提示 预警装置
【权利要求书】:

1.一种危险驾驶识别与预警装置,其特征在于,包括:数据接收模块、数据处理模块及预警提示模块;

所述数据接收模块,用于接收云端服务器发送的目标数据,其中,所述目标数据包括由ADAS主机获取的第一图像信息及由DMS主机获取的第二图像信息;

所述数据处理模块,用于根据所述第一图像信息提取驾驶行为特征,根据所述第二图像信息提取驾驶员的动作特征,对所述驾驶行为特征及所述动作特征进行数据融合,得到融合特征,并利用神经网络模型对所述融合特征进行识别,在识别出有危险驾驶行为时,确定所述危险驾驶行为的危险程度,并向所述预警提示模块发送预警指令,其中,所述预警指令包括所述危险驾驶行为的危险程度;

所述预警提示模块,用于接收所述预警指令,并根据所述预警指令所指示的内容进行预警提示。

2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:神经网络模型训练模块;

所述神经网络模型训练模块,用于根据云端服务器中的样本数据对所述神经网络模型进行训练,以识别出危险驾驶行为及危险驾驶行为的危险程度。

3.根据权利要求2所述的装置,其特征在于,所述神经网络模型训练模块包括:样本获取模块、特征提取模块、融合模块及训练模块;

所述样本获取模块,用于从所述云端服务器中获取样本数据,其中,所述样本数据包括由ADAS主机发送的图像信息及由DMS主机发送的图像信息;

所述特征提取模块,用于对由所述ADAS主机发送的图像信息提取驾驶行为特征,对由所述DMS主机发送的图像信息提取驾驶员的动作特征;

所述融合模块,用于对所述驾驶行为特征及所述动作特征进行数据融合,得到融合特征;

所述训练模块,用于根据所述融合特征对所述神经网络模型进行训练,以识别出危险驾驶行为及危险驾驶行为的危险程度。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的装置,其特征在于,所述预警提示模块包括音频输出模块及显示模块;

所述音频输出模块,用于播放危险驾驶语音;

所述显示模块,用于提示驾驶对象所处的危险驾驶行为的危险程度,和/或,与所述危险程度对应的所述驾驶对象执行的目标动作信息。

5.一种危险驾驶识别与预警方法,其特征在于,包括:

接收云端服务器发送的目标数据,其中,所述目标数据包括由ADAS主机获取的第一图像信息及由DMS主机获取的第二图像信息;

根据所述第一图像信息提取驾驶行为特征,根据所述第二图像信息提取驾驶员的动作特征,对所述驾驶行为特征及所述动作特征进行数据融合,得到融合特征,并利用神经网络模型对所述融合特征进行识别,在识别出有危险驾驶行为时,确定所述危险驾驶行为的危险程度;

输出预警提示信息,其中,所述预警提示信息包括所述危险行为的危险程度。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述接收云端服务器发送的目标数据之前,所述方法还包括:

根据云端服务器中的样本数据对所述神经网络模型进行训练,以识别出危险驾驶行为及危险驾驶行为的危险程度。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据云端服务器中的样本数据对所述神经网络模型进行训练,以识别出危险驾驶行为及危险驾驶行为的危险程度,包括:

从所述云端服务器中获取样本数据,其中,所述样本数据包括由ADAS主机发送的图像信息及由DMS主机发送的图像信息;

对由所述ADAS主机发送的图像信息提取驾驶行为特征,对由所述DMS主机发送的图像信息提取驾驶员的动作特征;

对所述驾驶行为特征及所述动作特征进行数据融合,得到融合特征;

根据所述融合特征对所述神经网络模型进行训练,以识别出危险驾驶行为及危险驾驶行为的危险程度。

8.根据权利要求5至7任意一项所述的方法,其特征在于,所述输出预警提示信息,包括:

播放危险驾驶语音;

输出显示信息,其中,所述显示信息包括驾驶对象所处的危险驾驶行为的危险程度,和/或,与所述危险程度对应的所述驾驶对象执行的目标动作信息。

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