[发明专利]驾驶行为监测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种驾驶行为监测方法，其特征在于，包括：

获取驾驶员的驾驶视频；

对所述驾驶视频中的当前视频帧进行人脸配准，并将人脸配准后的当前视频帧输入至驾驶行为检测模型中，以确定所述当前视频帧中所述驾驶员的多种行为数据；

根据多种所述行为数据和每种所述行为数据的预设参数，确定所述驾驶员的异常驾驶行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设参数包括第一预设阈值，所述根据多种所述行为数据，确定所述驾驶员的异常驾驶行为，包括：

若所述行为数据大于所述行为数据的第一预设阈值，则确定所述驾驶员存在所述行为数据对应的异常驾驶行为。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设参数包括第一预设阈值、第二预设阈值和预设视频帧数，所述根据多种所述行为数据，确定所述驾驶员的异常驾驶行为，包括：

确定所述当前视频帧之前预设视频帧数的第一行为数据；

确定所述第一行为数据中超过所述第一行为数据的第一预设阈值的视频帧数；

若所述视频帧数与所述预设视频帧数的比值大于第二预设阈值，则确定所述驾驶员存在所述行为数据对应的异常驾驶行为。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述驾驶视频中的当前视频帧进行人脸配准之前，还包括：

确定所述当前视频帧中的人脸姿态；

若所述人脸姿态的角度大于预设角度，则结束对所述当前视频帧的处理，并读入所述当前视频帧的下一帧视频帧作为更新的当前视频帧。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述驾驶视频中的当前视频帧进行人脸配准，包括：

利用人脸检测算法定位所述当前视频帧中所述驾驶员的人脸位置，并利用人脸特征点定位算法确定所述驾驶员的人脸特征点；

将所述人脸特征点构成特征矩阵，计算所述特征矩阵到模板矩阵的仿射变换，并按照所述仿射变换对所述当前视频帧进行变换处理，获取人脸配准后的当前视频帧。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

确定当前驾驶行程中所述当前视频帧之前或所述当前驾驶行程中初始阶段的预设时间内的第二行为数据；

将所述第二行为数据聚类为第一类数据和第二类数据，并确定所述第一类数据的第一均值和所述第二类数据的第二均值；

根据所述第一均值和所述第二均值，调整所述行为数据的预设参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一均值和所述第二均值，调整所述行为数据的预设参数，包括：

若所述第一均值与所述第二均值之间的相差数值小于第三预设阈值，则增大所述行为数据的第一预设阈值，和/或，增大所述行为数据的第二预设阈值，和/或，增大所述行为数据的预设视频帧数。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在获取驾驶员的驾驶视频之前，还包括：

获取驾驶图像集；

对所述驾驶图像集中的每张图像分别进行人脸配准和行为标注，生成训练集；

通过所述训练集对深度神经网络进行训练，生成所述驾驶行为检测模型。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述驾驶员存在异常驾驶行为，则向用户推送报警信息，所述报警信息用于提示所述驾驶员存在异常驾驶行为。

10.一种驾驶行为监测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取驾驶员的驾驶视频；

处理模块，用于对所述驾驶视频中的当前视频帧进行人脸配准，并将人脸配准后的当前视频帧输入至驾驶行为检测模型中，以确定所述当前视频帧中所述驾驶员的多种行为数据；

确定模块，用于根据多种所述行为数据和每种所述行为数据的预设参数，确定所述驾驶员的异常驾驶行为。