CN108133644A - 一种机动车驾驶员考试的评判***及评判方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机动车驾驶员考试的评判***及评判方法，该***包含：处理器及与之电性连接的存储器、传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件；存储器，其内存储车辆驾驶考试***数据；传感器组，用于实时探测各操作部件的工作状态；摄像头组，其分别采集车辆前档外部环境数据及车辆驾驶位考试学员相关数据；车辆定位组件，进行车辆定位；雷达探测器，探测车辆与周边物体的距离；处理器，其接收传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件采集到的实时数据，进行比对分析，对学员驾驶考试进行考核评分。本发明能够实现机动车驾驶员考试中各考试项目的自动考核评分，无需监考人员人工参与，避免了不公正现象的发生。

Description

一种机动车驾驶员考试的评判***及评判方法

技术领域

本发明涉及一种机动车驾驶员考试的评判***及评判方法，属于智能驾考技术领域。

背景技术

随着汽车产业的快速发展，汽车已越来越多地进入普通家庭，成为人们生活的一部分，这样也就带动了驾考(机动车驾驶员考试)、驾培(机动车驾驶培训)行业的发展。

随着驾考***设备的发展，智能驾考相比于传统的陪驾监考式的驾考方式，已经体现了很大的进步性。不仅最大限度的减少了人为因素的评判，真正实现了考试公平、公正、公开，更是实现了远程监考和智能评判考生考试成绩，提高了考试效率。目前的自动考试设备于科目二考试(场地驾驶技能考试)中得到了很好的应用，已经实现了无需监考人员随车监考，可通过卫星定位及各传感器监测自动完成学员机动车驾驶员考试的考核评分。然而，在科目三考试(道路驾驶技能考试)中，目前仅实现了部分考试项目的自动考核评分，还有部分考试项目仍需要监考人员随车监考，比如：机动车驾驶人考试大纲中变更车道、直行通过路口、超车、掉头、通过学校区域等考试项目。现有技术中自动考试设备无法判断变更车道时学员是否有观察侧后方的交通情况，是否有保持车辆安全间距；通过路口时是否有提前减速或停车瞭望；通过学校区域时是否有减速观察、文明礼让等，许多评判功能无法实现。

在科目三考试中自动考试设备无法实现的评判功能则是通过考试车辆内的监考人员进行评判打分，人为因素的加入某种程度上影响了驾驶考试的公正性。

发明内容

为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种机动车驾驶员考试的评判***及评判方法，以解决现有技术中机动车科目三考试设备无法实现对部分考试项目进行自动考核评分的问题。本发明能够实现机动车科目三考试中各考试项目的自动考核评分，无需监考人员人工参与，避免了不公正现象的发生。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种机动车驾驶员考试的评判***，包含：处理器及与之电性连接的存储器、传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件；其中，

存储器，其内存储车辆驾驶考试***数据，包含：考试学员身份数据、车辆驾驶考试评分数据、车辆考试场地模型数据及车辆模型数据；

传感器组，其由多个分别设置于车辆操作部件上的传感器构成，用于实时探测各操作部件的工作状态；

摄像头组，其分别采集车辆前档外部环境数据及车辆驾驶位考试学员相关数据；

车辆定位组件，其进行车辆定位；

雷达探测器，其探测车辆与周边物体的距离；

处理器，其接收传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件采集到的实时数据，并与存储器中存储的数据进行比对分析，对学员驾驶考试进行考核评分。

优选地，所述摄像头组采集车辆前档外部环境数据包含道路交叉***通信号灯状态数据及车辆前方行人通行状态数据。

优选地，所述摄像头组采集车辆驾驶位考试学员相关数据包含考试学员身份数据及考试学员的动作数据。

优选地，所述考试学员身份数据包含：人脸数据或虹膜数据。

优选地，所述车辆定位组件包含：用于定位车辆具***置的位置天线及用于定位车身角度的航向天线。

优选地，所述雷达探测器包含：超声波雷达及激光雷达/毫米波雷达，其中，超声波雷达用于探测考试学员是否绕车辆一周，激光雷达/毫米波雷达用于探测车辆与周边车辆的距离。

优选地，所述传感器组包含：车门开关传感器，安全带传感器、驻车传感器、刹车传感器、转向灯传感器、远/近光灯传感器、雾灯传感器及档位传感器。

优选地，所述评判***还包含：提示器，其对学员驾驶考试的考试项目的考核评分进行提示。

优选地，所述评判***还包含：通信组件，其包含局域无线网络部分和移动无线通信网络部分，其中，局域无线网络部分采用无线AP，移动无线通信网络部分采用3G、4G或5G，传输驾驶车辆考试的学员考试数据及路况数据给驾驶考试监管服务平台。

优选地，所述驾驶车辆考试的相关数据具体包括：驾驶员身份信息、驾驶员的驾驶操作信息、车辆运行信息、车辆状态信息及车辆内/外的视频数据。

本发明的一种机动车驾驶员考试的评判方法，基于上述评判***应用于机动车道路驾驶技能考试中，包括步骤如下：

11)实时采集车辆驾驶位考试学员的身份数据；

12)判断上述采集到的考试学员身份数据是否对应当前考试时段的学员，若“是”则进入步骤13)；若“否”则发出报警提示并结束考试；

13)实时采集车辆行驶中的道路数据，判断车辆前方的路口处是否设有交通信号灯，若有则进入步骤14)；若无则进入步骤15)；

14)采集并判断交通信号灯状态，根据交通信号灯的状态对考试学员的驾驶情况进行判断，进行考核评分，结束；

15)判断是否减速或停车瞭望、遇行人停车礼让，进行考核评分，结束。

优选地，所述步骤11)前还包括：雷达探测器检测考试学员上车前是否绕车辆一周，传感器组检测车辆行驶前学员是否安全使用车辆安全带，进行考核评分。

优选地，所述步骤14)中对考试学员的驾驶情况包括：处理器判断学员驾驶车辆是否减速或停车及学员是否瞭望，进行考核评分。

优选地，所述步骤14)具体还包括：处理器判断车辆驶入相应车道前后车轮是否触轧车道分界线，进行考核评分。

优选地，所述步骤14)具体还包括：由摄像头组进行交通信号灯状态图像的采集，若处理器分析比对得到车辆预行驶方向的交通信号灯的状态为红灯或黄灯，则判断车辆是否提前减速，并平稳停靠于停止线前，以及通过摄像头组采集驾驶位学员图像数据来判断车辆再次通行前学员是否瞭望，进行考核评分；若预行驶方向的交通信号灯状态为绿灯，则通过摄像头组采集驾驶位学员图像数据来判断学员是否观察路***通信号及道路交通情况，减速或停车瞭望后，安全通过路口，进行考核评分。

本发明的一种机动车驾驶员考试的评判方法，基于上述评判***应用于机动车道路驾驶技能考试中，包括步骤如下：

21)实时采集车辆驾驶位考试学员的身份数据；

22)判断上述采集到的考试学员身份数据是否对应当前考试时段的学员，若“是”则进入步骤23)；若“否”则发出报警提示并结束考试；

23)实时采集车辆行驶中的道路数据，判断变道车道前，是否正确开启转向灯，学员是否通过内、外后视镜观察，是否确保车辆安全距离后以合理的行驶速度变更车道，进行考核评分。

优选地，所述步骤23)具体包括：通过传感器组来检测是否开启转向灯及车辆的行驶速度，通过摄像头组的监测来判断驾驶位考试学员是否观察内、外后视镜的情况，以及通过激光雷达/毫米波雷达来探测车辆与其前方、后方、左前方、左后方其他车辆的距离，并由处理器进行考核评分。

本发明的有益优点：

本发明能够实现机动车驾驶人场地驾驶技能考试科目(科目二)、驾驶人道路驾驶技能考试科目(科目三)中各考试项目的自动考核评分，无需监考人员人工参与，避免了不公正现象的发生，实现了智能的、全自动化的监考，计分准确、及时，并可将考核数据实时同步至驾驶考试监管服务平台。

附图说明

图1为本发明***原理图。

图2为传感器组结构图。

图3为雷达探测器结构图。

图4为本发明评判方法一的原理图。

图5为本发明评判方法二的原理图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。

参照图1-图3所示，本发明的一种机动车驾驶员考试的评判***，该评判***通过传感器组、摄像头组等部件能够实现机动车驾驶人场地驾驶技能考试科目(科目二)、驾驶人道路驾驶技能考试科目(科目三)中各考试项目的考试要点的自动检测，并进行自动考核评分；该评判***包含：处理器及与之电性连接的存储器、传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件；其中，

存储器，其内存储车辆驾驶考试***数据，包含：考试学员身份数据、车辆驾驶考试评分数据、车辆考试场地模型数据及车辆模型数据；其中，考试学员身份数据包含：考试学员人脸数据或/及虹膜数据、身份证号码、籍贯、性别、学历等数据；车辆考试场地模型数据为按设定比例对照实际考试场地建立的考试场地模型；车辆模型数据为按照与上述考试场地相同的比例对照实际车辆建立考试车辆模型；车辆驾驶考试评分数据包含机动车驾驶人场地驾驶技能考试科目及驾驶人道路驾驶技能考试科目中各考试项目的考试要点评判内容，下面表1中列举部分考试项目评判标准：

表1

传感器组，其由多个分别设置于车辆操作部件上的传感器构成，用于实时探测各操作部件的工作状态；包括：车门开关传感器，安全带传感器、驻车传感器、刹车传感器、转向灯传感器、远/近光灯传感器、雾灯传感器及档位传感器；各传感器将检测到的操作部件工作状态数据信号传输给处理器，以便处理器进行考试学员的驾驶操作评判。

摄像头组，其包含：采集车辆前档外部环境数据的第一摄像头及采集车辆驾驶位考试学员相关数据的第二摄像头；其中，第一摄像头与第二摄像头可采用分体式设计，此时，第一摄像头固定于车辆前机舱上或车顶前部，第二摄像头固定于车内驾驶位的前方；第一摄像头与第二摄像头也可采用一体式设计，设于车辆内部后视镜位置，优选示例中，第一摄像头、第二摄像头与车辆内部后视镜一体设计。

第一摄像头采集车辆前档外部环境数据包含道路交叉***通信号灯状态数据及车辆前方行人通行状态数据，第一摄像头实时采集车辆前档外部数据并传输给处理器，处理器实时分析所采集到的图像数据是否为交通信号灯，对采集到的图像进行光线补偿或直方图均衡化处理；分析并选取合适的颜色空间，对红绿灯进行区分；对常用色彩模型进行分析对红绿灯进行检测；选取合适的颜色阈值，对图像进行二值化处理，从而区分不同颜色的交通信号灯；分析交通信号灯的几何形状，检测识别出交通信号灯的状态；处理器还可根据采集到的图像数据来分析车辆前方是否有行人通行；优选示例中，为了确保采集到的数据更加准确，还可通过激光雷达辅助实现对上述车辆前档外部环境数据的采集。此外，处理器根据上述采集判断后交通信号灯及行人通行的结果，还实时判断车辆刹车、油门等部件的工作状态情况，判断考试学员是否有根据环境情况进行相应的减速或停止等操作。

第二摄像头采集车辆驾驶位考试学员相关数据包含考试学员身份数据及考试学员的动作数据；其中学员的动作数据包含驾驶考试过程中学员头部的转动图像数据以及学员对车辆操作部件的操作数据；考虑到摄像头的拍摄视角范围，为了方便数据的采集，第二摄像头可由一个或多个摄像头构成。处理器通过采集到的学员的人脸图像数据或虹膜图像数据来进行学员身份的识别，确保驾驶考试过程中学员身份的真实性。处理器还根据考试车辆的位置及所处路况信息对第二摄像头采集到的考试学员动作信息进行评判，例如：直行通过路口时是否瞭望，转弯时是否左、右观察交通情况等。以及监测学员是否有正确使用车辆各操作部件。

车辆定位组件，其进行车辆高精度定位，能够获取车辆的具***置以及车体的偏向角度；车辆定位组件包含获取车辆位置的位置天线及获取车身角度的航向天线。示例中可接收北斗、GPS、格洛纳斯(GLONASS)、伽利略其中的一种或多种卫星信号。优选实施里中，该车辆定位组件还包含惯性导航单元，避免卫星信号弱的环境中车辆定位不准确的问题。

雷达探测器，其探测车辆与周边物体的距离；雷达探测器包含：超声波雷达及激光雷达/毫米波雷达，其中，超声波雷达用于探测考试学员上车前是否绕车辆一周，激光雷达/毫米波雷达用于探测车辆与周边车辆的距离。例如，考试车辆在道路行驶过程中，激光雷达实时采集车辆与其前后及相邻车道其他车辆的距离，考试车辆进行变更车道时，处理器将采集到的上述距离与存储器内存储考试车辆变更车道时需要保持的安全距离进行比对，并进行考核评分。

处理器，其接收传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件采集到的实时数据，并与存储器中存储的数据进行比对分析，对学员驾驶考试进行考核评分。根据各考试项目的评判内容，分析传感器组采集到的车辆各操作部件的工作状态、摄像头组采集到的学员动作及前档外部的行人通行情况及路***通信号灯状态、超声波雷达及激光雷达/毫米波雷达采集到的车辆与周边车辆的距离、车辆的具***置及车身角度，进行车辆考试过程中的实时考核评判。此处，考虑到处理器的处理数据量巨大，负载困难，较佳示例中，处理器可由多个处理器构成，各处理器负责完成单一功能的数据处理；比如图像处理部分可由单独的图形处理器(GPU)完成。

其中，所述评判***还包含：提示器，其可由语音播报器及触摸显示屏构成，对学员驾驶考试的考试项目的考核评分进行提示，同时显示屏还可显示学员的身份信息以及考试科目信息。

其中，所述评判***还包含：通信组件，其包含局域无线网络部分和移动无线通信网络部分，其中，局域无线网络部分采用无线AP，移动无线通信网络部分采用3G、4G或5G，传输驾驶车辆考试的相关数据给驾驶考试监管服务平台。

此外，通过该通信组件还可回传实时路况数据给驾驶考试监管服务平台，由第一摄像头或/及激光雷达采集，当考试场地发生变化时，通信组件通过移动无线通信网络部分将变化的考试场地数据传给驾驶考试监管服务平台。例如：某一考试路段的路口A未设有交通信号灯，在考试过程中，考试车辆行驶到路口A时，车辆的第一摄像头或/及激光雷达采集到路口A设有交通信号灯，处理器将其与存储器内存储的路口A的数据进行比对，判断二者数据发生变化时，则控制通信组件将新采集到的路口A的路况数据传输给驾驶考试监管服务平台；保证了考试场地数据的准确性。

参照图4所示，本发明的一种机动车驾驶员考试的评判方法，基于上述评判***，示例中应用于直行通过路口考试项目中，包括步骤如下：

初始时，考试学员逆时针绕考试车辆一周，检测考试车辆外观，确认车辆安全，进入车辆内录入学员身份信息，录入学员身份信息可通过刷学员身份证或刷指纹的方式实现。

步骤11：摄像头组(第二摄像头)实时采集车辆驾驶位考试学员的身份数据并将采集到的身份数据传输给处理器，进行实时比对认证，学员的身份数据可以为人脸图像数据也可以为虹膜图像数据。

步骤12：处理器将上述采集到的学员身份数据与存储器内存储的考试学员身份数据进行比对分析，判断采集到的学员身份数据是否对应当前考试时段的学员，若“是”则进入步骤13；若“否”则发出报警提示并结束考试。

步骤13：摄像头组的第一摄像头或激光雷达实时采集车辆行驶中的道路数据，处理器根据采集到的道路数据判断车辆前方的路口处是否设有交通信号灯，若有则进入步骤14；若无则进入步骤15；

其中，在车辆行驶过程中，激光雷达还实时探测考试车辆与周边车辆的距离，判断是否保持安全距离。

步骤14：摄像头组的第一摄像头采集交通信号灯状态，处理器分析得到交通信号灯的状态数据，并根据交通信号灯的状态对考试学员的驾驶情况进行判断，进行考核评分，结束；例如：当处于红灯状态，通过定位组件定位来判断学员是否于停止线前平稳停车，是否有骑轧道路分界线；变为绿灯时通过第二摄像头监测来判断考试学员是否左、右瞭望确定安全后再通行。实现了自动采集行驶路况，并自动对驾驶考试进行考核评判。

步骤15：通过传感器组及第二摄像头监测来判断车辆是否减速或停车瞭望、遇行人停车礼让，进行考核评分，结束。

其中，所述步骤11前还包括：雷达探测器检测考试学员上车前是否绕车辆一周，传感器组检测车辆行驶前学员是否安全使用车辆安全带，进行考核评分。

其中，所述步骤14具体还包括：处理器判断车辆驶入相应车道前后车轮是否触轧车道分界线，进行考核评分。

参照图5所示，本发明的一种机动车驾驶员考试的评判方法，基于上述评判***，示例中应用于变更车道考试项目中，包括步骤如下：

步骤21：实时采集车辆驾驶位考试学员的身份数据；

步骤22：处理器将上述采集到的学员身份数据与存储器内存储的考试学员身份数据进行比对分析，判断采集到的考试学员身份数据是否对应当前考试时段的学员，若“是”则进入步骤23；若“否”则发出报警提示并结束考试；

步骤23：实时采集车辆行驶中的道路数据，变道车道前，通过转向灯传感器的检测来判断是否正确开启转向灯，通过第二摄像头监测来判断学员是否通过内、外后视镜观察，通过激光雷达来探测是否确保车辆安全距离后以合理的行驶速度变更车道，进行考核评分。

尽管以上本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims (10)

1.一种机动车驾驶员考试的评判***，其特征在于，包含：处理器及与之电性连接的存储器、传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件；其中，

存储器，其内存储车辆驾驶考试***数据，包含：考试学员身份数据、车辆驾驶考试评分数据、车辆考试场地模型数据及车辆模型数据；

传感器组，其由多个分别设置于车辆操作部件上的传感器构成，用于实时探测各操作部件的工作状态；

摄像头组，其分别采集车辆前档外部环境数据及车辆驾驶位考试学员相关数据；

车辆定位组件，其进行车辆定位；

雷达探测器，其探测车辆与周边物体的距离；

处理器，其接收传感器组、摄像头组、雷达探测器及车辆定位组件采集到的实时数据，并与存储器中存储的数据进行比对分析，对学员驾驶考试进行考核评分。

2.根据权利要求1所述的机动车驾驶员考试的评判***，其特征在于，所述摄像头组采集车辆前档外部环境数据包含道路交叉***通信号灯状态数据及车辆前方行人通行状态数据。

3.根据权利要求1所述的机动车驾驶员考试的评判***，其特征在于，所述摄像头组采集车辆驾驶位考试学员相关数据包含考试学员身份数据及考试学员的动作数据。

4.根据权利要求4所述的机动车驾驶员考试的评判***，其特征在于，所述考试学员身份数据包含：人脸数据或虹膜数据。

5.根据权利要求1所述的机动车驾驶员考试的评判***，其特征在于，所述雷达探测器包含：超声波雷达及激光雷达/毫米波雷达，其中，超声波雷达用于探测考试学员是否绕车辆一周，激光雷达/毫米波雷达用于探测车辆与周边车辆的距离。

6.根据权利要求1所述的机动车驾驶员考试的评判***，其特征在于，所述评判***还包含：通信组件，其包含局域无线网络部分和移动无线通信网络部分，其中，局域无线网络部分采用无线AP，移动无线通信网络部分采用3G、4G或5G，传输驾驶车辆考试的学员考试数据及路况数据给驾驶考试监管服务平台。

7.一种机动车驾驶员考试的评判方法，其特征在于，基于上述评判***应用于机动车道路驾驶技能考试中，包括步骤如下：

11）实时采集车辆驾驶位考试学员的身份数据；

12）判断上述采集到的考试学员身份数据是否对应当前考试时段的学员，若“是”则进入步骤13）；若“否”则发出报警提示并结束考试；

13）实时采集车辆行驶中的道路数据，判断车辆前方的路口处是否设有交通信号灯，若有则进入步骤14）；若无则进入步骤15）；

14）采集并判断交通信号灯状态，根据交通信号灯的状态对考试学员的驾驶情况进行判断，进行考核评分，结束；

15）判断是否减速或停车瞭望、遇行人停车礼让，进行考核评分，结束。

8.根据权利要求7所述的机动车驾驶员考试的评判方法，其特征在于，所述步骤14）具体包括：由摄像头组进行交通信号灯状态图像的采集，若处理器分析比对得到车辆预行驶方向的交通信号灯的状态为红灯或黄灯，则判断车辆是否提前减速，并平稳停靠于停止线前，以及通过摄像头组采集驾驶位学员图像数据来判断车辆再次通行前学员是否瞭望，进行考核评分；若预行驶方向的交通信号灯状态为绿灯，则通过摄像头组采集驾驶位学员图像数据来判断学员是否观察路***通信号及道路交通情况，减速或停车瞭望后，安全通过路口，进行考核评分。

9.一种机动车驾驶员考试的评判方法，其特征在于，基于上述评判***应用于机动车道路驾驶技能考试中，包括步骤如下：

21）实时采集车辆驾驶位考试学员的身份数据；

22）判断上述采集到的考试学员身份数据是否对应当前考试时段的学员，若“是”则进入步骤23）；若“否”则发出报警提示并结束考试；

23）实时采集车辆行驶中的道路数据，判断变道车道前，是否正确开启转向灯，学员是否通过内、外后视镜观察，是否确保车辆安全距离后以合理的行驶速度变更车道，进行考核评分。

10.根据权利要求9所述的机动车驾驶员考试的评判方法，其特征在于，所述步骤23）具体包括：通过传感器组来检测是否开启转向灯及车辆的行驶速度，通过摄像头组的监测来判断驾驶位考试学员是否观察内、外后视镜的情况，以及通过激光雷达/毫米波雷达来探测车辆与其前方、后方、左前方、左后方其他车辆的距离，并由处理器进行考核评分。