CN109472253B - 行车安全智能提醒方法、装置、智能方向盘和智能手环 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种行车安全智能提醒方法、装置、智能方向盘和智能手环,涉及汽车的技术领域,包括:通过脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;通过语言监测设备获取所述目标驾驶员的第二状态信息;通过体征监测设备获取所述目标驾驶员的第三状态信息;根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息;根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全,解决了单纯依靠人脸识别来判断驾驶员状态,判断准确度不高的技术问题,达到综合脸部识别、语音监测和体征监测判断目标驾驶员状态信息,提高判断准确度的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域,尤其是涉及一种行车安全智能提醒方法、装置、智能方向盘和智能手环。
背景技术
目前,汽车几乎成为了人们日常生活的必需品,极大的方便了人们的日常出行,带来了很大的生活便利。
但是,随着汽车数量的越来越多,因为疲劳驾驶、驾驶员互相斗气等造成的车祸事故及冲突也越来越多,为了防止驾驶员疲劳驾驶,往往是通过脸部识别来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,但是,由于人脸的面部表情比较复杂,单纯的依靠人脸识别来判断驾驶员的状态,往往会存在判断准确度不高的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种行车安全智能提醒方法、装置、智能方向盘和智能手环,以缓解了单纯的依靠人脸识别来判断驾驶员的状态,存在判断准确度不高的技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种行车安全智能提醒方法,包括:
通过脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;
通过语言监测设备获取所述目标驾驶员的第二状态信息;
通过体征监测设备获取所述目标驾驶员的第三状态信息;
根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息;
根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息的步骤,包括:
判断所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息是否为同一状态信息;
如果是,确定所述状态信息为所述第一状态信息或者所述第二状态信息或者所述第三状态信息。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,在所述判断所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息是否为同一状态信息的步骤之后,所述方法还包括:
如果否,则确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息的可信度系数;
根据所述可信度系数,确定所述状态信息。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,述根据所述可信度系数,确定所述状态信息的步骤包括:
在确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中存在相同的两个状态信息时,判断所述相同的两个状态信息对应的可信度系数之和,是否大于与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数;
如果是,判断所述相同的两个状态信息的可信度系数之和是否大于预设可信度系数阈值;
如果是,确定所述相同的两个状态信息为所述目标驾驶员的状态信息。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,在所述判断所述相同的两个状态信息的可信度系数之和是否大于预设可信度系数阈值的步骤之后,所述方法还包括:
如果否,判断与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数是否大于预设可信度系数阈值;
如果是,确定所述状态信息为与所述相同的两个状态信息不同的状态信息。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,所述根据所述可信度系数,确定所述状态信息的步骤,还包括:
在确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息均不相同时,判断所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中的最高可信度系数是否大于预设可信度系数阈值;
如果是,确定所述状态信息为所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息确中可信度系数最高的。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,所述根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全的步骤包括:
在确定所述状态信息为生气时,生成第一控制指令,控制车载IVI***播放预设的第一音乐,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
在确定所述状态信息为亢奋时,生成第二控制指令,控制车载IVI***播放预设的第二音乐,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
在确定所述状态信息为愤怒时,生成第三控制指令,控制车载电机带动方向盘振动,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
第二方面,本发明实施例还提供一种行车安全智能提醒装置,包括:
第一获取模块,用于通过脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;
第二获取模块,用于语言监测设备获取所述目标驾驶员的第二状态信息;
第三获取模块,用于体征监测设备获取所述目标驾驶员的第三状态信息;
确定模块,用于根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息;
提醒模块,用于根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
第三方面,本发明实施例还提供一种智能方向盘,包括:语言监测设备、体征监测设备、方向盘本体、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤;
所述语言监测设备和所述体征监测设备安装在所述方向盘本体上。
第三方面,本发明实施例还提供一种智能手环,包括:包括:语言监测设备、体征监测设备、手环本体、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤;
所述语言监测设备和所述体征监测设备安装在所述手环本体上。
本发明实施例带来了以下有益效果:可以通过脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;通过语言监测设备获取目标驾驶员的第二状态信息;通过体征监测设备获取目标驾驶员的第三状态信息;然后根据第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息,确定目标驾驶员的状态信息,最后根据状态信息,提醒目标驾驶员注意行车安全,通过本发明实施例可以综合脸部识别、语音监测和体征监测判断目标驾驶员状态信息,提高判断准确度的技术效果。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种行车安全智能提醒方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息的步骤的流程图;
图3为本发明实施例提供的一种根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全的步骤的流程图;
图4为本发明实施例提供的一种行车安全智能提醒方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
目前,汽车几乎成为了人们日常生活的必需品,极大的方便了人们的日常出行,带来了很大的生活便利。
但是,随着汽车数量的越来越多,因为疲劳驾驶、驾驶员互相斗气等造成的车祸事故及冲突也越来越多,为了防止驾驶员疲劳驾驶,往往是通过脸部识别来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,但是,由于人脸的面部表情比较复杂,单纯的依靠人脸识别来判断驾驶员的状态,往往会存在判断准确度不高的问题,基于此,本发明实施例提供的一种行车安全智能提醒方法、装置、智能方向盘和智能手环,可以提高判断驾驶员的状态的判断准确度。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种行车安全智能提醒方法进行详细介绍,如图1所示,该方法可以包括以下步骤:
步骤S1,通过脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;
在本发明实施例中,脸部设别设备可以指用来识别目标驾驶员脸部信息的并进行驾驶员状态信息判决的设备,这里,脸部识别设备可以由摄像机和具有图像处理功能的芯片处理器;作为一个示例,摄像机在对目标驾驶员拍照或拍摄视频后,可以将照片或视频发送给具有图像和视频处理功能的处理器进行目标驾驶员状态信息的识别;目标驾驶员可以指想要进行行车安全智能提醒的驾驶员,在本发明实施例中,可以为每一辆车设定一个或多个用户信息,在检测到用户坐在主驾驶座位后,可以通过脸部识别获取用户信息,若识别出的用户为预先设定的用户,则确定该用户为目标驾驶员,若识别出的用户不在预先设定的用户之列,可以发出认证提醒,也可以发送提醒给预先设定的用户,作为一个示例,可以是手机短信提醒。
在本发明实施例中,第一状态信息可以指脸部识别设备通过获取目标驾驶员的脸部表情进行脸部识别后判决的状态信息。在本发明实施例中,状态信息可以包括生气、亢奋和疲劳三种状态。这里通过脸部识别判决目标驾驶员的状态信息的步骤可以包括,通过摄像机获取用户的脸部表情图像,具有图像处理的处理器可以提取脸部表情图像中特征图像,判断该特征图像是否满足预设的特征图像信息,通过特征图像的判断,判决用户的第一状态信息。这里,通过脸部识别判决用户状态的具体过程不做具体限制。
步骤S2,通过语言监测设备获取所述目标驾驶员的第二状态信息;
在本发明实施例中,语言监测设备可以指用来监测目标驾驶员的语言信息的设备,在本发明实施例中,由于在行车过程中,除了目标驾驶员之外,可能还存在其他的乘客,而其他的乘客有可能会与目标驾驶员进行交谈,因此,必须将目标驾驶员得语言信息跟其他乘客的语言信息区分开,作为一个示例,可以采用四音区声源定位技术,来实现主驾驶座位的目标驾驶员的语言信息和其他座位的乘客的语言信息。
作为一个示例,语言监测设备判决目标驾驶员的第二状态信息的过程可以包括,通过监测目标用户的语言信息,若监测到用户在预设时间内,一直没有语言发出,则判决目标驾驶员为疲劳状态;可以预先根据目标驾驶员的说话习惯,选取敏感词汇作为判断标准,在监测到用户的语言信息中包括预设的敏感词汇时,则判决驾驶员的状态信息为该敏感词汇对应的状态;作为一个示例,比如某目标驾驶员习惯在生气时说脏话,则将该目标驾驶员习惯说的脏话设定为敏感词汇,在监测到该目标驾驶员说出预设的脏话时,就可以判决该目标驾驶员的状态信息为生气。
步骤S3,通过体征监测设备获取所述目标驾驶员的第三状态信息;
在本发明实施例中,体征监测设备可以指用来通过监测目标驾驶员的体征信息进行目标驾驶员状态判决的设备,这里,体征检测设备可以包括用来监测目标驾驶员体征信息的的体征传感器,这里,目标驾驶员的体征信息可以为血压信息、心率信息和心电信息。在本发明实施例中,可以对目标驾驶员进行长期的体征信息监测之后,预先建立目标驾驶员的体征信息模型,在体征监测设备监测到目标驾驶员的体征信息后,可以对比预设的该目标驾驶员的体征信息模型,来判决目标驾驶员的状态信息。
步骤S4,根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息;
在本发明实施例中,状态信息可以指对脸部识别设备判决的第一状态信息、语言监测设备判决的第二状态信息和体征监测设备判决的第三状态信息进行最终判决得到的目标驾驶员的状态信息。
具体的,参照图2,可以包括以下步骤:
步骤S41,判断所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息是否为同一状态信息;
步骤S42,如果是,确定所述状态信息为所述第一状态信息或者所述第二状态信息或者所述第三状态信息。
示例性的,第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息均为疲劳的话,那么确定目标驾驶员的状态信息为疲劳。
步骤S43,如果否,则确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息的可信度系数;
示例性的,当第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息中第一状态信息和第二状态信息相同,比如脸部识别设备判决目标驾驶员的第一状态信息为生气,语言检测设备判决目标驾驶员的第二状态信息也为生气,但是体征监测设备判决目标驾驶员的第三状态信息为亢奋,那么就需要确定第一状态信息、第二状态信息和第三状态信息的可信度系数。在本发明实施例中,所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息的可信度系数相加之和可以等于1。
步骤S44,根据所述可信度系数,确定所述状态信息。
具体的,可以包括以下步骤:
在确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中存在相同的两个状态信息时,判断所述相同的两个状态信息对应的可信度系数之和,是否大于与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数;
如上述示例所描述的,假设脸部识别设备判决的第一状态信息的可信度系数为0.3,语言监测设备判决的第二状态信息的可信度系数为0.3,体征监测设备判决的第三状态信息的可信度系数为0.4,这里三者的可信度系数相加之和等于1;如上述示例所描述的,第一状态信息和第二状态信息相同,均为生气,第一状态信息的可信度系数加上第二状态信息的可信度系数为0.3+0.3=0.6,那么经判断第一状态信息和第二状态信息的可信度之和大于第三状态信息的可信度系数0.6>0.4。
如果是,判断所述相同的两个状态信息的可信度系数之和是否大于预设可信度系数阈值;
如果是,确定所述相同的两个状态信息为为所述目标驾驶员的状态信息。
为了进一步防止目标驾驶员的状态信息的误判,还可以预先设置可信度系数阈值,只有当可信度系数大于预设的可信度系数阈值,才可以确定目标驾驶员的状态信息。
假设可信度系数阈值设定为0.5,如上述示例所描述的,经判断第一状态信息和第二状态信息的可信度之和大于第三状态信息的可信度系数0.6>0.4,0.6大于预设可信度系数阈值0.5,那么确定目标驾驶员的状态信息为生气。
在判断所述相同的两个状态信息对应的可信度系数之和,是否大于与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数之后,所述方法还包括以下步骤:
如果否,判断与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数是否大于预设可信度系数阈值;
如果是,确定所述状态信息为与所述相同的两个状态信息不同的状态信息。
作为一个示例,假如假设脸部识别设备判决的第一状态信息的可信度系数为0.2,语言监测设备判决的第二状态信息的可信度系数为0.2,体征监测设备判决的第三状态信息的可信度系数为0.6,这里三者的可信度系数相加之和等于1;如上述示例所描述的,第一状态信息和第二状态信息相同,均为生气,第一状态信息的可信度系数加上第二状态信息的可信度系数为0.2+0.2=0.4,那么经判断第一状态信息和第二状态信息的可信度之和小于第三状态信息的可信度系数0.4>0.6。
那么为了防止误判,进一步提供目标驾驶员的状态信息的判决准确度,接下来判断第三状态信息的可信度参数是否大于预设可信度系数阈值,如上述示例所描述的,预设可信度系数阈值为0.5,这里经判断,第三状态信息的可信度系数0.6大于预设可信度系数阈值0.5,则确定第三状态信息为目标驾驶员的状态信息,即目标驾驶员的状态为亢奋。
在本发明实施例中,步骤S44还可以包括以下步骤:
在确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息均不相同时,判断所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中的最高可信度系数是否大于预设可信度系数阈值;
如果是,确定所述状态信息为所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息确中可信度系数最高的。
如上述示例所描述的,假如假设脸部识别设备判决的第一状态信息为亢奋,可信度系数为0.2;语言监测设备判决的第二状态信息为生气,可信度系数为0.1;体征监测模块判决的第三状态信息为疲劳,可信度系数为0.7,这里三者的可信度系数相加之和等于1;三者之中可信度系数最高的为第三状态信息,并且第三状态信息的可信度系数0.7>0.5,那么可以判决目标驾驶员的状态信息为疲劳。
步骤S5,根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
具体的,参照图3,可以包括以下步骤:
步骤S51,在确定所述状态信息为生气时,生成第一控制指令,控制车载IVI***播放预设的第一音乐,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
示例性的,在确定目标驾驶员的状态信息为生气时,可以控制车载IVI***播放用于缓解烦躁的音乐,这里第一音乐可以是目标驾驶员根据自己的喜好自己设定好的,这里作为一个示例,在确定目标驾驶员生气时,也可以播放语音提醒,提醒目标驾驶员注意控制情绪,注意行车安全等,具体的提醒方式这里不做具体限制。
步骤S51,在确定所述状态信息为亢奋时,生成第二控制指令,控制车载IVI***播放预设的第二音乐,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
如上述示例所描述的,在确定目标驾驶员的状态信息为亢奋时,可以控制车载IVI***播放用于舒缓亢奋的音乐,这里第二音乐也可以是目标驾驶员根据自己的喜好自己设定好的,这里作为一个示例,在确定目标驾驶员生气时,也可以播放语音提醒,提醒目标驾驶员注意舒缓情绪,注意行车安全等,具体的提醒方式这里不做具体限制。
步骤S51,在确定所述状态信息为愤怒时,生成第三控制指令,控制车载电机带动方向盘振动,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
如上述示例所描述的,在确定目标驾驶员的状态信息为疲劳时,可以控制控制车载电机带动方向盘振动,通过振动刺激提醒所述目标驾驶员注意行车安全。这里作为一个示例,在确定目标驾驶员疲劳时,也可以播放语音提醒,提醒目标驾驶员注意及时停靠休息,避免疲劳驾驶等,这里作为一个示例,还可以为目标驾驶员自动搜寻附近可供泊车的休息场所,具体的提醒方式这里不做具体限制。
在本发明的又一实施例中,还提供一种行车安全智能提醒装置,如图4所示,该装置可以包括:
第一获取模块11,用于通过获取脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;
第二获取模块12,用于通过语言监测设备获取所述目标驾驶员的第二状态信息;
第三获取模块13,用于通过体征监测设备获取所述目标驾驶员的第三状态信息;
确定模块14,用于根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息;
控制模块15,用于根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
在本发明的又一实施例中,还提供一种智能方向盘,包括:语言监测设备、体征监测设备、方向盘本体、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例任一项所述的方法的步骤;
所述语言监测设备和所述体征监测设备安装在所述方向盘本体上。
在本发明的又一实施例中,还提供一种智能手环,包括:包括:语言监测设备、体征监测设备、手环本体、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例任一项所述的方法的步骤;
语言监测设备和体征监测设备安装在手环本体上。
作为一个示例,智能手环可以通过蓝牙与车载IVI***连接,在确定状态信息为生气时,控制车载IVI***播放预设的第一音乐,提醒目标驾驶员注意行车安全;
在确定目标驾驶员的状态信息为亢奋时,控制车载IVI***播放预设的第二音乐,提醒目标驾驶员注意行车安全;
在确定状态信息为愤怒时,控制车载电机带动方向盘振动,或者控制智能手环本身振动,以提醒目标驾驶员注意行车安全
本发明实施例所提供的进行行车安全智能提醒的计算机程序产品,包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在这里示出和描述的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制,因此,示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本发明实施例提供的行车安全智能提醒装置、智能方向盘和智能手环,与上述实施例提供的行车安全智能提醒方法具有相同的技术特征,所以也能解决相同的技术问题,达到相同的技术效果。
另外,在本发明实施例的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的***、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种行车安全智能提醒方法,其特征在于,包括:
通过脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;
通过语言监测设备获取所述目标驾驶员的第二状态信息;
通过体征监测设备获取所述目标驾驶员的第三状态信息;
根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息;
根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全;
所述根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息的步骤,包括:
在所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息不为同一状态信息时,确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息的可信度系数;
根据所述可信度系数,确定所述状态信息;
所述根据所述可信度系数,确定所述状态信息的步骤包括:
在确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中存在相同的两个状态信息时,判断所述相同的两个状态信息对应的可信度系数之和,是否大于与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数;
如果是,判断所述相同的两个状态信息的可信度系数之和是否大于预设可信度系数阈值;如果是,确定所述相同的两个状态信息为所述目标驾驶员的状态信息;
如果否,判断与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数是否大于预设可信度系数阈值;如果是,确定所述状态信息为与所述相同的两个状态信息不同的状态信息。
2.根据权利要求1所述的行车安全智能提醒方法,其特征在于,所述根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息的步骤,包括:
判断所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息是否为同一状态信息;
如果是,确定所述状态信息为所述第一状态信息或者所述第二状态信息或者所述第三状态信息。
3.根据权利要求1所述的行车安全智能提醒方法,其特征在于,所述根据所述可信度系数,确定所述状态信息的步骤,还包括:
在确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息均不相同时,判断所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中的最高可信度系数是否大于预设可信度系数阈值;
如果是,确定所述状态信息为所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中可信度系数最高的。
4.根据权利要求3所述的行车安全智能提醒方法,其特征在于,所述根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全的步骤包括:
在确定所述状态信息为生气时,生成第一控制指令,控制车载IVI***播放预设的第一音乐,提醒所述目标驾驶员注意行车安全;
在确定所述状态信息为亢奋时,生成第二控制指令,控制车载IVI***播放预设的第二音乐,提醒所述目标驾驶员注意行车安全;
在确定所述状态信息为愤怒时,生成第三控制指令,控制车载电机带动方向盘振动,提醒所述目标驾驶员注意行车安全。
5.一种行车安全智能提醒装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于通过脸部识别设备获取目标驾驶员的第一状态信息;
第二获取模块,用于语言监测设备获取所述目标驾驶员的第二状态信息;
第三获取模块,用于体征监测设备获取所述目标驾驶员的第三状态信息;
确定模块,用于根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息;
提醒模块,用于根据所述状态信息,提醒所述目标驾驶员注意行车安全;
所述确定模块根据所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息,确定所述目标驾驶员的状态信息的步骤,包括:
在所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息不为同一状态信息时,确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息的可信度系数;
根据所述可信度系数,确定所述状态信息;
所述根据所述可信度系数,确定所述状态信息的步骤包括:
在确定所述第一状态信息、所述第二状态信息和所述第三状态信息中存在相同的两个状态信息时,判断所述相同的两个状态信息对应的可信度系数之和,是否大于与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数;
如果是,判断所述相同的两个状态信息的可信度系数之和是否大于预设可信度系数阈值;如果是,确定所述相同的两个状态信息为所述目标驾驶员的状态信息;
如果否,判断与所述相同的两个状态信息不同的状态信息对应的可信度系数是否大于预设可信度系数阈值;如果是,确定所述状态信息为与所述相同的两个状态信息不同的状态信息。
6.一种智能方向盘,其特征在于,包括:语言监测设备、体征监测设备、方向盘本体、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至4任一项所述的方法的步骤;
所述语言监测设备和所述体征监测设备安装在所述方向盘本体上。
7.一种智能手环,其特征在于,包括:语言监测设备、体征监测设备、手环本体、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序;
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至4任一项所述的方法的步骤;
所述语言监测设备和所述体征监测设备安装在所述手环本体上。
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