CN112036314A - 方向盘脱手检测方法及装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种方向盘脱手检测方法及装置、电子设备和存储介质。所述方法包括:获取驾驶区域的视频流;基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息。
Description
技术领域
本公开涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种方向盘脱手检测方法及装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在驾驶过程中,手部脱离方向盘是非常危险的驾驶行为,容易引起交通事故。因此,对驾驶员进行方向盘脱手检测,对于安全驾驶具有重要意义。
发明内容
本公开提供了一种方向盘脱手检测技术方案。
根据本公开的一方面,提供了一种方向盘脱手检测方法,包括:
获取驾驶区域的视频流;
基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;
基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:
基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别;
将所述方向盘脱手类别,确定为方向盘脱手检测结果。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:
基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘和/或所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别;
根据所述方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别,确定方向盘脱手检测结果。
在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态;
响应于所述驾驶状态为危险状态,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态,包括:
基于所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长;
基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长,确定驾驶状态;和/或
所述基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态,包括:
基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长,确定驾驶状态,包括:
响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长达到第一时长阈值,确定驾驶状态为危险状态;
所述基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态,包括:
响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的注意力检测结果为驾驶员处于分心状态,确定驾驶状态为危险状态。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
在自动驾驶功能为未开启状态的情况下,响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述生成提醒信息,包括:
根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息,包括:
在所述驾驶员的手部动作类别为预设动作类别的情况下,获取所述预设动作类别对应的提醒动画和/或语音;
生成控制显示屏显示所述提醒动画的控制信息,和/或,生成控制扬声器播放所述语音的控制信息。
在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手检测结果包括方向盘脱手类别;
所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息包括:
根据所述方向盘脱手类别生成对应的警示级别的提醒信息,其中,所述方向盘脱手类别包括:手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
根据所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的驾驶状态对应的危险状态级别;
生成所述危险状态级别对应的提醒信息。
在一种可能的实现方式中,
所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:响应于所述驾驶区域所属车辆的行驶速度大于第一预设速度阈值,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;
和/或,
所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于危险动作,且所述行驶速度达到第二预设速度阈值,生成提醒信息;
和/或,
所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述行驶速度达到第三预设速度阈值,生成提醒信息,其中,所述第三预设速度阈值不大于所述第二预设速度阈值。
在一种可能的实现方式中,所述方法还包括:
根据所述驾驶区域的视频流,对所述驾驶员进行疲劳检测,得到疲劳检测结果;
基于所述疲劳检测结果,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:
将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别,并将所述方向盘脱手类别确定为方向盘脱手检测结果;
或者,
将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别,并根据所述方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别确定方向盘脱手检测结果。
根据本公开的一方面,提供了一种方向盘脱手检测装置,包括:
获取模块,用于获取驾驶区域的视频流;
第一检测模块,用于基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;
第一生成模块,用于基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一检测模块用于:
基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别;
将所述方向盘脱手类别,确定为方向盘脱手检测结果。
在一种可能的实现方式中,所述第一检测模块用于:
基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘和/或所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别;
根据所述方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别,确定方向盘脱手检测结果。
在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态;
响应于所述驾驶状态为危险状态,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
基于所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长;
基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长,确定驾驶状态;和/或
所述第一生成模块用于:
基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长达到第一时长阈值,确定驾驶状态为危险状态;和/或
响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的注意力检测结果为驾驶员处于分心状态,确定驾驶状态为危险状态。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
在自动驾驶功能为未开启状态的情况下,响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
在所述驾驶员的手部动作类别为预设动作类别的情况下,获取所述预设动作类别对应的提醒动画和/或语音;
生成控制显示屏显示所述提醒动画的控制信息,和/或,生成控制扬声器播放所述语音的控制信息。
在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手检测结果包括方向盘脱手类别;
所述第一生成模块用于:
根据所述方向盘脱手类别生成对应的警示级别的提醒信息,其中,所述方向盘脱手类别包括:手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块用于:
根据所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的驾驶状态对应的危险状态级别;
生成所述危险状态级别对应的提醒信息。
在一种可能的实现方式中,
所述第一检测模块用于:响应于所述驾驶区域所属车辆的行驶速度大于第一预设速度阈值,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;
和/或,
所述第一生成模块用于:响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于危险动作,且所述行驶速度达到第二预设速度阈值,生成提醒信息;
和/或,
所述第一生成模块用于:响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述行驶速度达到第三预设速度阈值,生成提醒信息,其中,所述第三预设速度阈值不大于所述第二预设速度阈值。
在一种可能的实现方式中,所述装置还包括:
第二检测模块,用于根据所述驾驶区域的视频流,对所述驾驶员进行疲劳检测,得到疲劳检测结果;
第二生成模块,用于基于所述疲劳检测结果,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述检测模块用于:
将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别,并将所述方向盘脱手类别确定为方向盘脱手检测结果;
或者,
将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别,并根据所述方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别确定方向盘脱手检测结果。
根据本公开的一方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;用于存储可执行指令的存储器;其中,所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令,以执行上述方法。
根据本公开的一方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
在本公开实施例中,采用获取驾驶区域的视频流,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,并基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息的方案,有助于减少行驶过程中的安全隐患。另外,利用计算机视觉的方法对驾驶区域的视频流进行方向盘脱手检测,无需增设额外的硬件即可获得可靠的检测结果,能够降低方向盘脱手检测的成本。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,而非限制本公开。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明,本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,这些附图示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
图1示出本公开实施例提供的方向盘脱手检测方法的流程图。
图2示出本公开实施例提供的方向盘脱手检测装置的框图。
图3示出本公开实施例提供的一种电子设备800的框图。
图4示出本公开实施例提供的一种电子设备1900的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面,但是除非特别指出,不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合,例如,包括A、B、C中的至少一种,可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
另外,为了更好地说明本公开,在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解,没有某些具体细节,本公开同样可以实施。在一些实例中,对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述,以便于凸显本公开的主旨。
在本公开实施例中,通过获取驾驶区域的视频流,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,并基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,由此有助于提高行驶的安全性。另外,通过利用驾驶区域的视频流进行方向盘脱手检测,无需增设额外的硬件,从而能够降低方向盘脱手检测的成本。
图1示出本公开实施例提供的方向盘脱手检测方法的流程图。所述方向盘脱手检测方法的执行主体可以是方向盘脱手检测装置。在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手检测方法可以由终端设备或服务器或其它处理设备执行。其中,终端设备可以是车载设备、用户设备(User Equipment,UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、手持设备、计算设备或者可穿戴设备等。其中,车载设备可以是车舱内的车机、域控制器或者处理器,还可以是DMS(Driver MonitorSystem,驾驶员监控***)或者OMS(Occupant Monitoring System,乘员监控***)中用于执行图像等数据处理操作的设备主机等。在一些可能的实现方式中,所述方向盘脱手检测方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。如图1所示,所述方向盘脱手检测方法包括步骤S11至步骤S13。
在步骤S11中,获取驾驶区域的视频流。
本公开实施例提供的方向盘脱手检测方法可以应用于各种类型的交通工具中。例如,所述交通工具可以是车辆,也可以是船舶或者飞机等用于载人或者载货的交通工具。其中,车辆可以是私家车或者营运车辆,例如,营运车辆可以是共享汽车、网约车、出租车、公交车、校车、长途货车、短途货车、长途客车、短途客车、火车、地铁、有轨电车等。
在一种可能的实现方式中,可以通过设置在交通工具的舱内的摄像头,采集所述驾驶区域的视频流。例如,设置在所述舱内的摄像头可以包括DMS摄像头、OMS摄像头等。其中,DMS还可以执行其他的驾驶员检测功能,例如疲劳检测、注意力检测等。OMS还可以执行其他的乘员检测功能,例如乘员属性(如年龄、性别、情绪状态、身体状态等中的至少一项)的检测,乘员的说话动作检测,等等。
在一种可能的实现方式中,可以实时通过设置在所述舱内的摄像头获取所述驾驶区域的视频流。即,所获取的所述驾驶区域的视频流可以是所述驾驶区域的实时视频流。其中,所述驾驶区域可以包括主驾驶座的区域。
在步骤S12中,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果。
在本公开实施例中,可以基于所述驾驶区域的视频流中的单帧或多帧图像,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果。其中,方向盘脱手可以指手部脱离方向盘,方向盘脱手检测可以包括检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,可以包括:基于所述驾驶区域的视频流,检测驾驶员的手部的位置;根据方向盘的位置和所述驾驶员的手部的位置,确定所述驾驶员的手部是否脱离方向盘。
作为该实现方式的一个示例,可以预先存储所述方向盘的位置信息,并获取预先存储的所述方向盘的位置信息,以确定所述驾驶员的手部是否脱离方向盘。作为该实现方式的另一个示例,可以基于所述驾驶区域的视频流,检测所述方向盘的位置信息。
作为该实现方式的一个示例,所述方向盘的位置可以包括所述方向盘的三维坐标范围,或者在固定位置的摄像头(例如DMS摄像头)采集的图像中的二维坐标范围,所述驾驶员的手部的位置可以包括所述驾驶员的手部的三维或二维坐标范围;所述根据方向盘的位置和所述驾驶员的手部的位置,确定所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,可以包括:根据所述方向盘的坐标范围和所述驾驶员的手部的坐标范围,确定所述驾驶员的手部是否脱离方向盘。
在一个例子中,所述方向盘的坐标范围可以包括所述方向盘在所述驾驶区域的视频流中的图像对应的图像坐标系中的图像坐标范围,所述驾驶员的手部的坐标范围可以包括所述驾驶员的手部在所述图像坐标系中的图像坐标范围。
在另一个例子中,所述方向盘的坐标范围可以包括所述方向盘在所述驾驶区域所属的交通工具的舱内的空间坐标系中的空间坐标范围,所述驾驶员的手部的坐标范围可以包括所述驾驶员的手部在所述空间坐标系中的空间坐标范围。
在一个例子中,所述根据所述方向盘的坐标范围和所述驾驶员的手部的坐标范围,确定所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,可以包括:根据所述方向盘的坐标范围、所述驾驶员的左手的坐标范围和所述驾驶员的右手的坐标范围,确定所述驾驶员的手部是否脱离方向盘。例如,可以根据所述方向盘的坐标范围与所述驾驶员的左手的坐标范围的重合区域的大小,确定所述驾驶员的左手是否脱离方向盘;可以根据所述方向盘的坐标范围与所述驾驶员的右手的坐标范围的重合区域的大小,确定所述驾驶员的右手是否脱离方向盘。例如,可以在所述方向盘的坐标范围与所述驾驶员的左手的坐标范围的重合区域达到第一预设面积阈值的情况下,确定所述驾驶员的左手未脱离方向盘;可以在所述方向盘的坐标范围与所述驾驶员的左手的坐标范围的重合区域未达到第一预设面积阈值的情况下,确定所述驾驶员的左手脱离方向盘。又如,可以在所述方向盘的坐标范围与所述驾驶员的右手的坐标范围的重合区域达到第二预设面积阈值的情况下,确定所述驾驶员的右手未脱离方向盘;可以在所述方向盘的坐标范围与所述驾驶员的右手的坐标范围的重合区域未达到第二预设面积阈值的情况下,确定所述驾驶员的右手脱离方向盘。其中,所述第二预设面积阈值可以等于所述第一预设面积阈值,也可以不等于所述第一预设面积阈值。又例如,可以根据方向盘位置的中心坐标和手部位置的中心坐标之间的距离,通过判断该距离是否超过预定的距离阈值,相应地确定驾驶员的手部是否脱离方向盘
在一种可能的实现方式中,在检测到所述驾驶员的左手脱离方向盘、右手未脱离方向盘的情况下,所述方向盘脱手检测结果可以包括单手脱离方向盘和/或左手脱离方向盘;在检测到所述驾驶员的右手脱离方向盘、左手未脱离方向盘的情况下,所述方向盘脱手检测结果可以包括单手脱离方向盘和/或右手脱离方向盘;在检测到所述驾驶员的左手和右手均脱离方向盘的情况下,所述方向盘脱手检测结果可以包括双手脱离方向盘;在检测到所述驾驶员的左手和右手均未脱离方向盘的情况下,所述方向盘脱手检测结果可以包括手部未脱离方向盘。
在步骤S13中,基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息。
在本公开实施例中,可以响应于所述方向盘脱手检测结果包括所述驾驶员的手部脱离方向盘,生成用于提醒所述驾驶员将手部放回方向盘上的提醒信息。
在一种可能的实现方式中,可以根据所述方向盘脱手检测结果对应的方向盘脱手类别、所述驾驶员的手部动作类别和驾驶状态中的至少之一,生成提醒信息。
作为该实现方式的一个示例,可以根据所述方向盘脱手检测结果对应的方向盘脱手类别,生成提醒信息。例如,若所述方向盘脱手检测结果对应的方向盘脱手类别为单手脱离方向盘或双手脱离方向盘,则所述提醒信息可以包括“请将双手放在方向盘上”的信息。
作为该实现方式的一个示例,可以根据所述方向盘脱手检测结果对应的所述驾驶员的手部动作类别,生成提醒信息。例如,若所述方向盘脱手检测结果对应的所述驾驶员的手部动作类别为打电话,则所述提醒信息可以包括“请勿打电话”的信息。又如,若所述方向盘脱手检测结果对应的所述驾驶员的手部动作类别为抽烟,则所述提醒信息可以包括“请勿抽烟”的信息。
作为该实现方式的一个示例,可以根据所述驾驶员的驾驶状态,生成提醒信息。例如,在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,若所述驾驶状态为非危险状态,则可以通过车机和/或中控台等显示“自动驾驶中”的提醒信息。又如,在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,若所述驾驶状态为危险状态,则所述提醒信息可以包括“请集中注意力”“请将双手放在方向盘上”等信息。
在本公开实施例中,通过获取驾驶区域的视频流,基于所述驾驶区域的视频流,利用计算机视觉的方式对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,并基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,由此有助于提高行驶的安全性。另外,通过利用驾驶区域的视频流进行方向盘脱手检测,能够获得较为可靠的检测结果,无需增设额外的硬件,例如,无需增设转向柱扭矩传感器、方向盘压力传感器、方向盘触觉传感器等硬件,从而能够降低方向盘脱手检测的成本。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别;将所述方向盘脱手类别,确定为方向盘脱手检测结果。
具体地,可以预先对方向盘脱手的情况进行分类,例如设定方向盘脱手类别包括:方向盘未脱手、单手脱离方向盘和双手脱离方向盘;可选地,单手脱离方向盘的类别还可以进一步细分为:左手单后脱离方向盘和右手单手脱离方向盘。然后通过图像分类/视频分类的方式检测驾驶员的方向盘脱手类别。例如,若基于所述驾驶区域的视频流,检测到所述驾驶员的左手脱离方向盘、右手未脱离方向盘,则可以得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别为单手脱离方向盘,并可以确定所述方向盘脱手检测结果包括单手脱离方向盘。又如,若基于所述驾驶区域的视频流,检测到所述驾驶员的右手脱离方向盘、左手未脱离方向盘,则可以得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别为单手脱离方向盘,并可以确定所述方向盘脱手检测结果包括单手脱离方向盘。又如,若基于所述驾驶区域的视频流,检测到所述驾驶员的左手和右手均脱离方向盘,则可以得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别为双手脱离方向盘,并可以确定所述方向盘脱手检测结果包括双手脱离方向盘。又如,若基于所述驾驶区域的视频流,检测到所述驾驶员的左手和右手均未脱离方向盘,则可以得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘,并可以确定所述方向盘脱手检测结果包括手部未脱离方向盘。
在该实现方式中,能够基于方向盘脱手类别准确地得到方向盘脱手检测结果。
作为该实现方式的一个示例,所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。在该示例中,单手脱离方向盘可以是左手脱离方向盘、右手未脱离方向盘,或者可以是右手脱离方向盘、左手未脱离方向盘。在该示例中,通过将手部脱离方向盘进一步划分为单手脱离方向盘和双手脱离方向盘,进一步细化了方向盘脱手的类别,由此能够检测出不同的方向盘脱手类别,进而可以更精准地进行方向盘脱手提醒。
作为实现方式的一个示例,在所述得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别之后,所述方法还可以包括:基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的驾驶员的手部动作类别。在该示例中,可以响应于所述方向盘脱手类别为手部脱离方向盘(例如单手脱离方向盘和/或双手脱离方向盘),基于所述驾驶区域的视频流,进一步检测所述驾驶员的手部动作,以便在驾驶员单手脱离方向盘或双手脱离方向盘时进一步分析驾驶员手部动作的危险性。当然,在其他示例中,在所述得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别之后,也可以不检测所述驾驶员的手部动作。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘和/或所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别;根据所述方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别,确定方向盘脱手检测结果。
作为该实现方式的一个示例,所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
作为该实现方式的一个示例,可以基于所述驾驶区域的视频流,并行检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘以及所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别。即,在该示例,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘以及检测所述驾驶员的手部动作可以同时进行。
作为该实现方式的另一个示例,可以基于所述驾驶区域的视频流,先检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别,再基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的所述驾驶员的手部动作类别。
作为该实现方式的另一个示例,可以基于所述驾驶区域的视频流,先检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别。在所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘的情况下,可以不再检测所述驾驶员的手部动作;在所述方向盘脱手类别为手部脱离方向盘的情况下,可以检测所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的所述驾驶员的手部动作类别。
作为该实现方式的另一个示例,可以基于所述驾驶区域的视频流,先检测所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的所述驾驶员的手部动作类别,再检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别。
作为该实现方式的另一个示例,可以基于所述驾驶区域的视频流,先检测所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的所述驾驶员的手部动作类别。在所述驾驶员的手部动作类别属于预设的危险动作类别的情况下,可以根据驾驶员的手部动作类别,确定方向盘脱手检测结果;在所述驾驶员的手部动作类别不属于预设的危险动作类别的情况下,可以基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别,并根据所述方向盘脱手类别,确定方向盘脱手检测结果。
预设的危险动作类别可以包括可能造成驾驶员分心等影响驾驶安全的动作类别。例如,预设的危险动作类别可以包括单手打电话、单手喝水、单手抽烟、双手操作手机等中的至少之一。例如,若所述驾驶员的手部动作类别为单手打电话,则可以确定所述方向盘脱手检测结果为“单手脱离方向盘打电话”;若所述驾驶员的手部动作类别为双手操作手机,则可以确定所述方向盘脱手检测结果为“双手脱离方向盘操作手机”。若所述驾驶员的手部动作类别不属于预设的危险动作类别,则可以基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别。若所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘,则所述方向盘脱手检测结果可以包括手部未脱离方向盘;若所述方向盘脱手类别为单手脱离方向盘,则所述方向盘脱手检测结果可以包括单手脱离方向盘;若所述方向盘脱手类别为双手脱离方向盘,则所述方向盘脱手检测结果可以包括双手脱离方向盘。
该实现方式能够获得更精确的手部动作类别检测结果,并进一步判断手部动作类别是否安全,以及可以根据更精确的手部动作类别检测结果进行更有针对性的提醒,例如针对驾驶员单手握方向盘、另一手握持电话的动作生成“开车时请不要打电话哦”的提醒信息,协助驾驶员安全驾驶,减少行驶中的安全隐患。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
例如,危险动作可以包括喝水、打电话、操作手机、抽烟等中的至少之一。
作为该实现方式的一个示例,所述响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息,可以包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。例如,可以响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作为喝水、打电话或抽烟,生成提醒信息。
作为该实现方式的另一个示例,所述响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息,可以包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。例如,可以响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作为双手操作手机,生成提醒信息。
该实现方式能够判别驾驶员脱手情况下是执行正常的操控还是危险动作,提醒驾驶员在驾车过程中不进行危险动作,从而有助于减少行驶中的安全隐患。
在一种可能的实现方式中,在所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于非危险动作,且单手脱离方向盘的时长未达到第二时长阈值的情况下,可以不生成提醒信息。例如,非危险动作可以是换挡、操作车载娱乐***、拉手刹等中的至少之一。根据该实现方式,可以在驾驶员单手脱离方向盘进行短时间的非危险动作时,不进行提醒,从而可以减少不必要的提醒。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态;响应于所述驾驶状态为危险状态,生成提醒信息。
在该实现方式中,自动驾驶功能可以表示交通工具(例如车辆)无需驾驶员操控即可达到安全驾驶状态的功能。在一些车辆产品或应用场景中,自动驾驶功能也可能被称作辅助驾驶功能。自动驾驶功能可以基于驾驶员的操作开启或关闭,也可以自动开启或关闭。
在该实现方式中,在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,若基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态为危险状态,则可以生成提醒信息;在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,若基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态为非危险状态,则可以不生成提醒信息。
在该实现方式中,能够结合自动驾驶功能的开启状态来判断驾驶状态是否为危险状态,从而使得方向盘脱手检测方法应用于具有自动驾驶功能的车辆中时,能够在自动驾驶功能开启的情况下进行只做必要的提醒,减少过度提醒对驾驶员造成的干扰。
作为该实现方式的一个示例,所述基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态,包括:基于所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长;基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长,确定驾驶状态。
在该示例中,可以基于驾驶区域的视频流检测驾驶员手部脱离方向盘的时长。其中,驾驶员手部脱离方向盘的时长可以基于视频流中连续的驾驶员手部脱离方向盘状态的视频片段中,检测到驾驶员手部脱离方向盘的首帧和末帧图像之间的时间差来确定。
作为该实现方式的另一个示例,所述基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态,包括:基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态。
在该示例中,可以基于所述驾驶区域的视频流,对所述驾驶员进行注意力检测,得到所述驾驶员的注意力检测结果。其中,注意力检测可以用于检测所述驾驶员的注意力是否集中于驾驶,即检测驾驶员是否处于分心状态。在该示例中,基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长和/或基于所述驾驶员方向盘脱手检测结果结合驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态,由此确定的驾驶状态能够准确地反映当前的危险程度。
在一个例子中,所述基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长,确定驾驶状态,包括:响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长达到第一时长阈值确定驾驶状态为危险状态。以及,所述基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的注意力检测结果为驾驶员处于分心状态,确定驾驶状态为危险状态。例如,第一时长阈值可以是10秒。在这个例子中,通过响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长达到第一时长阈值和/或所述驾驶员在方向盘脱手状态下的注意力检测结果为驾驶员处于分心状态,确定驾驶状态为危险状态,并响应于所述驾驶状态为危险状态,生成提醒信息,能够在自动驾驶功能开启状态下驾驶员手部脱离方向盘时间过长或驾驶员分心的危险场景中生成提醒信息以帮助减少行驶中的安全隐患。
在另一个例子中,所述基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长和/或所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态,包括:响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长未达到第一时长阈值,且所述驾驶员的注意力检测结果为注意力集中,确定驾驶状态为非危险状态。根据这个例子,可以允许驾驶员在自动驾驶功能开启的情况下,手部短时间脱离方向盘,但要求驾驶员保持注意力集中,即,保持对驾驶环境的观察。通过响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长未达到第一时长阈值,且所述驾驶员的注意力检测结果为驾驶员专注于驾驶(即驾驶员未分心),确定驾驶状态为非危险状态,由此能够减少不必要的提醒。
在一个例子中,可以响应于所述驾驶状态为危险状态,关闭所述自动驾驶功能并生成提醒驾驶员恢复手动驾驶的提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:在自动驾驶功能为未开启状态的情况下,响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。在该实现方式中,通过该实现方式,在自动驾驶功能关闭状态下根据手部动作确定驾驶员动作的安全性,进一步提升行驶的安全性。
在一种可能的实现方式中,所述生成提醒信息,包括:根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息。
作为该实现方式的一个示例,可以根据脱离方向盘的手的数量,生成提醒信息。例如,双手脱离方向盘对应的提醒信息中的语音内容与单手脱离方向盘对应的提醒信息中的语音内容相比,可以包含更具有紧迫感的提醒内容。
作为该实现方式的一个示例,可以根据手部脱离方向盘的时长,生成提醒信息。例如,提醒信息的警示级别可以与所述手部脱离方向盘的时长正相关,所述手部脱离方向盘的时长越长,则提醒信息的警示级别越高。
作为该实现方式的一个示例,可以根据所述驾驶员的手部动作类别,生成提醒信息。例如,若所述驾驶员的手部动作类别为打电话,则所述提醒信息可以包括“开车过程中请勿打电话”的信息。
在该实现方式中,通过根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一生成提醒信息,能够更具针对性地进行提醒,从而有助于进一步提高行驶的安全性。
作为该实现方式的一个示例,所述根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息,包括:在所述驾驶员的手部动作类别为预设动作类别的情况下,获取所述预设动作类别对应的提醒动画和/或语音;生成控制显示屏显示所述提醒动画的控制信息,和/或,生成控制扬声器播放所述语音的提醒信息。
在一个例子中,预设动作类别可以包括打电话、喝水、抽烟等中的至少之一。例如,打电话对应的提醒动画可以包括边开车边打电话的动画,喝水对应的提醒动画可以包括边开车边喝水的动画,抽烟对应的提醒动画可以包括边开车边抽烟的动画,等等。又如,打电话对应的语音可以包括“开车过程中请勿打电话”的语音,喝水对应的语音可以包括“开车过程中请勿喝水”的语音,抽烟对应的语音可以包括“开车过程中请勿抽烟”的语音,等等。
在该示例中,通过在所述驾驶员的手部动作类别为预设动作类别的情况下,获取所述预设动作类别对应的提醒动画和/或语音,并生成控制显示屏显示所述提醒动画的控制信息,和/或,生成控制扬声器播放所述语音的控制信息,由此能够基于驾驶员的手部动作从视觉上和/或听觉上进行针对性的提醒,从而能够提升提醒效果,进而提升行驶的安全性。
在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手检测结果包括方向盘脱手类别;所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息包括:根据所述方向盘脱手类别生成对应的警示级别的提醒信息,其中,所述方向盘脱手类别包括:手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
由于双手脱离方向盘的危险程度通常高于单手脱离方向盘,因此,双手脱离方向盘对应的提醒信息的警示级别可以高于单手脱离方向盘对应的提醒信息的警示级别。例如,双手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示音的频率可以高于单手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示音的频率。又如,双手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示音的时长可以高于单手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示音的时长。又如,双手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示语音的重复次数可以多于单手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示语音的重复次数。例如,双手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示语音可以重复3次,单手脱离方向盘对应的提醒信息中的提示语音可以重复2次。又如,双手脱离方向盘对应的提醒信息中的指示灯的闪烁频率可以高于单手脱离方向盘对应的提醒信息中的指示灯的闪烁频率。
该实现方式中,能够基于所述方向盘脱手类别对应的危险程度进行提醒,从而能够使被提醒的人员准确获知方向盘脱手类别的警示级别,进一步提高行驶的安全性。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:根据所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的驾驶状态对应的危险状态级别;生成所述危险状态级别对应的提醒信息。
作为该实现方式的一个示例,危险状态级别可以包括第一危险状态级别和第二危险状态级别,其中,所述第一危险状态级别对应的驾驶状态的危险程度高于所述第二危险状态级别。
在一个例子中,所述第一危险状态级别对应的提醒信息可以包括第一提示音,所述第二危险状态级别可以包括第二提示音,其中,所述第一提示音的频率可以高于所述第二提示音的频率,和/或,所述第一提示音的时长可以大于所述第二提示音的时长。
在另一个例子中,所述第一危险状态级别对应的提醒信息可以包括第一语音,所述第二危险状态级别可以包括第二语音,其中,所述第一语音的语音内容可以比第二语音的语音内容更具有紧迫感。
在另一个例子中,所述第一危险状态级别对应的提醒信息可以包括控制指示灯以第一频率闪烁的指令,所述第二危险状态级别对应的提醒信息可以包括控制指示灯以第二频率闪烁的指令,其中,第一频率可以高于所述第二频率。
当然,在其他示例中,危险状态级别的数量可以更多,例如可以包括3个或4个危险状态级别等,在此不作限定。
在该实现方式中,通过根据所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的驾驶状态对应的危险状态级别,并生成所述危险状态级别对应的提醒信息,由此能够基于所述驾驶员的驾驶状态对应的危险程度进行提醒,从而能够进一步提高行驶的安全性。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:响应于所述驾驶区域所属车辆的行驶速度大于第一预设速度阈值,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;和/或,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于危险动作,且所述行驶速度达到第二预设速度阈值,生成提醒信息;和/或,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述行驶速度达到第三预设速度阈值,生成提醒信息,其中,所述第三预设速度阈值不大于所述第二预设速度阈值。
在该实现方式中,可以在所述驾驶区域所属车辆的行驶速度大于第一预设速度阈值的情况下,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,由此能够提高行驶的安全性;并可以在所述驾驶区域所属车辆的行驶速度不大于第一预设速度阈值的情况下,不进行方向盘脱手检测,由此能够减少不必要的检测和提醒。作为该实现方式的一个示例,第一预设速度阈值可以是0,当然,也可以根据实际应用场景需求灵活设置第一预设速度阈值,在此不作限定。在该示例中,可以响应于所述驾驶区域所属车辆的行驶速度大于0,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;并可以在所述驾驶区域所属车辆的行驶速度为0的情况下,不进行方向盘脱手检测,以免不必要的检测和占用多余的驱动耗能和处理资源。
在该实现方式中,可以响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于危险动作,且所述行驶速度达到第二预设速度阈值,生成提醒信息;并可以在所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于危险动作,且所述行驶速度未达到第二预设速度阈值的情况下,不生成提醒信息。例如,第二预设速度阈值可以为30km/h。
在该实现方式中,可以响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述行驶速度达到第三预设速度阈值,生成提醒信息;并可以在所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述行驶速度未达到第三预设速度阈值的情况下,不生成提醒信息。例如,第三预设速度阈值可以为10km/h。
根据该实现方式,能够在处于行驶速度较低的低风险状态时减少提醒,以及在单手脱手和双手脱手时基于不同的速度阈值针对性地开启提醒,减少行驶中的安全隐患的同时,减少不必要的检测和/或提醒。
在一种可能的实现方式中,所述方法还包括:根据所述驾驶区域的视频流,对所述驾驶员进行疲劳检测,得到疲劳检测结果;基于所述疲劳检测结果,生成提醒信息。在该实现方式中,所述疲劳检测结果可以包括疲劳状态或者非疲劳状态。在该实现方式中,可以响应于所述疲劳状态结果为疲劳状态,生成提醒信息。
在该实现方式中,通过根据所述驾驶区域的视频流,对所述驾驶员进行疲劳检测,由此能够基于同一个或同一组摄像头采集的所述驾驶区域的视频流分别进行方向盘脱手检测和疲劳检测,从而能够降低在交通工具的舱内设置摄像头的成本。例如,可以基于在舱内部署的一套驾驶员,行为检测***实现驾驶员疲劳检测和方向盘脱手检测功能,将不同的驾驶员行为检测功能集成在同一***中,降低检测成本。另外,通过基于所述疲劳检测结果和方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,能够进一步提高行驶的安全性。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别,并将所述方向盘脱手类别确定为方向盘脱手检测结果;或者,将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别,并根据所述方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别确定方向盘脱手检测结果。在该实现方式中,通过神经网络进行方向盘脱手检测,能够提高方向盘脱手检测的准确性和速度。且神经网络可以预先训练并部署,可以快速实现较大数据量的图像或视频流的检测,因此可以应用于实时驾驶场景的视频流检测中。
下面对本公开实施例的一个应用场景进行说明。在该应用场景中,可以通过DMS摄像头采集驾驶区域的视频流,处理器可以从所述DMS摄像头获取所述驾驶区域的视频流,并基于驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘和所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别,并根据所述方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别,确定方向盘脱手检测结果。若所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘打电话,则可以通过中控台显示边开车边打电话的提醒动画,并播放“开车过程中请勿打电话”的语音。
可以理解,本公开提及的上述各个方法实施例,在不违背原理逻辑的情况下,均可以彼此相互结合形成结合后的实施例,限于篇幅,本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解,在具体实施方式的上述方法中,各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
此外,本公开还提供了方向盘脱手检测装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序,上述均可用来实现本公开提供的任一种方向盘脱手检测方法,相应技术方案和技术效果可参见方法部分的相应记载,不再赘述。
图2示出本公开实施例提供的方向盘脱手检测装置的框图。如图2所示,所述方向盘脱手检测装置包括:获取模块21,用于获取驾驶区域的视频流;第一检测模块22,用于基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;第一生成模块23,用于基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一检测模块22用于:基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别;将所述方向盘脱手类别,确定为方向盘脱手检测结果。
在一种可能的实现方式中,所述第一检测模块22用于:基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘和/或所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别;根据所述方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别,确定方向盘脱手检测结果。
在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态;响应于所述驾驶状态为危险状态,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:基于所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长;基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长,确定驾驶状态;和/或所述第一生成模块用于:基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长达到第一时长阈值,确定驾驶状态为危险状态;和/或响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的注意力检测结果为驾驶员处于分心状态,确定驾驶状态为危险状态。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:在自动驾驶功能为未开启状态的情况下,响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:在所述驾驶员的手部动作类别为预设动作类别的情况下,获取所述预设动作类别的提醒动画和/或语音;生成控制显示屏显示所述提醒动画的控制信息,和/或,生成控制扬声器播放所述语音的控制信息。
在一种可能的实现方式中,所述方向盘脱手检测结果包括方向盘脱手类别;所述第一生成模块23用于:根据所述方向盘脱手类别生成对应的警示级别的提醒信息,其中,所述方向盘脱手类别包括:手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
在一种可能的实现方式中,所述第一生成模块23用于:根据所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的驾驶状态对应的危险状态级别;生成所述危险状态级别对应的提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述第一检测模块22用于:响应于所述驾驶区域所属车辆的行驶速度大于第一预设速度阈值,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;和/或,所述第一生成模块23用于:响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于危险动作,且所述行驶速度达到第二预设速度阈值,生成提醒信息;和/或,所述第一生成模块23用于:响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述行驶速度达到第三预设速度阈值,生成提醒信息,其中,所述第三预设速度阈值不大于所述第二预设速度阈值。
在一种可能的实现方式中,所述装置还包括:第二检测模块,用于根据所述驾驶区域的视频流,对所述驾驶员进行疲劳检测,得到疲劳检测结果;第二生成模块,用于基于所述疲劳检测结果,生成提醒信息。
在一种可能的实现方式中,所述检测模块用于:将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别,并将所述方向盘脱手类别确定为方向盘脱手检测结果;或者,将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别,并根据所述方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别确定方向盘脱手检测结果。
在本公开实施例中,通过获取驾驶区域的视频流,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,并基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,由此有助于提高行驶的安全性。另外,通过利用驾驶区域的视频流进行方向盘脱手检测,无需增设额外的硬件,从而能够降低方向盘脱手检测的成本。
在一些实施例中,本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法,其具体实现和技术效果可以参照上文方法实施例的描述,为了简洁,这里不再赘述。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。其中,所述计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质,或者可以是易失性计算机可读存储介质。
本公开实施例还提出一种计算机程序,包括计算机可读代码,当所述计算机可读代码在电子设备中运行时,所述电子设备中的处理器执行用于实现上述方法。
本公开实施例还提供了另一种计算机程序产品,用于存储计算机可读指令,指令被执行时使得计算机执行上述任一实施例提供的方向盘脱手检测方法的操作。
本公开实施例还提供一种电子设备,包括:一个或多个处理器;用于存储可执行指令的存储器;其中,所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令,以执行上述方法。
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。所述电子设备可以是车舱内的车机、域控制器或者处理器,还可以是DMS或者OMS中用于执行图像等数据处理操作的设备主机等。
图3示出本公开实施例提供的一种电子设备800的框图。例如,电子设备800可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等终端。
参照图3,电子设备800可以包括以下一个或多个组件:处理组件802,存储器804,电源组件806,多媒体组件808,音频组件810,输入/输出(I/O)的接口812,传感器组件814,以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件802可以包括一个或多个模块,便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如,处理组件802可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理***,一个或多个电源,及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件810包括一个麦克风(MIC),当电子设备800处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中,音频组件810还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和***接口模块之间提供接口,上述***接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器,用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘,传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变,用户与电子设备800接触的存在或不存在,电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器,如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件814还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络,如无线网络(Wi-Fi)、第二代移动通信技术(2G)、第三代移动通信技术(3G)、***移动通信技术(4G)/通用移动通信技术的长期演进(LTE)、第五代移动通信技术(5G)或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种非易失性计算机可读存储介质,例如包括计算机程序指令的存储器804,上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
图4示出本公开实施例提供的一种电子设备1900的框图。例如,电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图4,电子设备1900包括处理组件1922,其进一步包括一个或多个处理器,以及由存储器1932所代表的存储器资源,用于存储可由处理组件1922的执行的指令,例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理组件1922被配置为执行指令,以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理,一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络,和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作***,例如微软服务器操作***(Windows ServerTM),苹果公司推出的基于图形用户界面操作***(Mac OSXTM),多用户多进程的计算机操作***(UnixTM),自由和开放原代码的类Unix操作***(LinuxTM),开放原代码的类Unix操作***(FreeBSDTM)或类似。
在示例性实施例中,还提供了一种非易失性计算机可读存储介质,例如包括计算机程序指令的存储器1932,上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身,诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如,通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备,或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令,并转发该计算机可读程序指令,以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码,所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等,以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中,通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路,例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA),该电子电路可以执行计算机可读程序指令,从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(***)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解,流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时,产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中,这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作,从而,存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品,其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上,使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的***、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、程序段或指令的一部分,所述模块、程序段或指令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。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。
该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中,所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质,在另一个可选实施例中,计算机程序产品具体体现为软件产品,例如软件开发包(Software Development Kit,SDK)等等。
以上已经描述了本公开的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (19)
1.一种方向盘脱手检测方法,其特征在于,包括:
获取驾驶区域的视频流;
基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;
基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:
基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别;
将所述方向盘脱手类别,确定为方向盘脱手检测结果。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:
基于所述驾驶区域的视频流,检测所述驾驶员的手部是否脱离方向盘和/或所述驾驶员的手部动作,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别;
根据所述方向盘脱手类别和/或所述驾驶员的手部动作类别,确定方向盘脱手检测结果。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述方向盘脱手类别为手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
6.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
在自动驾驶功能为已开启状态的情况下,基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态;
响应于所述驾驶状态为危险状态,生成提醒信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态,包括:
基于所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长;
基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长,确定驾驶状态;和/或
所述基于所述方向盘脱手检测结果,确定驾驶状态,包括:
基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长确定驾驶状态,包括:
响应于所述驾驶员的手部脱离方向盘的时长达到第一时长阈值,确定驾驶状态为危险状态;
所述基于所述方向盘脱手检测结果和所述驾驶员的注意力检测结果,确定驾驶状态,包括:
响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的注意力检测结果为驾驶员处于分心状态,确定驾驶状态为危险状态。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
在自动驾驶功能为未开启状态的情况下,响应于所述方向盘脱手检测结果为所述驾驶员的手部脱离方向盘,且所述驾驶员的手部动作属于危险动作,生成提醒信息。
10.根据权利要求1至9中任意一项所述的方法,其特征在于,所述生成提醒信息,包括:
根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述根据脱离方向盘的手的数量、手部脱离方向盘的时长和所述驾驶员的手部动作类别中的至少之一,生成提醒信息,包括:
在所述驾驶员的手部动作类别为预设动作类别的情况下,获取所述预设动作类别对应的提醒动画和/或语音;
生成控制显示屏显示所述提醒动画的控制信息,和/或,生成控制扬声器播放所述语音的控制信息。
12.根据权利要求1至11中任意一项所述的方法,其特征在于,所述方向盘脱手检测结果包括方向盘脱手类别;
所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息包括:
根据所述方向盘脱手类别生成对应的警示级别的提醒信息,其中,所述方向盘脱手类别包括:手部未脱离方向盘、单手脱离方向盘或者双手脱离方向盘。
13.根据权利要求1至12中任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:
根据所述方向盘脱手检测结果,确定所述驾驶员的驾驶状态对应的危险状态级别;
生成所述危险状态级别对应的提醒信息。
14.根据权利要求1至13中任意一项所述的方法,其特征在于,
所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:响应于所述驾驶区域所属车辆的行驶速度大于第一预设速度阈值,基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;
和/或,
所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为单手脱离方向盘,所述驾驶员的手部动作属于危险动作,且所述行驶速度达到第二预设速度阈值,生成提醒信息;
和/或,
所述基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息,包括:响应于所述方向盘脱手检测结果为双手脱离方向盘,且所述行驶速度达到第三预设速度阈值,生成提醒信息,其中,所述第三预设速度阈值不大于所述第二预设速度阈值。
15.根据权利要求1至14中任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述驾驶区域的视频流,对所述驾驶员进行疲劳检测,得到疲劳检测结果;
基于所述疲劳检测结果,生成提醒信息。
16.根据权利要求1至15中任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果,包括:
将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别,并将所述方向盘脱手类别确定为方向盘脱手检测结果;
或者,
将所述驾驶区域的视频流中的至少一帧图像输入神经网络,经由所述神经网络对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到所述驾驶区域的视频流对应的方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别,并根据所述方向盘脱手类别和所述驾驶员的手部动作类别确定方向盘脱手检测结果。
17.一种方向盘脱手检测装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取驾驶区域的视频流;
第一检测模块,用于基于所述驾驶区域的视频流,对驾驶员进行方向盘脱手检测,得到方向盘脱手检测结果;
第一生成模块,用于基于所述方向盘脱手检测结果,生成提醒信息。
18.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
用于存储可执行指令的存储器;
其中,所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令,以执行权利要求1至16中任意一项所述的方法。
19.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至16中任意一项所述的方法。
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