疲劳驾驶监测方法、疲劳驾驶监测系统及计算机存储介质与流程
本申请涉及车载安全领域，并且更具体地涉及疲劳驾驶监测方法、疲劳驾驶监测系统及计算机存储介质。
背景技术：
1、随着汽车的普及程度越来越高，由汽车驾驶因素带来的安全隐患也越来越多，疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。疲劳驾驶是指驾驶员在长时间连续驾驶车辆或者睡眠质量差或不足的情况下，在驾驶过程中产生的生理机能和心理机能的失调，而在客观上表现为驾驶技能下降，影响驾驶员的注意、感觉、思维、判断等。精确地监测疲劳驾驶可以有效地降低交通事故的发生率。
2、目前的疲劳驾驶监测方法一般是通过摄像头采集驾驶员的面部或眼部图像数据进行计算得到监测结果。然而，目前的疲劳驾驶监测方法存在以下问题：第一是其对外界环境变化敏感，例如光照变化、面部或眼部被遮挡和驾驶员脸部不在检测区域等；第二是其无法及时预警，驾驶员面部或眼部特征变化明显的时候已经是驾驶疲劳相当晚的阶段，此时的车辆驾驶已经存在安全隐患。
技术实现思路
1、为了解决或至少缓解以上问题中的一个或多个，提供了以下技术方案。
2、按照本申请的第一方面，提供一种疲劳驾驶监测方法，所述方法包括由云端执行的下列步骤：从第一移动终端接收由智能穿戴设备采集的目标对象的生理特征数据；通过疲劳驾驶监测模型处理所述生理特征数据以获取所述目标对象的疲劳程度信息；以及生成与所述疲劳程度信息对应的提示信息并将所述提示信息发送至远程终端，使得所述远程终端响应于所述提示信息而执行对所述目标对象的提示操作。
3、根据本申请一实施例所述的疲劳驾驶监测方法，其中所述远程终端包括下列中的一个或多个：所述第一移动终端、一个或多个第二移动终端、车机系统、车辆服务中心。
4、根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的疲劳驾驶监测方法，其中所述疲劳驾驶监测模型通过以下方式来训练：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个目标对象的生理特征数据和对应于所述多个目标对象的生理特征数据的疲劳程度标签；提取所述多个目标对象的生理特征数据的特征向量；通过神经网络模型对所述特征向量进行处理，得到对应的疲劳程度预测结果；基于所述疲劳程度预测结果与对应的疲劳程度标签确定模型损失；以及根据所述模型损失对所述神经网络模型进行迭代训练。
5、根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的疲劳驾驶监测方法，其中所述方法还包括：生成与所述疲劳程度信息对应的控制信息；以及将所述控制信息发送至所述远程终端，使得所述远程终端基于所述控制信息执行控制操作。
6、按照本申请的第二方面，提供一种疲劳驾驶监测方法，所述方法包括由远程终端执行的下列步骤：从智能穿戴设备接收由所述智能穿戴设备采集的目标对象的生理特征数据；将所述目标对象的生理特征数据发送至云端，使得所述云端的疲劳驾驶监测模型处理所述生理特征数据以得到所述目标对象的疲劳程度信息；以及响应于接收到源自所述云端的与所述疲劳程度信息对应的提示信息而执行对所述目标对象的提示操作。
7、根据本申请一实施例所述的疲劳驾驶监测方法，其中所述远程终端包括下列中的一个或多个：第一移动终端、一个或多个第二移动终端、车机系统、车辆服务中心。
8、根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的疲劳驾驶监测方法，其中所述一个或多个第二移动终端配置成通过识别与所述目标对象相关联的标识信息来同步地获取所述目标对象的疲劳程度信息。
9、根据本申请一实施例或以上任一实施例的所述的疲劳驾驶监测方法，其中所述方法还包括：接收源自所述云端的与所述疲劳程度信息对应的控制信息；以及响应于从所述云端接收到所述控制信息而执行控制操作。
10、按照本申请的第三方面，提供一种疲劳驾驶监测系统，所述系统包括：存储器；与所述存储器耦合的处理器；以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序的运行导致执行根据本申请第一方面所述的疲劳驾驶监测方法的步骤。
11、按照本申请的第四方面，提供一种疲劳驾驶监测系统，所述系统包括：存储器；与所述存储器耦合的处理器；以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序的运行导致执行根据本申请第二方面所述的疲劳驾驶监测方法的步骤。
12、根据本申请的第五方面，提供一种计算机存储介质，其包括指令，所述指令在运行时执行根据本申请第一方面所述的疲劳驾驶监测方法的步骤。
13、根据本申请的第六方面，提供一种计算机存储介质，其包括指令，所述指令在运行时执行根据本申请第二方面所述的疲劳驾驶监测方法的步骤。
14、根据本申请的一个或多个实施例的疲劳驾驶监测方案能够通过目标对象的生理特征数据获取目标对象的疲劳程度信息，从而及时且准确地识别疲劳驾驶状态，由此能够提高驾驶安全性。
技术特征：
1.一种疲劳驾驶监测方法，其特征在于，所述方法包括由云端执行的下列步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述远程终端包括下列中的一个或多个：所述第一移动终端、一个或多个第二移动终端、车机系统、车辆服务中心。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述疲劳驾驶监测模型通过以下方式来训练：
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法还包括：
5.一种疲劳驾驶监测方法，其特征在于，所述方法包括由远程终端执行的下列步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述远程终端包括下列中的一个或多个：第一移动终端、一个或多个第二移动终端、车机系统、车辆服务中心。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述一个或多个第二移动终端配置成通过识别与所述目标对象相关联的标识信息来同步地获取所述目标对象的疲劳程度信息。
8.根据权利要求5所述的方法，其中所述方法还包括：
9.一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述疲劳驾驶监测系统包括：
10.一种疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述疲劳驾驶监测系统包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括指令，所述指令在运行时执行根据权利要求1-4中的任一项所述的疲劳驾驶监测方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括指令，所述指令在运行时执行根据权利要求5-8中的任一项所述的疲劳驾驶监测方法。
技术总结
本申请涉及车载安全领域，并且更具体地涉及疲劳驾驶监测方法、疲劳驾驶监测系统及计算机存储介质。按照本申请的一个方面的疲劳驾驶监测方法包括由云端执行的下列步骤：从第一移动终端接收由智能穿戴设备采集的目标对象的生理特征数据；通过疲劳驾驶监测模型处理所述生理特征数据以获取所述目标对象的疲劳程度信息；以及生成与所述疲劳程度信息对应的提示信息并将所述提示信息发送至远程终端，使得所述远程终端响应于所述提示信息而执行对所述目标对象的提示操作。
技术研发人员：李彬,邱康文
受保护的技术使用者：蔚来移动科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23