本發(fā)明涉及安全駕駛，尤其涉及一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著交通安全問(wèn)題的日益突出，高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷和監(jiān)控已成為汽車(chē)安全技術(shù)的重要研究方向。高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素包括多種因素，例如，駕駛員的注意力分散、疲勞駕駛以及穿著不當(dāng)?shù)龋?/p>

2、其中，穿著不當(dāng)是影響駕駛安全的一個(gè)重要因素。目前，已有多種技術(shù)手段用于檢測(cè)駕駛員的駕駛行為，以提高道路安全性。然而，這些現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)施過(guò)程中存在若干顯著問(wèn)題，嚴(yán)重影響了用戶體驗(yàn)和技術(shù)的普遍應(yīng)用：

3、(1)隱私侵犯：在方向盤(pán)下方安裝攝像頭直接拍攝司機(jī)腳部，侵犯?jìng)€(gè)人隱私。駕駛員在駕駛過(guò)程中希望保持個(gè)人空間和隱私，而攝像頭的直接拍攝行為明顯干擾了這種基本需求，使駕駛員產(chǎn)生強(qiáng)烈的不適感，進(jìn)而影響其駕駛注意力；

4、(2)照明需求：方向盤(pán)下方通?；璋担枰~外的光源來(lái)照亮拍攝區(qū)域，容易引起司機(jī)反感，尤其是在夜間行駛時(shí)，額外的光亮可能使司機(jī)感到刺眼，影響其視覺(jué)集中度，甚至在某些情況下導(dǎo)致不安全的駕駛行為；

5、(3)用戶體驗(yàn)差：以上述兩點(diǎn)所引發(fā)的隱私問(wèn)題和照明需求，容易導(dǎo)致用戶體驗(yàn)的下降。許多駕駛員對(duì)于這種監(jiān)測(cè)方式表現(xiàn)出強(qiáng)烈的不滿和抱怨，進(jìn)而影響其駕駛注意力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提供一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素判斷方法是基于攝像頭進(jìn)行拍攝識(shí)別，存在隱私侵犯、需要額外的光源來(lái)照亮拍攝區(qū)域、以及用戶體驗(yàn)差的問(wèn)題。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法，所述方法包括：

3、當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像，其中，所述紅外探頭預(yù)先安裝在方向盤(pán)的下方，且能夠覆蓋所有踏板的范圍，所述踏板包括油門(mén)、離合器和剎車(chē)踏板；

4、通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型；

5、若識(shí)別出所述鞋子類型為涼鞋或拖鞋，則判斷存在高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素。

6、進(jìn)一步地，所述當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像之前，所述方法還包括：

7、在車(chē)載自動(dòng)診斷系統(tǒng)obd中設(shè)定所述油門(mén)、離合器、剎車(chē)踏板的狀態(tài)監(jiān)測(cè)閾值；

8、通過(guò)所述obd實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)所述油門(mén)、離合器、剎車(chē)踏板的狀態(tài)，生成踏板狀態(tài)數(shù)據(jù)；

9、當(dāng)檢測(cè)到所述油門(mén)、或離合器、或剎車(chē)踏板的踏板狀態(tài)數(shù)據(jù)達(dá)到對(duì)應(yīng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)閾值時(shí)，判斷相應(yīng)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)。

10、進(jìn)一步地，所述當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像，具體包括：

11、當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，所述obd通過(guò)控制器局域網(wǎng)絡(luò)can總線發(fā)送觸發(fā)信號(hào)至紅外探頭，以控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像。

12、進(jìn)一步地，所述通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型，具體包括：

13、對(duì)所述紅外圖像進(jìn)行初步處理后發(fā)送給云端，以使所述云端通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型。

14、進(jìn)一步地，所述通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型，具體包括：

15、通過(guò)所述圖像處理算法分析所述紅外圖像中的腳部特征，若所述紅外圖像中存在鞋子的外輪廓，則判斷所述鞋子類型為正常鞋；若所述紅外圖像中存在腳或腳趾的輪廓，則通過(guò)熱成像特征進(jìn)一步判斷所述鞋子類型。

16、進(jìn)一步地，所述通過(guò)熱成像特征進(jìn)一步判斷所述鞋子類型，具體包括：

17、將所述紅外圖像抽象成不同的熱成像區(qū)域，其中，熱輻射大于第一閥值的為高信號(hào)區(qū)，熱輻射小于第二閥值的為低信號(hào)區(qū)，所述第一閥值大于第二閥值；

18、根據(jù)所述高信號(hào)區(qū)、低信號(hào)區(qū)的個(gè)數(shù)，以及間隔出現(xiàn)規(guī)律判斷所述鞋子類型是涼鞋還是拖鞋。

19、進(jìn)一步地，所述若識(shí)別出所述鞋子類型為涼鞋或拖鞋，則判斷存在高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素之后，所述方法還包括：

20、存儲(chǔ)包含所述高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的駕駛行為數(shù)據(jù)，并向相關(guān)部門(mén)的系統(tǒng)發(fā)送告警數(shù)據(jù)。

21、第二方面，本發(fā)明提供一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷裝置，所述裝置包括：

22、紅外圖像采集模塊，用于當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像，其中，所述紅外探頭預(yù)先安裝在方向盤(pán)的下方，且能夠覆蓋所有踏板的范圍，所述踏板包括油門(mén)、離合器和剎車(chē)踏板；

23、鞋子類型識(shí)別模塊，與所述紅外圖像采集模塊連接，用于通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型；

24、駕駛因素判斷模塊，與所述鞋子類型識(shí)別模塊連接，用于若識(shí)別出所述鞋子類型為涼鞋或拖鞋，則判斷存在高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素。

25、第三方面，本發(fā)明提供一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷裝置，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法。

26、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法。

27、本發(fā)明提供的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，首先控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像，其中，所述紅外探頭預(yù)先安裝在方向盤(pán)的下方，且能夠覆蓋所有踏板的范圍，所述踏板包括油門(mén)、離合器和剎車(chē)踏板；然后通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型；若識(shí)別出所述鞋子類型為涼鞋或拖鞋，則判斷存在高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素。本發(fā)明利用紅外探頭替代可見(jiàn)光拍攝，拍攝時(shí)無(wú)需額外的照明設(shè)備，從而避免對(duì)司機(jī)察覺(jué)，或駕駛造成干擾，且能夠減少隱私侵犯的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，通過(guò)圖像處理算法自動(dòng)識(shí)別出紅外圖像中的鞋子類型，能夠減少司機(jī)反感和投訴的風(fēng)險(xiǎn)。解決了現(xiàn)有的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素判斷方法是基于攝像頭進(jìn)行拍攝識(shí)別，存在隱私侵犯、需要額外的光源來(lái)照亮拍攝區(qū)域、以及用戶體驗(yàn)差的問(wèn)題。

技術(shù)特征：

1.一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像之前，所述方法還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型，具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)熱成像特征進(jìn)一步判斷所述鞋子類型，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述若識(shí)別出所述鞋子類型為涼鞋或拖鞋，則判斷存在高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素之后，所述方法還包括：

8.一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷裝置，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素的判斷方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及安全駕駛技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：當(dāng)檢測(cè)到任意一個(gè)踏板處于被踩下?tīng)顟B(tài)時(shí)，控制紅外探頭采集當(dāng)前的紅外圖像，其中，所述紅外探頭預(yù)先安裝在方向盤(pán)的下方，且能夠覆蓋所有踏板的范圍，所述踏板包括油門(mén)、離合器和剎車(chē)踏板；通過(guò)圖像處理算法識(shí)別出所述紅外圖像中的鞋子類型；若識(shí)別出所述鞋子類型為涼鞋或拖鞋，則判斷存在高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素。該方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)能夠解決現(xiàn)有的高風(fēng)險(xiǎn)駕駛因素判斷方法是基于攝像頭進(jìn)行拍攝識(shí)別，存在隱私侵犯、需要額外的光源來(lái)照亮拍攝區(qū)域、以及用戶體驗(yàn)差的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：牟森,朱曉暉,劉璐,劉成梅,高如海,張擁軍,陳晉武,閆學(xué)彬,高婭楠,韓喆,劉學(xué)亮,周偉棟
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/17