利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法及系統(tǒng)，包括：獲取駕駛員生理參數(shù)；獲取實(shí)時(shí)車況數(shù)據(jù)參數(shù)；將上述兩組參數(shù)進(jìn)行時(shí)間軸同步；用R/S分析法計(jì)算兩組參數(shù)的Hurst指數(shù)HBIO和HOBD；當(dāng)HBIO和HOBD同時(shí)小于報(bào)警閾值，判定駕駛員生理參數(shù)和車況數(shù)據(jù)參數(shù)會(huì)對(duì)交通狀況產(chǎn)生負(fù)面影響，很可能發(fā)生交通事故；最后進(jìn)行后臺(tái)處理。將駕駛員的生理參數(shù)提取出來，作為對(duì)交通狀況產(chǎn)生影響的最主要因素，并通過與車況數(shù)據(jù)的融合，提高了監(jiān)測(cè)的可靠性，通過R/S分析法計(jì)算車況數(shù)據(jù)參數(shù)和駕駛員生理參數(shù)的Hurst指數(shù)，來判斷下一個(gè)時(shí)間段內(nèi)車況和生理數(shù)據(jù)的走勢(shì)，量化計(jì)算了車況數(shù)據(jù)和生理參數(shù)需要預(yù)警的閾值。
【專利說明】利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種利用車況和駕駛員生理參數(shù)等信息用于預(yù)測(cè)交通狀況，起到預(yù)警、提前梳理交通、智能管理的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]交通安全，交通堵塞及環(huán)境污染是困擾當(dāng)今國(guó)際交通領(lǐng)域的三大難題，尤其以交通安全問題最為嚴(yán)重。采用智能交通技術(shù)提高道路管理水平后，每年僅交通事故死亡人數(shù)就可減少30%以上，并能提高交通工具的使用效率50%以上。為此，世界各發(fā)達(dá)國(guó)家競(jìng)相投入大量資金和人力，進(jìn)行大規(guī)模的智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,簡(jiǎn)稱ITS)技術(shù)研究試驗(yàn)。
[0003]現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)雖然能夠在道路、車輛和駕駛員之間建立快速通訊聯(lián)系，即哪里發(fā)生了交通事故，哪里交通擁擠，哪條路最為暢通，該系統(tǒng)會(huì)以最快的速度提供給駕駛員和交通管理人員，但是現(xiàn)有的智能交通系統(tǒng)都屬于事后傳播信息類型，即發(fā)生了問題才會(huì)下發(fā)通知，告知駕駛員。而現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)的發(fā)展方向是:車輛靠系統(tǒng)的智能在道路上自由行使，道路靠系統(tǒng)的智能將交通流量調(diào)整至最佳狀態(tài)，管理人員靠系統(tǒng)的智能掌握道路、車輛的行蹤。
[0004]實(shí)際情況中，駕駛員還是車輛的主要操作控制人員，交通狀況最終是由人、車、路的綜合因素決定，其中最重要的因素還是駕駛員，包括其操作能力、反應(yīng)速度、情緒等。所以，交通狀況的數(shù)據(jù)采集離不開對(duì)駕駛員的信息采集。而現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)于駕駛員信息的采集都只停留在表象分析上，與車輛的行駛狀態(tài)信息并未進(jìn)行有效的關(guān)聯(lián)，更沒有將二者之間的關(guān)系進(jìn)行量化。因此無法獲得駕駛員信息是否會(huì)對(duì)駕駛產(chǎn)生不良影響的準(zhǔn)確的結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于如何量化計(jì)算車況和駕駛員生理參數(shù)需要預(yù)警的閾值，進(jìn)而預(yù)測(cè)接下來的交通狀況，從而提出一種利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法及系統(tǒng)。
[0006]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的提供以下技術(shù)方案:
[0007]利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法，包括如下步驟:
[0008]S1:實(shí)時(shí)獲取第一參數(shù)，所述第一參數(shù)包括駕駛員生理參數(shù)；
[0009]實(shí)時(shí)獲取第二參數(shù)，所述第二參數(shù)包括實(shí)時(shí)車況數(shù)據(jù)參數(shù)；
[0010]S2:以獲取時(shí)間為橫坐標(biāo)，以獲取到的所述第一參數(shù)和所述第二參數(shù)為縱坐標(biāo)建立坐標(biāo)系；
[0011]S3:在橫坐標(biāo)[0，T]的范圍內(nèi)，將其劃分為若干個(gè)等長(zhǎng)時(shí)間段進(jìn)行如下分析:
[0012]S31:采用R/S分析法分別獲得第一參數(shù)的Hurst指數(shù)Hbiq和第二參數(shù)的Hurst指數(shù)Η—;當(dāng)所述第一參數(shù)的Hurst指數(shù)H.和所述第二參數(shù)的Hurst指數(shù)H_同時(shí)小于報(bào)警閾值Th時(shí)，判定在下一時(shí)間段中該駕駛員的當(dāng)前狀態(tài)會(huì)對(duì)交通狀況產(chǎn)生負(fù)面影響；[0013]S32:報(bào)警提示駕駛員其當(dāng)前狀態(tài)會(huì)對(duì)交通狀況產(chǎn)生負(fù)面影響，同時(shí)將該報(bào)警提示信息發(fā)送至控制器，所述控制器采集到報(bào)警提示信息后對(duì)于該報(bào)警提示信息關(guān)聯(lián)的車輛進(jìn)行追蹤。
[0014]上述的利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法，所述步驟S31中的所述第二參數(shù)的Hurst指數(shù)Hobd的計(jì)算過程為:
[0015]S311:設(shè)定
【權(quán)利要求】
1.一種利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法，其特征在于，包括如下步驟: S1:實(shí)時(shí)獲取第一參數(shù)，所述第一參數(shù)包括駕駛員生理參數(shù)； 實(shí)時(shí)獲取第二參數(shù)，所述第二參數(shù)包括實(shí)時(shí)車況數(shù)據(jù)參數(shù)； 52:以獲取時(shí)間為橫坐標(biāo)，以獲取到的所述第一參數(shù)和所述第二參數(shù)為縱坐標(biāo)建立坐標(biāo)系; 53:在橫坐標(biāo)[0，T]的范圍內(nèi)，將其劃分為若干個(gè)等長(zhǎng)時(shí)間段進(jìn)行如下分析: 531:采用R/S分析法分別獲得第一參數(shù)的Hurst指數(shù)Hbm和第二參數(shù)的Hurst指數(shù)Hobd ;當(dāng)所述第一參數(shù)的Hurst指數(shù)H.和所述第二參數(shù)的Hurst指數(shù)Η_同時(shí)小于報(bào)警閾值Th時(shí)，判定在下一時(shí)間段中該駕駛員的當(dāng)前狀態(tài)會(huì)對(duì)交通狀況產(chǎn)生負(fù)面影響； 532:報(bào)警提示駕駛員其當(dāng)前狀態(tài)會(huì)對(duì)交通狀況產(chǎn)生負(fù)面影響，同時(shí)將該報(bào)警提示信息發(fā)送至控制器，所述控制器采集到報(bào)警提示信息后對(duì)于該報(bào)警提示信息關(guān)聯(lián)的車輛進(jìn)行追足示O
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法，其特征在于，所述步驟S31中的所述第二參數(shù)的Hurst指數(shù)Hmi的計(jì)算過程為: 5311:設(shè)定
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的利用車況和生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法，其特征在于，所述步驟S31中的所述第一參數(shù)的Hurst指數(shù)Hbm的計(jì)算過程為: 5314:設(shè)定
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法，其特征在于，所述報(bào)警閾值Th=0.5。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的利用車況和生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的方法，其特征在于，所述駕駛員生理參數(shù)包括面部情緒參數(shù)和生理特征參數(shù)；所述面部情緒參數(shù)通過獲取駕駛員面部的視頻信息，對(duì)所述視頻信息的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行分層提取，獲取面部情緒參數(shù)；所述生理特征參數(shù)包括駕駛員的脈搏、血壓；所述車況數(shù)據(jù)參數(shù)包括發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、車速、瞬時(shí)油耗中的任意一種或者幾種的組合。
6.一種利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的系統(tǒng)，其特征在于，其與車輛之間具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，其進(jìn)一步包括: 第一數(shù)據(jù)獲取模塊:用于獲取駕駛員的生理參數(shù)；` 第二數(shù)據(jù)獲取模塊:用于獲取實(shí)時(shí)車況數(shù)據(jù)參數(shù)； 數(shù)據(jù)同步模塊:將所述第一數(shù)據(jù)獲取模塊中的生理參數(shù)和所述第二數(shù)據(jù)獲取模塊中的車況數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行時(shí)間軸同步； 分析判斷模塊:用于在時(shí)間區(qū)域[0，T]的范圍內(nèi)，將其劃分為若干個(gè)等長(zhǎng)時(shí)間段進(jìn)行如下分析: 采用R/S分析法分別獲得第一參數(shù)的Hurst指數(shù)Hbm和第二參數(shù)的Hurst指數(shù)Hqbd ；當(dāng)所述第一參數(shù)的Hurst指數(shù)Hbiq和所述第二參數(shù)的Hurst指數(shù)Hqbd同時(shí)小于報(bào)警閾值Th時(shí)，判定在下一時(shí)間段中該駕駛員的當(dāng)前狀態(tài)會(huì)對(duì)交通狀況產(chǎn)生負(fù)面影響； 報(bào)警提示模塊，用于報(bào)警提示駕駛員其當(dāng)前狀態(tài)會(huì)對(duì)交通狀況產(chǎn)生負(fù)面影響，同時(shí)將該報(bào)警提示信息發(fā)送至控制器，所述控制器采集到報(bào)警提示信息后對(duì)于該報(bào)警提示信息關(guān)聯(lián)的車輛進(jìn)行追蹤。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的系統(tǒng)，其特征在于，所述第一數(shù)據(jù)獲取模塊包括: 攝像頭，用于獲取駕駛員面部的視頻信息； 情緒參數(shù)提取單元，獲取駕駛員面部的視頻信息，對(duì)所述視頻信息的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行分層提取，獲取面部情緒參數(shù)； 生理特征參數(shù)獲取單元，獲取駕駛員的脈搏和血壓。
8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的利用車況和駕駛員生理參數(shù)進(jìn)行交通預(yù)警的系統(tǒng)，其特征在于，所述第二數(shù)據(jù)獲取模塊直接讀取車輛OBD系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、車速、瞬時(shí)油耗中的任意一種或 者幾種的組作為車況數(shù)據(jù)參數(shù)。
【文檔編號(hào)】G08G1/16GK103606247SQ201310648085
【公開日】2014年2月26日 申請(qǐng)日期:2013年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月4日
【發(fā)明者】李慧云, 彭磊, 徐國(guó)卿 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院