一种车辆控制方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种车辆控制方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及车辆管理技术领域，该方法包括以下步骤：基于驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史患病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息；基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶行为信息以及疾病类型信息，获取驾驶员与疾病类型信息相对应患病概率；当患病概率大于预设阈值时，则控制目标车辆进行紧急制动。也就是本申请中通过摄像装置获取驾驶员的人体特征信息，再基于该人体特征信息利用算法推断出驾驶员患病类型，避免了直接通过在目标车辆上安装体征参数检测物联网设备获取人体健康状态的稳定性较差以及误报率高的问题，从而提高了车辆在行驶过程中对驾驶员的健康状态进行识别的效率。态进行识别的效率。态进行识别的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆控制方法、装置、电子设备以及存储介质


[0001]本申请涉及汽车智能驾
，具体涉及一种车辆控制方法、装置、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车保有量和使用率的不断提高，越来越多的驾驶员出于多种需求在用更长的时间在驾驶各类车辆，随之而来的问题也层出不穷。例如，驾驶员疲劳监测和预警不足导致交通事故增加；或者驾驶员的生理健康状态监测缺乏导致职业病高发。
[0003]现有技术中对驾驶员的健康状态的检测方法通常是在车辆的方向盘、座椅上安装体征参数检测物联网设备，或者给驾驶员佩戴各种手环、脚环等设备，监测疾病数量有限，设计、建设以及维护成本都很高，稳定性也差，一旦设备损坏，系统基本就失去相应功能。另外，图形分析相关技术，流量高，图形比对效率低下，误报率高，体验感较差，实施困难。这些因素导致智能驾驶效率低下，从而导致的交通事故也时有发生，善后成本也很高。
[0004]因此，如何提高对车辆在行驶过程中对驾驶员的健康状态进行识别的效率，是目前急需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种车辆控制方法、装置、电子设备以及存储介质，以提高对车辆在行驶过程中对驾驶员的健康状态进行识别的效率，从而保障行车安全。
[0006]为实现上述目的，本申请提供以下方案。
[0007]第一方面，本申请提供了一种车辆控制方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]基于驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史患病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息；
[0009]基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶行为信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率；
[0010]当所述患病概率大于预设阈值时，则控制目标车辆进行紧急制动。
[0011]进一步的，所述基于驾驶员人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息，包括以下步骤：
[0012]将驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息输入患病类型识别模型，获取所述患病类型识别模型输出的驾驶员疑似所患疾病类型信息。
[0013]进一步的，所述基于驾驶员人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息之前，包括以下步骤：
[0014]利用驾驶员历史人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息对应的驾驶员患病信息对所述患病类型识别模型进行训练，直至所述患病类型识别模型收敛。
[0015]进一步的，所述基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶类型信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率，包括以下步骤：
[0016]将驾驶员所驾驶的目标车辆的实时异常行驶行为信息以及所述疾病类型信息输入训练后的贝叶斯模型，获取在驾驶员在驾驶目标车辆时发生所述异常行驶行为时，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率。
[0017]进一步的，所述基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶类型信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率之前，包括以下步骤：
[0018]利用智能驾驶异常数据库中的各驾驶异常行为信息对应的患病信息来训练所述贝叶斯模型，得到训练后的贝叶斯模型。
[0019]进一步的，所述基于驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史患病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息之后，包括以下步骤：
[0020]基于所述驾驶员实时人体特征信息判断驾驶员是否存在异常状态；
[0021]若存在，则向目标车辆驾驶舱内的语音播报系统发送报警提示信息。
[0022]进一步的，所述基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶行为信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率之前，包括以下步骤：
[0023]实时获取驾驶员所驾驶的目标车辆的驾驶行为数据以及目标车辆的运行数据；
[0024]基于所述驾驶行为数据以及所述目标车辆的运行数据判断驾驶员是否异常驾驶行为；
[0025]若存在，则向目标车辆驾驶舱内的语音播报系统发送报警提示信息。
[0026]第二方面，本申请提供了一种车辆控制装置，所述装置包括：
[0027]疾病类型确定模块，其用于基于驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史患病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息；
[0028]患病概率获取模块，其用于基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶行为信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率；
[0029]车辆控制模块，其用于当所述患病概率大于预设阈值时，则控制目标车辆进行紧急制动。
[0030]进一步的，所述疾病类型确定模块还用于：
[0031]将驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息输入患病类型识别模型，获取所述患病类型识别模型输出的驾驶员疑似所患疾病类型信息。
[0032]进一步的，所述疾病类型确定模块还用于：利用驾驶员历史人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息对应的驾驶员患病信息对所述患病类型识别模型进行训练，直至所述患病类型识别模型收敛。
[0033]进一步的，所述患病概率获取模块还用于：
[0034]将驾驶员所驾驶的目标车辆的实时异常行驶行为信息以及所述疾病类型信息输入训练后的贝叶斯模型，获取在驾驶员在驾驶目标车辆时发生所述异常行驶行为时，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率。
[0035]进一步的，所述患病概率获取模块还用于：
[0036]利用智能驾驶异常数据库中的各驾驶异常行为信息对应的患病信息来训练所述贝叶斯模型，得到训练后的贝叶斯模型。
[0037]进一步的，所述疾病类型确定模块还包括：
[0038]第一判断子模块，其用于基于所述驾驶员实时人体特征信息判断驾驶员是否存在
异常状态；
[0039]第一信息发送子模块，其用于若存在，则向目标车辆驾驶舱内的语音播报系统发送报警提示信息。
[0040]进一步的，所述患病概率获取模块还包括：
[0041]数据获取子模块，其用于实时获取驾驶员所驾驶的目标车辆的驾驶行为数据以及目标车辆的运行数据；
[0042]第二判断模块，其用于基于所述驾驶行为数据以及所述目标车辆的运行数据判断驾驶员是否异常驾驶行为；
[0043]第二信息发送模块，其用于若存在，则向目标车辆驾驶舱内的语音播报系统发送报警提示信息。
[0044]本申请提供的技术方案带来的有益效果包括：
[0045]本申请中首先通过驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史患病信息确定驾驶员疑似患病类型，再根据目标车辆的异常行驶行为信息来确定驾驶员的患病概率，也就是本申请中通过摄像装置获取驾驶员的人体特征信息，再基于该人体特征信息利用算法推断出驾驶员患病类型，避免了直接通过在目标车辆上安装体征参数检测物联网设备获取人体健康状态的稳定性较差以及误报率高的问题，从而提高了车辆在行驶过程中对驾驶员的健康状态进行识别的效率。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史患病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息；基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶行为信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率；当所述患病概率大于预设阈值时，则控制目标车辆进行紧急制动。2.如权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述基于驾驶员人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息，包括以下步骤：将驾驶员实时人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息输入患病类型识别模型，获取所述患病类型识别模型输出的驾驶员疑似所患疾病类型信息。3.如权利要求2所述车辆控制方法，其特征在于，所述基于驾驶员人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息，获取驾驶员疑似所患疾病类型信息之前，包括以下步骤：利用驾驶员历史人体特征信息以及驾驶员历史疾病信息对应的驾驶员患病信息对所述患病类型识别模型进行训练，直至所述患病类型识别模型收敛。4.如权利要求1所述车辆控制方法，其特征在于，所述基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶类型信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率，包括以下步骤：将驾驶员所驾驶的目标车辆的实时异常行驶行为信息以及所述疾病类型信息输入训练后的贝叶斯模型，获取在驾驶员在驾驶目标车辆时发生所述异常行驶行为时，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率。5.如权利要求4所述的车辆控制方法，其特征在于，所述基于驾驶员所驾驶的目标车辆的异常行驶类型信息以及所述疾病类型信息，获取驾驶员与所述疾病类型信息相对应患病概率之前，包括以下步骤：利用智能驾驶异常数据库中的各驾驶异常行为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文平，
申请(专利权)人：东风商用车有限公司，
类型：发明
国别省市：