本发明专利技术公开了车辆运行状态监测方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取目标车辆车内的全景影像信息，并获取驾驶员的脚部动作影像信息；根据全景影像信息和脚部动作影像信息识别得到驾驶员的驾驶操作数据；获取目标车辆的车机监控数据，根据车机监控数据和驾驶操作数据判断目标车辆是否发生异常；当确定目标车辆发生异常，终止目标车辆的驱动信号，并上传报险信息。本发明专利技术对全景影像信息和脚部动作影像信息进行识别整合得到驾驶员的驾驶操作数据，根据驾驶操作数据和车机监控数据实时判断车辆是否发生异常，当车辆发生异常时可对车辆进行制动并自动上传报险信息，保障了用户的行车安全，提高了用户的驾驶体验，可广泛应用于车辆监测技术领域。车辆监测技术领域。车辆监测技术领域。
【技术实现步骤摘要】
车辆运行状态监测方法、系统、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及车辆监测
，尤其是一种车辆运行状态监测方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着汽车电气化的快速发展，制动失效、驱动电机失速的事件时有发生，事故后调查及追责难度较大，且目前车内各类监控设备与车机系统相互独立，仅仅只是将监控的数据进行留存，未进行资源整合用于实时的车辆异常判定，影响了用户的行车安全和驾驶体验。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。
[0004]为此，本专利技术实施例的一个目的在于提供一种车辆运行状态监测方法，该方法可以实时判断车辆是否发生异常，保障了用户的行车安全，提高了用户的驾驶体验。
[0005]本专利技术实施例的另一个目的在于提供一种车辆运行状态监测系统。
[0006]为了达到上述技术目的，本专利技术实施例所采取的技术方案包括：
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆运行状态监测方法，包括以下步骤：
[0008]获取目标车辆车内的全景影像信息，并获取驾驶员的脚部动作影像信息；
[0009]根据所述全景影像信息和所述脚部动作影像信息识别得到所述驾驶员的驾驶操作数据；
[0010]获取所述目标车辆的车机监控数据，根据所述车机监控数据和所述驾驶操作数据判断所述目标车辆是否发生异常；
[0011]当确定所述目标车辆发生异常，终止所述目标车辆的驱动信号，并上传报险信息。
[0012]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述获取目标车辆车内的全景影像信息，并获取驾驶员的脚部动作影像信息这一步骤，其具体为：
[0013]通过全景摄像装置实时拍摄获取所述全景影像信息，并通过脚部摄像装置实时拍摄获取所述脚部动作影像信息；
[0014]其中，所述全景摄像装置安装在所述目标车辆的驾驶座上方，所述脚部摄像装置安装在所述目标车辆的驾驶座底部。
[0015]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述全景影像信息和所述脚部动作影像信息识别得到所述驾驶员的驾驶操作数据这一步骤，其具体包括：
[0016]根据所述全景影像信息确定所述驾驶员的手部动作影像信息，并根据所述手部动作影像信息确定多个连续的手部动作图像帧，进而根据所述手部动作图像帧确定手部动作时序数据；
[0017]根据所述脚部动作影像信息确定多个连续的脚部动作图像帧，并根据所述脚部动作图像帧确定脚部动作时序数据；
[0018]将所述手部动作时序数据输入到预先训练好的手部驾驶操作识别模型，得到所述驾驶员的手部驾驶操作数据，将所述脚部动作时序数据输入到预先训练好的脚部驾驶操作识别模型，得到所述驾驶员的脚部驾驶操作数据；
[0019]根据所述手部驾驶操作数据和所述脚部驾驶操作数据确定所述驾驶操作数据。
[0020]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述车辆运行状态监测方法还包括预先训练所述手部驾驶操作识别模型和所述脚部教书操作识别模型步骤，其具体包括：
[0021]获取第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本为测试人员在试驾时的手部动作时序数据，所述第二训练样本为测试人员在试驾时的脚部动作时序数据；
[0022]对所述第一训练样本进行人工标注得到手部驾驶操作标签，并根据所述第一训练样本和对应的所述手部驾驶操作标签构建第一训练数据集；
[0023]对所述第二训练样本进行人工标注得到脚部驾驶操作标签，并根据所述第二训练样本和对应的所述脚部驾驶操作标签构建第二训练数据集；
[0024]将所述第一训练数据集输入到预先构建的第一长短期记忆神经网络进行训练，利用反向传播算法对所述第一长短期记忆神经网络的模型参数进行优化，得到训练好的手部驾驶操作识别模型；
[0025]将所述第二训练数据集输入到预先构建的第二长短期记忆神经网络进行训练，利用反向传播算法对所述第二长短期记忆神经网络的模型参数进行优化，得到训练好的脚部驾驶操作识别模型。
[0026]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述获取所述目标车辆的车机监控数据，根据所述车机监控数据和所述驾驶操作数据判断所述目标车辆是否发生异常这一步骤，其具体包括：
[0027]通过车机监控系统获取所述车机监控数据，所述车机监控数据包括车辆驱动/制动状态、车辆转向状态以及车辆挡位状态；
[0028]将所述车机监控数据与所述驾驶操作数据进行比对，判断所述车机监控数据是否与所述驾驶操作数据相对应；
[0029]当所述车机监控数据与所述驾驶操作数据不对应，确定所述目标车辆发生异常，当所述车机监控数据与所述驾驶操作数据相对应，确定所述目标车辆未发生异常。
[0030]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述当确定所述目标车辆发生异常，终止所述目标车辆的驱动信号，并上传报险信息这一步骤，其具体为：
[0031]当确定所述目标车辆发生异常，切断所述目标车辆的电机电源，并根据所述车机监控数据和所述驾驶操作数据生成报险信息，进而通过所述目标车辆的举证装置和所述驾驶员的用户终端上传所述报险信息。
[0032]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述车辆运行状态监测方法还包括以下步骤：
[0033]通过所述车机监控数据确定数据交换瞬间流量和数据交换IP地址，根据所述数据交换瞬间流量和所述数据交换IP地址判断是否存在黑客入侵。
[0034]第二方面，本专利技术实施例提供了一种车辆运行状态监测系统，包括：
[0035]影像信息获取模块，用于获取目标车辆车内的全景影像信息，并获取驾驶员的脚部动作影像信息；
[0036]驾驶操作识别模块，用于根据所述全景影像信息和所述脚部动作影像信息识别得到所述驾驶员的驾驶操作数据；
[0037]车辆状态判断模块，用于获取所述目标车辆的车机监控数据，根据所述车机监控数据和所述驾驶操作数据判断所述目标车辆是否发生异常；
[0038]报险模块，用于当确定所述目标车辆发生异常，终止所述目标车辆的驱动信号，并上传报险信息。
[0039]第三方面，本专利技术实施例提供了一种车辆运行状态监测装置，包括：
[0040]至少一个处理器；
[0041]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0042]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的一种车辆运行状态监测方法。
[0043]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的一种车辆运行状态监测方法。
[0044]本专利技术的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到：
[0045]本专利技术实施例获取目标车辆车内的全景影像信息和驾驶员的脚部动作影像信息，根据全景影像信息和脚部动作影像信息识别得到驾驶员的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆运行状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标车辆车内的全景影像信息，并获取驾驶员的脚部动作影像信息；根据所述全景影像信息和所述脚部动作影像信息识别得到所述驾驶员的驾驶操作数据；获取所述目标车辆的车机监控数据，根据所述车机监控数据和所述驾驶操作数据判断所述目标车辆是否发生异常；当确定所述目标车辆发生异常，终止所述目标车辆的驱动信号，并上传报险信息。2.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态监测方法，其特征在于，所述获取目标车辆车内的全景影像信息，并获取驾驶员的脚部动作影像信息这一步骤，其具体为：通过全景摄像装置实时拍摄获取所述全景影像信息，并通过脚部摄像装置实时拍摄获取所述脚部动作影像信息；其中，所述全景摄像装置安装在所述目标车辆的驾驶座上方，所述脚部摄像装置安装在所述目标车辆的驾驶座底部。3.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态监测方法，其特征在于，所述根据所述全景影像信息和所述脚部动作影像信息识别得到所述驾驶员的驾驶操作数据这一步骤，其具体包括：根据所述全景影像信息确定所述驾驶员的手部动作影像信息，并根据所述手部动作影像信息确定多个连续的手部动作图像帧，进而根据所述手部动作图像帧确定手部动作时序数据；根据所述脚部动作影像信息确定多个连续的脚部动作图像帧，并根据所述脚部动作图像帧确定脚部动作时序数据；将所述手部动作时序数据输入到预先训练好的手部驾驶操作识别模型，得到所述驾驶员的手部驾驶操作数据，将所述脚部动作时序数据输入到预先训练好的脚部驾驶操作识别模型，得到所述驾驶员的脚部驾驶操作数据；根据所述手部驾驶操作数据和所述脚部驾驶操作数据确定所述驾驶操作数据。4.根据权利要求3所述的一种车辆运行状态监测方法，其特征在于，所述车辆运行状态监测方法还包括预先训练所述手部驾驶操作识别模型和所述脚部教书操作识别模型步骤，其具体包括：获取第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本为测试人员在试驾时的手部动作时序数据，所述第二训练样本为测试人员在试驾时的脚部动作时序数据；对所述第一训练样本进行人工标注得到手部驾驶操作标签，并根据所述第一训练样本和对应的所述手部驾驶操作标签构建第一训练数据集；对所述第二训练样本进行人工标注得到脚部驾驶操作标签，并根据所述第二训练样本和对应的所述脚部驾驶操作标签构建第二训练数据集；将所述第一训练数据集输入到预先构建的第一长短期记忆神经网络进行训练，利用反向传播算法对所述第一长短期记忆神经网络的模型参数进行优化，得到训练好的手部驾驶操作识别模型；将所述第二训练数...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑少强，
申请(专利权)人：广汽本田汽车研究开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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