System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种驾驶员健康状态检测方法、系统、设备及介质技术方案_技高网

一种驾驶员健康状态检测方法、系统、设备及介质技术方案

技术编号:43335198 阅读:14 留言:0更新日期:2024-11-15 20:31
本发明专利技术公开了一种驾驶员健康状态检测方法、系统、设备及介质,属于车辆驾驶控制技术领域,所述方法包括:通过车内摄像头采集驾驶员的第一健康数据,所采集的第一健康数据发送至车辆控制器;获取可穿戴设备检测的驾驶员第二健康数据,所检测出的驾驶员第二健康数据被传送至本地后端,并发送至车辆控制器;对采集的驾驶员第一健康数据和驾驶员第二健康数据进行融合显示。本发明专利技术将车内摄像头和可穿戴设备两者数据做融合处理,分配不同的权重因子,检测结果精度更高,实时性更强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆驾驶控制,更具体地,尤其涉及一种驾驶员健康状态检测方法、系统、设备及介质


技术介绍

1、随着当前人们的生活工作压力的提高,人们的健康问题越来越严重,患慢性疾病的风险也随之增加,因此人们对健康问题越来越关注。智能穿戴设备因其健康检测功能从而获得了巨大的市场,自问世以来拥有庞大的用户群体。同时,随着智能座舱技术的发展,座舱内传感器可以实现更多的功能。部分oem(原始设备制造商)和供应商对利用车内摄像头对驾驶员健康状态进行检测这项技术展开研究,不仅可以检测驾驶员的健康状态,还可以根据驾驶员的健康状态提供舒适性和安全性的服务和保障。但是车内检测这项技术检测结果的精度受环境变化影响较大,检测结果不稳定,容易误触发服务,影响用户体验。智能手表检测健康指标受环境影响相对较小,但是检测出异常健康状态时应对能力不足,仅针对用户本身,当用户失去意识时,很难保障用户的安全。


技术实现思路

1、本专利技术的一个目的是提供一种驾驶员健康状态检测方法,以解决前述的检测精度受环境变化影响较大,检测结果不稳定,容易误触发服务,影响用户体验,以及检测出异常健康状态时应对能力不足等问题。

2、根据本专利技术的第一方面,提供了一种驾驶员健康状态检测方法,包括:

3、通过车内摄像头采集驾驶员的第一健康数据,所采集的第一健康数据发送至车辆控制器;

4、获取可穿戴设备检测的驾驶员第二健康数据,所检测出的驾驶员第二健康数据被传送至本地后端,并发送至所述车辆控制器;

5、将采集的驾驶员第一健康数据和驾驶员第二健康数据进行融合显示。

6、可选地,车内摄像头采集的驾驶员第一健康数据包括但不限于驾驶员在驾驶过程中的健康状态、精神状态、头部位姿状态以及眼球聚焦状态。

7、可选地,在第一健康数据发送至车辆控制器的步骤中,对应第一健康数据的视频流信号以太网的形式通过网关模组发送至座舱域控制器。

8、可选地,在驾驶员第二健康数据被传送至本地后端的步骤中,本地后端通过api接口与可穿戴设备的服务器后台进行连接,以获取可穿戴设备检测的驾驶员第二健康数据。

9、可选地,将采集的驾驶员第一健康数据和驾驶员第二健康数据采用卡尔曼滤波法进行数据融合,包括:

10、设置初始状态估计、初始协方差矩阵;

11、根据上一时刻的初始状态估计和状态方程,预测当前时刻的状态,同时预测当前状态的不确定性;

12、结合当前观测的第一健康数据的处理结果和可穿戴设备检测的第二健康数据,利用加权因子来更新状态估计,并更新状态估计的不确定性;

13、根据采集到的驾驶员第一健康数据和驾驶员第二健康数据,循环执行预测和更新步骤,实时更新驾驶员的状态估计。

14、可选地,在利用加权因子来更新状态估计的步骤中,加权因子的求解如下:将驾驶员第一健康数据设置为x1,驾驶员第二健康数据设置为x2,x1和x2均满足正态分布,即x1~(0,σ12),x2~(0,σ22),其中σ2为测量误差的方差,最优估计为x=x1+k(x2-x1),k为所求加权因子,最优解为k= σ12/(σ12+σ22)。

15、可选地,驾驶员健康状态检测方法还包括:根据信息的重要性和紧急程度,将数据融合结果在车机主屏幕上进行分层展示。

16、根据本专利技术的第二方面,提供了一种驾驶员健康状态检测系统,包括:

17、第一信息获取模块,用于通过车内摄像头采集驾驶员的第一健康数据,并将第一健康数据发送至车辆控制器;

18、第二信息获取模块,用于获取可穿戴设备检测的驾驶员第二健康数据,所检测出的驾驶员第二健康数据被传送至本地后端,并发送至车辆控制器;

19、信息融合模块,用于将采集的驾驶员第一健康数据和驾驶员第二健康数据进行融合,并显示数据融合结果。

20、根据本专利技术的第三方面,提供了一种计算机设备,包括:存储器及处理器,所述存储器存储有计算机程序,当所述处理器执行所述程序时,实现本专利技术第一方面所述的驾驶员健康状态检测方法。

21、根据本专利技术的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时,实现本专利技术第一方面所述的驾驶员健康状态检测方法。

22、根据本公开的驾驶员健康状态检测方法、系统、设备及介质,具有以下技术效果:

23、通过后台打通获取车内摄像头和可穿戴设备的数据,在可穿戴设备和车内摄像头之间建立数据共享和交换的通道,以便实现数据的整合和统一管理,安全性高,不会存在被攻击的风险,可以保障用户隐私。所采集的第一健康数据和驾驶员第二健康数据均通过同一网关模组发送至同一座舱域控制器,可以兼容各种终端的接入,不局限于一家厂商的方案或生态,包容性强。用户不需要手动同步,可穿戴设备等终端设备检测的结果会同步到服务器后台,本地后端可实时从服务器后台获取数据,实时性强。数据融合可以避免由于检测源单一导致误差较大,为不同终端的检测结果赋予不同的加权因子,误差越小的终端加权因子越高,使最终的检测结果呈现较高的精度表现。

24、通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述,本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。

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【技术保护点】

1.一种驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,车内摄像头采集的驾驶员第一健康数据包括但不限于驾驶员在驾驶过程中的健康状态、精神状态、头部位姿状态以及眼球聚焦状态信息。

3.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,在第一健康数据发送至车辆控制器的步骤中,对应第一健康数据的视频流信号采用以太网的形式通过网关模组发送至座舱域控制器。

4.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,在驾驶员第二健康数据被传送至本地后端的步骤中,本地后端通过API接口与可穿戴设备的服务器后台进行连接,以获取可穿戴设备检测的驾驶员第二健康数据。

5.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,将采集的驾驶员第一健康数据和驾驶员第二健康数据采用卡尔曼滤波法进行数据融合,包括:

6.根据权利要求5所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,在利用加权因子来更新状态估计的步骤中,加权因子的求解如下:将驾驶员第一健康数据设置为X1,驾驶员第二健康数据设置为X2,X1和X2均满足正态分布,即X1~(0,σ12),X2~(0,σ22),其中σ2为测量误差的方差,最优估计为X=X1+K(X2-X1),K为所求加权因子,最优解为K= σ12/(σ12+σ22)。

7.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,还包括:根据信息的重要性和紧急程度,将数据融合结果在车机主屏幕上进行分层展示。

8.一种驾驶员健康状态检测系统,其特征在于,包括:

9.一种计算机设备,其特征在于,包括:存储器及处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,当所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1-7中任一项所述的驾驶员健康状态检测方法。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时,实现如权利要求1-7中任一项所述的驾驶员健康状态检测方法。

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【技术特征摘要】

1.一种驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,车内摄像头采集的驾驶员第一健康数据包括但不限于驾驶员在驾驶过程中的健康状态、精神状态、头部位姿状态以及眼球聚焦状态信息。

3.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,在第一健康数据发送至车辆控制器的步骤中,对应第一健康数据的视频流信号采用以太网的形式通过网关模组发送至座舱域控制器。

4.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,在驾驶员第二健康数据被传送至本地后端的步骤中,本地后端通过api接口与可穿戴设备的服务器后台进行连接,以获取可穿戴设备检测的驾驶员第二健康数据。

5.根据权利要求1所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,将采集的驾驶员第一健康数据和驾驶员第二健康数据采用卡尔曼滤波法进行数据融合,包括:

6.根据权利要求5所述的驾驶员健康状态检测方法,其特征在于,在...

【专利技术属性】
技术研发人员:姚志伟李效奎汪振兴
申请(专利权)人:大众汽车安徽有限公司
类型:发明
国别省市:

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