一种面向公交司机的晨检方法、设备和系统与流程

1.本发明涉及公交安全驾驶领域，尤其指一种基面向公交司机的晨检方法、设备和系统。


背景技术：

2.当前公交车司机在开车上班前，并没有相应的身体检查和情绪检查的方案，导致公交车司机因为身体原因或情绪问题给乘客带来人身威胁或隐患。


技术实现要素：

3.本发明目的在于提供一种面向公交司机的晨检方法，以实现对公交司机的身体、情绪和驾驶行为的综合监测，提高公交司机的上岗驾驶可靠性。
4.一种面向公交司机的晨检方法，包括：
5.获取当天上班的公交司机的身体指标，所述身体指标包括但不限于：酒精含量、血压、身体状态、情绪参数；
6.利用预设算法对所述身体指标进行的计算，得到晨检评分；
7.依据该晨检评分输出上班建议数据。
8.优选地，利用预设算法对所述身体指标进行的计算，包括：
9.依据生物节律算法评估该公交司机的智力状态、情绪状态和体力状态；
10.利用人脸识别算法获取公交司机身份信息。
11.优选地，该方法还包括：
12.构建该公交司机画像，包括：获取多次对所述公交车司机的身体指标数据；
13.同时结合所述公交司机驾驶车辆异常登记数据，所述车辆异常登记数据存储于后台数据库中；
14.通过主动安全系统分析该公交司机的驾驶行为及车辆状态，形成该公交司机画像。
15.优选地，该方法还包括：
16.当公交司机的身体指标出现异常且所述晨检评分指示超过阈值，利用调度系统平台调用其他班次司机，替换该班次的公交司机。
17.优选地，该方法还包括：
18.依据该公交司机的历史驾驶行为分析数据判断晨检评分。
19.一种面向公交司机的晨检设备，包括：
20.指标获取模块，获取当天上班的公交司机的身体指标，所述身体指标包括但不限于：酒精含量、血压、身体状态、情绪参数；
21.计算模块，利用预设算法对所述身体指标进行的计算，得到晨检评分；
22.建议数据输出模块，依据该晨检评分输出上班建议数据。
23.优选地，计算模块具体实现：
24.依据生物节律算法评估该公交司机的智力状态、情绪状态和体力状态；
25.利用人脸识别算法获取公交司机身份信息。
26.优选地，该设备还包括：
27.公交司机画像构建模块，具体实现为：获取多次对所述公交车司机的身体指标数据；
28.同时结合所述公交司机驾驶车辆异常登记数据，所述车辆异常登记数据存储于后台数据库中；
29.通过主动安全系统分析该公交司机的驾驶行为及车辆状态，形成该公交司机画像。
30.另一方面，本发明还披露了一种面向公交司机的晨检系统，包括以上面向公交司机的晨检设备、主动安全系统和调度系统；
31.所述主动安全系统用于根据所述晨检设备的输出进行公交司机画像构建；
32.所述调度系统用于根据所述晨检设备的输出进行公交车排班调度本发明的实施例提出的对公交车司机在上班驾驶前进行酒精检测、血压检测、身体状态检测、情绪监测，当出现身体异常或情绪较大波动时，综合评估后将给出评分及上下班建议。以实现对公交司机的身体、情绪和驾驶行为的综合监测，提高公交司机的上岗驾驶可靠性，降低对乘客带来人身威胁或隐患。
附图说明
33.图1为本发明实施例的面向公交司机的晨检方法的流程图；
34.图2为本发明实施例的面向公交司机的晨检方法的一个流程图；
35.图3为本发明实施例的面向公交司机的晨检方法的又一个流程图；
36.图4本发明实施例的面向公交司机的晨检系统的结构示意图。
具体实施方式
37.本发明具体实施方式涉及一种面向公交司机的晨检方法、设备和系统，对公交司机的身体、情绪和驾驶行为的综合监测，提高公交司机的上岗驾驶可靠性。
38.图1示出了一种面向公交司机的晨检方法，包括：
39.s11：获取当天上班的公交司机的身体指标，所述身体指标包括但不限于：酒精含量、血压、身体状态、情绪参数；
40.以上参量关系到公交司机的安全驾驶的关键参量，并不局限。对于酒精含量目的是了解公交司机是否酒驾及醉驾、对于患有高低血压关联疾病的公交司机，需在血压安全阈值内安排该公交司机上岗、对于身体状态，如睡眠不足或疲劳疲劳驾驶的的公交司机进行指标获取、对于情绪上有异常波动，如愤怒，忧郁的情绪参数进行获取。
41.s12：利用预设算法对所述身体指标进行的计算，得到晨检评分；
42.利用预设算法对所述身体指标进行的计算，包括：
43.依据生物节律算法评估该公交司机的智力状态、情绪状态和体力状态；
44.生物节律算法是针对人类身体节律的研究，包括生理方面的周期性变化，与生理相关的情绪波动和体力的规律性变化。
45.利用人脸识别算法获取公交司机身份信息。
46.脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。以此获取公交车司机身份。
47.s13：依据该晨检评分输出上班建议数据。
48.当公交司机的身体指标出现异常且所述晨检评分指示超过阈值，利用调度系统平台调用其他班次司机，替换该班次的公交司机。
49.所述晨检评分的计算方式可优选为根据指标权重进行计算，也可根据预设模型进行反馈式优化，在有其他参数参与计算时，根据新增参数的影响程度进行权重或计算方式的调整。
50.同时，也可以依据该公交司机的历史驾驶行为分析数据判断晨检评分。
51.需要说明的是，公交司机过往历史行为可以作为评价当前晨检最终结果的指标，比如公交司机a有过右转不打灯或者抢道占道的行为，而晨检的身体参数中有指示该公交司机血压异常的中间结果，则结合历史驾驶行为，可以初步判断，公交司机由于血压过高或过低而出现头晕症状，会增加抢道占道发生危险的几率，而晨检评分将以此作为调整依据。
52.参见图2，构建该公交司机画像步骤，包括：
53.s21：获取多次对所述公交车司机的身体指标数据；
54.s22：结合所述公交司机驾驶车辆异常登记数据，所述车辆异常登记数据存储于后台数据库中；
55.s24：通过主动安全系统分析该公交司机的驾驶行为及车辆状态，形成该公交司机画像。
56.各个公交司机均有行车习惯、身体状况、节律差异和所行使路线的特点等，与公交司机息息相关的数据，而公交司机所驾驶的车辆是保证安全驾驶的基础条件，在该公交司机已多次报备车辆问题，甚至由于车辆问题而出现行驶异常的记录，则结合公交司机、其驾驶车辆、线路特点进行当日的排班调整。
57.图3示出了一种面向公交司机的晨检设备，包括：
58.指标获取模块31，获取当天上班的公交司机的身体指标，所述身体指标包括但不限于：酒精含量、血压、身体状态、情绪参数；
59.计算模块32，利用预设算法对所述身体指标进行的计算，得到晨检评分；
60.优选地，计算模块具体实现：
61.依据生物节律算法评估该公交司机的智力状态、情绪状态和体力状态；
62.利用人脸识别算法获取公交司机身份信息。
63.建议数据输出模块33，依据该晨检评分输出上班建议数据。
64.图中还示出了公交司机画像构建模块34，具体实现：
65.获取多次对所述公交车司机的身体指标数据；
66.同时结合所述公交司机驾驶车辆异常登记数据，所述车辆异常登记数据存储于后台数据库中；
67.通过主动安全系统分析该公交司机的驾驶行为及车辆状态，形成该公交司机画像。
68.另一方面，参考图4，示出了一种面向公交司机的晨检系统，包括以上面向公交司机的晨检设备41、主动安全系统42和调度系统43；
69.所述主动安全系统42用于根据所述晨检设备的输出进行公交司机画像构建；
70.所述主动安全系统为车载系统，其所储备的数据与晨检设备进行数据互联，完成对司机上岗驾驶前的精准评估。
71.所述调度系统43用于根据所述晨检设备的输出进行公交车排班调度。
72.所述调度系统可根据晨检设备上传的数据和评分，进行当前班次及当日班次的调整。
73.综上所述：
74.本发明的实施例提出的对公交车司机在上班驾驶前进行酒精检测、血压检测、身体状态检测、情绪监测，当出现身体异常或情绪较大波动时，综合评估后将给出评分及上下班建议。以实现对公交司机的身体、情绪和驾驶行为的综合监测，提高公交司机的上岗驾驶可靠性，降低对乘客带来人身威胁或隐患。
75.应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。
76.说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
77.虽然本发明所公开的实施方式如上，但的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。