一种行驶速度控制方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种行驶速度控制方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着车辆的高频次使用，车辆的驾驶安全成为人们关注的话题，对司机状态监测控制仪的应用也越来越广泛，除监测驾驶员在行驶过程中的行驶状态进行安全管理外，还应用于营运车辆和危险品运输车辆的车队管理、保险理赔和行政管理等方面。现有的司机状态监测控制仪主要是监测驾驶员在驾驶过程中的不良行为，对于影响车辆驾驶安全的行为进行及时的预警提醒，促使驾驶员进行纠正保证驾驶的安全性，但是驾驶员如果处于病理状态时，预警提醒并不能保证驾驶的安全性。


技术实现要素：

3.本发明提供一种行驶速度控制方法、装置、电子设备及存储介质，以实现利用监测终端控制车辆速度，有效降低车辆的事故率。
4.第一方面，本发明实施例提供了一种行驶速度控制方法，应用于监测设备，该方法包括：
5.获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和所述车辆的行驶条件；
6.对所述监测视频进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态；
7.根据所述行驶条件和所述驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到所述车辆的目标行驶速度；
8.根据所述目标行驶速度和所述当前行驶速度生成控制信号，并将所述控制信号发送给自动驾驶系统，以使得所述自动驾驶系统根据所述控制信号控制所述车辆行驶。
9.进一步的，所述预设行驶规则库通过如下方式得到：
10.获取线上数据库中预设车辆的行驶数据；
11.确定所述预设车辆的行驶数据对应的安全评分；
12.根据预设安全阈值与所述安全评分，对所述预设车辆的行驶数据进行筛选，得到目标行驶数据；
13.将所述目标行驶数据中驾驶员状态、行驶条件和行驶速度关联存储至所述预设行驶规则库中。
14.进一步的，对所述监测视频进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态，包括：
15.对所述监测视频中的驾驶要素进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态，所述驾驶要素包括驾驶人员肢体动作和驾驶人员面部信息，所述驾驶状态包括所述驾驶人员动作的类型信息和所述驾驶人员面部的精神状态。
16.进一步的，所述驾驶人员面部信息包括眼球转动频次、眼部视线范围和闭眼次数。
17.进一步的，根据所述行驶条件和所述驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到所
述车辆的目标行驶速度，包括：
18.从所述预设行驶规则库中查找与所述车辆的行驶条件和所述驾驶人员的驾驶状态的相似度满足预设相似度条件的行驶条件和驾驶状态，得到目标行驶条件和目标驾驶状态；
19.将所述目标行驶条件和所述目标驾驶状态对应的行驶速度作为所述目标行驶速度。
20.进一步的，从所述预设行驶规则库中查找与所述车辆的行驶条件和所述驾驶人员的驾驶状态的相似度满足预设相似度条件的行驶条件和驾驶状态，得到目标行驶条件和目标驾驶状态，包括：
21.结合各个所述驾驶要素的权重计算所述驾驶人员的驾驶状态与所述预设行驶规则库中的驾驶状态的相似度，并计算所述车辆的行驶条件与所述预设行驶规则库中的行驶条件的相似度；
22.利用所述驾驶状态的相似度和所述行驶条件的相似度，从所述预设行驶规则库中选取与所述车辆的行驶条件和所述驾驶人员的驾驶状态相似度最大的行驶条件和驾驶状态作为所述目标行驶条件和所述目标驾驶状态。
23.进一步的，根据所述目标行驶速度和所述当前行驶速度生成控制信号，包括：
24.确定所述目标行驶速度和所述当前行驶速度的差值，并确定所述差值是否大于零；
25.当所述差值大于零，则根据所述差值生成上调行驶速度的控制信号；
26.当所述差值小于零，则根据所述差值生成下调行驶速度的控制信号。
27.第二方面，本发明实施例还提供了一种行驶速度控制装置，该装置包括：
28.信息获取模块，用于获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和所述车辆的行驶条件；
29.状态分析模块，用于对所述监测视频进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态；
30.目标匹配模块，用于根据所述行驶条件和所述驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到所述车辆的目标行驶速度；
31.信号生成模块，用于根据所述目标行驶速度和所述当前行驶速度生成控制信号，并发送给自动驾驶系统，以使得所述自动驾驶系统根据所述控制信号控制所述车辆行驶。
32.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
33.一个或多个处理器；
34.存储装置，用于存储一个或多个程序，
35.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的行驶速度控制方法。
36.第四方面，本发明实施例还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所述的行驶速度控制方法。
37.本发明实施例中，通过获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和车辆的行驶条件；对监测视频进行分析识别，得到驾驶人员的驾驶状态；根据行驶条件和驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到车辆的目标行驶速度；根据目标行驶速度和当前行驶速度
生成控制信号，并将控制信号发送给自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据控制信号控制车辆行驶。即，本发明实施例，通过驾驶状态和行驶条件自动确定车辆的目标行驶速度，并根据目标行驶速度和自动驾驶系统自动控制车辆行驶，避免在驾驶人员处于非正常驾驶状态时，不能及时纠正驾驶动作造成事故发生；通过对驾驶人员和车辆进行实时监控，利用监测终端控制车辆速度，有效降低车辆的事故率。
附图说明
38.图1是本发明实施例提供的行驶速度控制方法的一个流程示意图；
39.图2是本发明实施例提供的行驶速度控制方法的另一流程示意图；
40.图3是本发明实施例提供的行驶速度控制装置的一个结构示意图；
41.图4是本发明实施例提供的电子设备的一个结构示意图。
具体实施方式
42.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
43.图1为本发明实施例提供的行驶速度控制方法的一个流程示意图，该方法可以由本发明实施例提供的行驶速度控制装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。在一个具体的实施例中，该装置可以集成在电子设备中，电子设备比如可以是服务器。以下实施例将以该装置集成在电子设备中为例进行说明，参考图1，该方法具体可以包括如下步骤：
44.s110、获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和车辆的行驶条件；
45.示例地，监测视频可以来自视频采集设备，视频采集设备可以是摄像头、录像机等具有视频采集功能的设备，用于通过监测视频中的驾驶人员和车辆信息控制车辆进行安全行驶。监测视频可以是实时采集的监控视频，也可以是预先采集的监控视频；当监测视频为实时采集的监测视频时，利用实时监测视频实时获取驾驶人员的驾驶状态，以便于实时对车辆进行行驶监测和控制；当监测视频为预先采集的监测视频时，利用预先采集的监测视频对车辆安全行驶进行测试，以确定通过驾驶状态确定目标行驶速度的准确度和安全性。车辆的当前行驶速度可以是通过车辆上安装的高精度gps定位模块实时获取的车辆的实时行驶速度，也可以是车辆内部车安全信息综合监测装置中的解析模块(tax箱)实时获取的车辆的实时行驶速度，在车辆内的gps定位模块和tax箱同时获取到车辆的实时行驶速度不一致时，可以通过精确度的设置选取精确度较高的车辆的实时行驶速度；在车辆内的gps定位模块和tax箱任意一个出现获取到的车辆的实时行驶速度错误，则使用另外一个正确的车辆的实时行驶速度。车辆的行驶条件可以是根据车辆的行驶环境确定的车辆行驶的场景条件，比如：道路形状、道路光线、行人数量、车道数量和危险对象等。
46.具体实现中，根据视频采集设备从车辆的驾驶室内采集驾驶人员对应的监测视频，并可以通过车辆上安装的高精度gps定位模块和车辆内部车安全信息综合监测装置中的解析模块实时获取车辆的当前行驶速度。利用车辆上安装的摄像头或道路两旁安装的路侧单元获取车辆的行驶环境信息，并根据车辆的行驶环境信息确定车辆行驶的场景条件，
得到车辆的行驶条件。其中，在从监测视频中获取到监测视频对应的时间段内驾驶人员对应的多个图像帧之后，可以将监测视频中的多个图像帧进行分析，得到驾驶人员的驾驶状态，并根据驾驶状态确定是否生成控制信号。
47.s120、对监测视频进行分析识别，得到驾驶人员的驾驶状态；
48.示例地，驾驶状态可以是根据监测视频中的驾驶人员的行为信息确定驾驶人员对车辆驾驶的安全程度状态，其中，驾驶状态包括正常驾驶和异常驾驶状态，异常驾驶状态可以是驾驶人员的不良行为习惯或驾驶人员的非正常驾驶行为，比如：不专注瞭望、驾驶期间拨打电话、抽烟、玩手机等行车分神驾驶；睡觉、眼神呆滞、眼睛没有看向前方的疲劳驾驶；突然疾病的带病驾驶；正常驾驶状态可以是驾驶人员进行规范驾驶可以保证车辆和人员安全的驾驶状态，比如：眼见注视驾驶方向、各肢体都在车辆的驾驶操作盘对应的位置(双手在方向盘上、左右踩踏在规定位置等)，实施驾驶条件的基础在于驾驶人员具备驾驶证件，驾驶前驾驶人员的身体指标满足驾驶要求。。
49.具体实现中，对监测视频进行分析识别，可以是对监测视频中多帧图像中驾驶人员的行为识别，分析识别监测视频中驾驶人员的异常行为动作，比如：比如：不专注瞭望、驾驶期间拨打电话、抽烟、玩手机等行车分神驾驶；睡觉、眼神呆滞、眼睛没有看向前方和疾病突发等行为动作。根据监测视频中驾驶人员的异常行为动作确定车辆内驾驶人员的驾驶状态为正常驾驶或非正常驾驶，当驾驶状态为异常驾驶状态，则该驾驶人员不满足驾驶条件，不能继续驾驶车辆进行行驶，需要生成控制信号自动控制车辆进行行驶；当驾驶人员的驾驶状态为正常驾驶，则该驾驶人员满足驾驶条件，可以继续驾驶车辆在预设道路上行进。
50.s130、根据行驶条件和驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到车辆的目标行驶速度；
51.示例地，预设行驶规则库可以是通过对在线数据进行安全筛选得到关联存储行驶条件、驾驶状态和行驶速度的数据库，用于作为标准的行驶规则库确定车辆的目标行驶速度。目标行驶速度可以是根据车辆的行驶条件和驾驶人员的驾驶状态匹配到的车辆的安全行驶速度。
52.具体实现中，将车辆的行驶条件和驾驶人员的驾驶状态作为查找对象，从预设行驶规则库中匹配与车辆的行驶条件和驾驶人员的驾驶状态一致的目标行驶数据，将目标行驶数据中的行驶速度作为车辆的目标行驶速度。
53.s140、根据目标行驶速度和当前行驶速度生成控制信号，并将控制信号发送给自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据控制信号控制车辆行驶。
54.示例地，控制信号可以是用于指示自动驾驶系统，对车辆进行自动驾驶的控制信号，即自动驾驶系统的触发信号，自动驾驶系统可以根据控制信号控制车辆进行行驶。自动驾驶系统可以是对驾驶人员执行的驾驶动作进行完全自动化、高度集中控制的车辆驾驶系统，可以具备列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。
55.具体实现中，根据目标行驶速度和当前行驶速度确定车辆当前需要采取的驾驶动作和目标行驶速度和当前行驶速度差值，并根据驾驶动作和目标行驶速度和当前行驶速度差值生成控制信号，其中，根据控制信号中包括车辆的档位信号、加减速指令和目标行驶速
度，可以是根据档位信号和加减速指令让当前行驶速度达到目标行驶速度，也可以是根据目标行驶速度和当前行驶速度差值生成档位信号和加减速指令，以使得车辆根据差值达到目标行驶速度。
56.本发明实施例中，通过获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和车辆的行驶条件；对监测视频进行分析识别，得到驾驶人员的驾驶状态；根据行驶条件和驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到车辆的目标行驶速度；根据目标行驶速度和当前行驶速度生成控制信号，并将控制信号发送给自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据控制信号控制车辆行驶。即，本发明实施例，通过驾驶状态和行驶条件自动确定车辆的目标行驶速度，并根据目标行驶速度和自动驾驶系统自动控制车辆行驶，避免在驾驶人员处于非正常驾驶状态时，不能及时纠正驾驶动作造成事故发生；通过对驾驶人员和车辆进行实时监控，利用监测终端控制车辆速度，有效降低车辆的事故率。
57.下面进一步描述本发明实施例提供的行驶速度控制方法，如图2所示，该方法具体可以包括如下步骤：
58.s210、获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和车辆的行驶条件；
59.s220、对监测视频中的驾驶要素进行分析识别，得到驾驶人员的驾驶状态，驾驶要素包括驾驶人员肢体动作和驾驶人员面部信息，驾驶状态包括驾驶人员动作的类型信息和驾驶人员面部的精神状态；
60.示例地，驾驶人员肢体动作可以是驾驶人员的头部姿态、四肢位置和身体姿态等。驾驶人员面部信息可以是驾驶员的面部肤色、闭眼时长、眼球转动频次、眼部视线范围和闭眼次数。其中，眼球转动频次可以是预设时间段内或固定时长内的驾驶人员的眼球转动次数，用于确定驾驶人员是否分神驾驶；闭眼次数可以是预设时间段内或固定时长内的驾驶人员的眼球闭合次数，用于确定驾驶人员是否疲劳驾驶；眼部视线范围可以是驾驶人员在驾驶过程中眼球注视的角度确定的驾驶人员的视线范围，用于确定驾驶人员是否注视驾驶方向。驾驶人员动作的类型信息可以是监测视频中驾驶人员动作所属的类型信息，其中，驾驶人员动作的类型信息包括正常驾驶动作和不良习惯动作，正常驾驶动作可以是驾驶人员在符合驾驶人员操作规范的前提条件下所采用驾驶动作，可以使得车辆在道路或轨道上进行安全行驶；不良习惯动作可以是驾驶人员在驾驶过程中做出的不符合驾驶人员操作规范的驾驶动作，比如：不专注瞭望、拨打电话、东张西望等操作动作。驾驶人员面部的精神状态可以是通过驾驶人员面部信息确定驾驶人员的精神状态，比如：病理状态、疲劳状态、注意力不集中和正常驾驶状态。
61.具体实现中，将获取到的驾驶人员的监测视频进行驾驶要素的分析，其中，驾驶要素包括驾驶人员肢体动作和驾驶人员面部信息，对监测视频中的驾驶要素进行分析，即是对监测视频中驾驶人员肢体动和驾驶人员面部信息进行分析，根据驾驶人员在监测视频中肢体动作的类型信息和驾驶人员面部的精神状态确定驾驶人员的驾驶状态，可以统计监测视频中驾驶人员动作的类型信息中的不良习惯动作的次数和每个不良习惯动作对驾驶安全的影响程度，并结合对驾驶人员面部的精神状态的分析确定驾驶人员的驾驶状态，比如：在驾驶人员面部的精神状态为病理时，驾驶人员的不良习惯动作和驾驶人员面部的精神状态为疲劳时，驾驶人员的不良习惯动作不同。其中，驾驶人员的驾驶状态为正常驾驶和异常驾驶状态。可以通过设不良习惯动作次数阈值量化区分驾驶人员的驾驶状态为正常驾驶状
态或异常驾驶状态，也可以是通过驾驶人员面部的精神状态确定驾驶人员的驾驶状态，还可以根据监测视频中驾驶人员的驾驶要素的权重确定驾驶人员的驾驶状态。
62.进一步的，驾驶人员面部信息包括眼球转动频次、眼部视线范围和闭眼次数。
63.具体实现中，眼球转动频次可以是预设时间段内或固定时长内的驾驶人员的眼球转动次数，用于确定驾驶人员是否分神驾驶，也可以是单位时间内驾驶人员眼球的转动次数；闭眼次数可以是预设时间段内或固定时长内的驾驶人员的眼球闭合次数，用于确定驾驶人员是否疲劳驾驶；眼部视线范围可以是驾驶人员在驾驶过程中眼球注视的角度确定的驾驶人员的视线范围，用于确定驾驶人员是否注视驾驶方向。可以根据驾驶人员面部信息中眼球转动频次、闭眼次数和眼部视线范围确定驾驶人员的驾驶状态，当眼球转动频次较少，则驾驶人员可能出现目光呆滞、睁眼睡觉和分神驾驶状态；当闭眼次数过多，则驾驶人员可能出现疲劳驾驶；当眼部视线范围与车辆行驶方向不同，则驾驶人员可能东张西望具有安全隐患。
64.s230、从预设行驶规则库中查找与车辆的行驶条件和驾驶人员的驾驶状态的相似度满足预设相似度条件的行驶条件和驾驶状态，得到目标行驶条件和目标驾驶状态；
65.示例地，预设相似度条件可以是根据实际需求或实验数据预设相似度阈值，根据预设相似度阈值确定预设行驶规则库中与车辆行驶条件和驾驶人员的驾驶状态匹配的目标行驶数据中行驶条件和驾驶状态，并将目标行驶数据中行驶速度作为目标行驶速度。目标行驶条件可以是预设行驶规则库中满足预设相似度条件的行驶条件；目标驾驶状态可以是预设行驶规则库中满足预设相似度条件的驾驶状态，其中，目标行驶条件和目标行驶速度属于同一目标行驶数据中，并存储与预设行驶规则库中。
66.具体实现中，根据预设相似度条件从预设行驶规则库中查找满足预设相似度阈值的目标行驶数据中的行驶条件和驾驶状态，并将满足预设相似度阈值的目标行驶数据中的行驶条件和驾驶状态作为目标行驶条件和目标驾驶状态，进而根据目标行驶条件和目标驾驶状态从预设行驶规则库中确定车辆的目标行驶速度，以便于自动驾驶系统根据目标行驶速度确定车辆自动驾驶操作，使得车辆达到目标行驶速度保证车辆的安全行驶。
67.进一步的，预设行驶规则库通过如下方式得到：
68.获取线上数据库中预设车辆的行驶数据；
69.确定预设车辆的行驶数据对应的安全评分；
70.根据预设安全阈值与安全评分，对预设车辆的行驶数据进行筛选，得到目标行驶数据；
71.将目标行驶数据中驾驶员状态、行驶条件和行驶速度关联存储至预设行驶规则库中。
72.示例地，线上数据库可以是互联网上各车辆数据库中的行驶数据信息，该行使数据信息中包括行驶条件、驾驶状态、行驶速度以及事故率，其中，事故率为同种型号的车辆在该行驶条件、驾驶状态和行驶速度下发生的事故的概率。预设车辆的行驶数据可以是预设车辆型号的在网上数据库中得到车辆的行驶数据，即车辆在真实场景中的行驶数据。预设车辆的行驶数据对应的安全评分可以是根据预设车辆的行驶数据中的事故率和驾驶状态确定车辆行驶安全评分。根据实际需求或实验数据预设安全阈值，可以根据安全阈值确定是否将预设车辆的行驶数据存储与预设规则库中，并用于筛选不满足安全阈值的行驶数
据。
73.具体实现中，从线上数据库中获取预设车辆的行驶数据，并根据预设车辆的行驶数据中的事故率和驾驶状态确定线上数据库中预设车辆对应的每条行驶数据的安全评分，并根据预设安全阈值对预设车辆对应的每条行驶数据进行筛选，保留满足预设安全阈值的行驶数据作为目标行驶数据，并将将目标行驶数据中驾驶员状态、行驶条件和行驶速度关联存储至预设行驶规则库中。通过预设安全阈值筛选的方式将在线数据库中预设车辆的行驶数据进行整理，并确定出预设行驶规则库，用于确定车辆的目标行驶速度，其中，预设行驶规则库的目标行驶数据是根据线上数据库中数据更新速度进行实时更新。
74.进一步的，从预设行驶规则库中查找与车辆的行驶条件和驾驶人员的驾驶状态的相似度满足预设相似度条件的行驶条件和驾驶状态，得到目标行驶条件和目标驾驶状态，包括：
75.结合各个驾驶要素的权重计算驾驶人员的驾驶状态与预设行驶规则库中的驾驶状态的相似度，并计算车辆的行驶条件与预设行驶规则库中的行驶条件的相似度；
76.利用驾驶状态的相似度和行驶条件的相似度，从预设行驶规则库中选取与车辆的行驶条件和驾驶人员的驾驶状态相似度最大的行驶条件和驾驶状态作为目标行驶条件和目标驾驶状态。
77.示例地，驾驶状态的相似度可以是车辆内驾驶人员的驾驶状态与预设行驶规则库的目标行驶数据中的驾驶状态的相似度，可以通过计算车辆内的驾驶人员的驾驶状态与预设行驶规则库中所有目标行驶数据中驾驶状态的相似度。行驶条件的相似度可以是车辆的行驶条件与预设行驶规则库的目标行驶数据中的行驶条件的相似度，可以通过车辆的行驶条件与预设行驶规则库中素有行驶数据中行驶条件的相似度。其中，驾驶状态的相似度计算需要结合驾驶要素进行确定。
78.具体实现中，可以是结合监测视频中驾驶状态对应的驾驶人员肢体动作和驾驶人员面部信息的权重，确定驾驶人员的驾驶状态与预设行驶规则库中驾驶状态的相似度，即先确定驾驶人员肢体动作的相似度和驾驶人员面部信息的相似度，利用驾驶人员肢体动作和驾驶人员面部信息的权重、驾驶人员肢体动作的相似度和驾驶人员面部信息的相似度驾驶状态的相似度，并根据车辆的行驶条件与预设行驶规则库中行驶条件的相似度。根据驾驶状态的相似度和行驶条件的相似度确定与预设行驶规则库中目标行驶数据的相似度，可以当与预设行驶规则库中目标行驶数据的相似度达到预设相似度阈值，则从目标行驶数据中确定出目标行驶条件和目标驾驶状态，也可以是从预设行驶规则库中选取与车辆的行驶条件和驾驶人员的驾驶状态相似度最大目标行驶数据中的行驶条件和驾驶状态作为目标行驶条件和目标驾驶状态。其中，与预设行驶规则库中目标行驶数据的相似度可以是驾驶状态的相似度和行驶条件的相似度累计之和，也可以是驾驶状态的相似度和行驶条件相似度根据两者的权重计算与预设行驶规则库中目标行驶数据的相似度。
79.s240、将目标行驶条件和目标驾驶状态对应的行驶速度作为目标行驶速度；
80.具体实现中，根据预设相似度条件从预设行驶规则库中查找满足预设相似度阈值的目标行驶数据中的行驶条件和驾驶状态，并将满足预设相似度阈值的目标行驶数据中的行驶条件和驾驶状态作为目标行驶条件和目标驾驶状态，进而根据目标行驶条件和目标驾驶状态从预设行驶规则库中确定车辆的目标行驶速度，以便于自动驾驶系统根据目标行驶
速度确定车辆自动驾驶操作，使得车辆达到目标行驶速度保证车辆的安全行驶。
81.s250、根据目标行驶速度和当前行驶速度生成控制信号，并将控制信号发送给自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据控制信号控制车辆行驶。
82.进一步的，根据目标行驶速度和当前行驶速度生成控制信号，包括：
83.确定目标行驶速度和当前行驶速度的差值，并确定差值是否大于零；
84.当差值大于零，则根据差值生成上调行驶速度的控制信号；
85.当差值小于零，则根据差值生成下调行驶速度的控制信号。
86.具体实现中，目标行驶速度和当前行驶速度的差值可以是将目标行驶速度和当前行驶速度相减得到的速度差，并根据速度差值的正负确定控制信号对车辆行驶速度的控制是上调行驶速度或下调行驶速度，其中，上调行驶速度的控制信号可以是控制车辆的行驶速度上调的信号，下调行驶速度的控制信号可以是控制车辆的行驶速度下调的信号。根据目标行驶速度和当前行驶速度相减，得到目标行驶速度和当前行驶速度的差值，并确定差值是否大于零，当差值大于零，则根据差值生成上调行驶速度的控制信号；当差值小于零，则根据差值生成下调行驶速度的控制信号，并将控制信号发送给自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据控制信号控制车辆行驶。
87.本发明实施例中，通过获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和车辆的行驶条件；对监测视频进行分析识别，得到驾驶人员的驾驶状态；根据行驶条件和驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到车辆的目标行驶速度；根据目标行驶速度和当前行驶速度生成控制信号，并将控制信号发送给自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据控制信号控制车辆行驶。即，本发明实施例，通过驾驶状态和行驶条件自动确定车辆的目标行驶速度，并根据目标行驶速度和自动驾驶系统自动控制车辆行驶，避免在驾驶人员处于非正常驾驶状态时，不能及时纠正驾驶动作造成事故发生；通过对驾驶人员和车辆进行实时监控，利用监测终端控制车辆速度，有效降低车辆的事故率。
88.图3是本发明实施例提供的行驶速度控制装置的结构示意图，如图3所示，该行驶速度控制装置包括：
89.信息获取模块310，用于获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和所述车辆的行驶条件；
90.状态分析模块320，用于对所述监测视频进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态；
91.目标匹配模块330，用于根据所述行驶条件和所述驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到所述车辆的目标行驶速度；
92.信号生成模块340，用于根据所述目标行驶速度和所述当前行驶速度生成控制信号，并发送给自动驾驶系统，以使得所述自动驾驶系统根据所述控制信号控制所述车辆行驶。
93.一实施例中，所述预设行驶规则库通过如下方式得到：
94.获取线上数据库中预设车辆的行驶数据；
95.确定所述预设车辆的行驶数据对应的安全评分；
96.根据预设安全阈值与所述安全评分，对所述预设车辆的行驶数据进行筛选，得到目标行驶数据；
97.将所述目标行驶数据中驾驶员状态、行驶条件和行驶速度关联存储至所述预设行驶规则库中。
98.一实施例中，所述状态分析模块320对所述监测视频进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态，包括：
99.对所述监测视频中的驾驶要素进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态，所述驾驶要素包括驾驶人员肢体动作和驾驶人员面部信息，所述驾驶状态包括所述驾驶人员动作的类型信息和所述驾驶人员面部的精神状态。
100.一实施例中，所述状态分析模块320驾驶人员面部信息包括眼球转动频次、眼部视线范围和闭眼次数。
101.一实施例中，所述目标匹配模块330根据所述行驶条件和所述驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到所述车辆的目标行驶速度，包括：
102.从所述预设行驶规则库中查找与所述车辆的行驶条件和所述驾驶人员的驾驶状态的相似度满足预设相似度条件的行驶条件和驾驶状态，得到目标行驶条件和目标驾驶状态；
103.将所述目标行驶条件和所述目标驾驶状态对应的行驶速度作为所述目标行驶速度。
104.一实施例中，所述目标匹配模块330从所述预设行驶规则库中查找与所述车辆的行驶条件和所述驾驶人员的驾驶状态的相似度满足预设相似度条件的行驶条件和驾驶状态，得到目标行驶条件和目标驾驶状态，包括：
105.结合各个所述驾驶要素的权重计算所述驾驶人员的驾驶状态与所述预设行驶规则库中的驾驶状态的相似度，并计算所述车辆的行驶条件与所述预设行驶规则库中的行驶条件的相似度；
106.利用所述驾驶状态的相似度和所述行驶条件的相似度，从所述预设行驶规则库中选取与所述车辆的行驶条件和所述驾驶人员的驾驶状态相似度最大的行驶条件和驾驶状态作为所述目标行驶条件和所述目标驾驶状态。
107.一实施例中，所述信号生成模块340根据所述目标行驶速度和所述当前行驶速度生成控制信号，包括：
108.确定所述目标行驶速度和所述当前行驶速度的差值，并确定所述差值是否大于零；
109.当所述差值大于零，则根据所述差值生成上调行驶速度的控制信号；
110.当所述差值小于零，则根据所述差值生成下调行驶速度的控制信号。
111.本发明实施例装置，通过获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和车辆的行驶条件；对监测视频进行分析识别，得到驾驶人员的驾驶状态；根据行驶条件和驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到车辆的目标行驶速度；根据目标行驶速度和当前行驶速度生成控制信号，并将控制信号发送给自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据控制信号控制车辆行驶。即，本发明实施例，通过驾驶状态和行驶条件自动确定车辆的目标行驶速度，并根据目标行驶速度和自动驾驶系统自动控制车辆行驶，避免在驾驶人员处于非正常驾驶状态时，不能及时纠正驾驶动作造成事故发生；通过对驾驶人员和车辆进行实时监控，利用监测终端控制车辆速度，有效降低车辆的事故率。
112.图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备12的框图。图4显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
113.如图4所示，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
114.总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。
115.电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
116.系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
117.具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
118.电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
119.处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的行驶速度控制方法，该方法包括：
120.获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和所述车辆的行驶条件；
121.对所述监测视频进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态；
122.根据所述行驶条件和所述驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到所述车辆的目
标行驶速度；
123.根据所述目标行驶速度和所述当前行驶速度生成控制信号，并将所述控制信号发送给自动驾驶系统，以使得所述自动驾驶系统根据所述控制信号控制所述车辆行驶。
124.本发明实施例还提供了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所述的行驶速度控制方法，该方法包括：
125.获取驾驶人员的监测视频、车辆的当前行驶速度和所述车辆的行驶条件；
126.对所述监测视频进行分析识别，得到所述驾驶人员的驾驶状态；
127.根据所述行驶条件和所述驾驶状态从预设行驶规则库中匹配，得到所述车辆的目标行驶速度；
128.根据所述目标行驶速度和所述当前行驶速度生成控制信号，并将所述控制信号发送给自动驾驶系统，以使得所述自动驾驶系统根据所述控制信号控制所述车辆行驶。
129.本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
130.计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
131.计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
132.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(lan)或广域网(wan)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
133.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还
可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。