车辆的舒适度评估方法、装置、服务器及存储介质与流程

本技术涉及健康检测，特别涉及一种车辆的舒适度评估方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术：

1、如何提高驾驶员安全意识是一项重要问题，当驾驶员意识到激烈驾驶会给车上的乘客造成不好的乘坐体验甚至是很大的安全隐患时，无形中会使得驾驶员在驾驶时变得温和，为此让驾驶员实时了解乘客身体健康状况，能更加直观地让驾驶员感受到每个乘客的乘坐感受，从而注意自己的驾驶习惯，提高驾驶的安全性。

2、相关技术中，可以通过采集车内环境、乘客健康数据，利用车身健康处理模块判断乘客的健康状况和乘坐感受，便于驾驶员实时了解车内乘客状态，提高驾驶安全性。

3、然而，相关技术中，利用车身健康处理模块占用资源较多，易影响其它功能的使用，且算法固化，同时综合性判断结果准确度不高，缺少对路况因素的考量，有待改进。

技术实现思路

1、本技术提供一种车辆的舒适度评估方法、装置、服务器及存储介质，以解决相关技术中，利用车身健康处理模块占用资源较多，易影响其它功能的使用，且评价标准综合性水平较差等技术问题。

2、本技术第一方面实施例提供一种车辆的舒适度评估方法，应用于服务器，其中，所述方法包括以下步骤：接收车辆的至少一个座椅区域的当前环境数据、当前加速度数据和当前乘客健康数据；基于预设评价标准，综合分析所述当前环境数据、所述当前加速度数据和所述当前乘客健康数据，得到所述乘客的当前舒适度体感评价等级；基于所述乘客的当前舒适度体感评价等级得到所述乘客的舒适度评价结果的同时，将所述当前环境数据、所述当前加速度数据和所述当前乘客健康数据输入至预先构建的舒适度预测模型，输出所述车辆的舒适度变化趋势预测结果，其中，所述舒适度预测模型基于舒适度体感评价等级历史数据、环境历史数据、加速度历史数据和乘客健康历史数据得到。

3、根据上述技术手段，本技术实施例可以利用服务器进行数据分析，避免车辆运行资源占用，且通过综合性更强的评价标准，得到的舒适度评估结果更加准确，同时还可以预测车内的舒适度变化趋势，利用历史数据更新舒适度预测模型，更加节约资源。

4、可选地，在本技术的一个实施例中，在输出所述车辆的舒适度变化趋势预测结果的同时，还包括：基于所述预先构建的舒适度预测模型，分析所述当前乘客健康数据，得到所述乘客的人体生理指标曲线图；基于所述人体生理指标曲线图，生成所述乘客的人体健康报告。

5、根据上述技术手段，本技术实施例可以输出乘客的人体健康报告，便于驾驶员和乘客掌握健康数据。

6、可选地，在本技术的一个实施例中，所述基于预设评价标准，综合分析所述当前环境数据、所述当前加速度数据和所述当前乘客健康数据，得到所述乘客的当前舒适度体感评价等级，包括：从所述当前环境数据中，提取所述车辆的当前车内光线强度特征、当前车内气压强度特征和当前车内噪声强度特征；对比所述车内光线强度特征和所述预设评价标准中的光线强度标准，根据第一比较结果得到对应的当前光线强度舒适度体感评价等级；对比所述当前车内气压强度特征和所述预设评价标准中的气压强度标准，根据第二比较结果得到对应的当前气压强度舒适度体感评价等级；对比所述当前车内噪声强度特征和所述预设评价标准中的噪声强度标准，根据第三比较结果得到对应的当前噪声强度舒适度体感评价等级；从所述当前加速度数据中，提取所述车辆的当前车辆加速度特征；对比所述当前车辆加速度特征和所述预设评价标准，根据第四比较结果得到对应的当前车身振动舒适度体感评价等级；从所述当前乘客健康数据中，提取所述乘客的当前心率特征和当前人体血氧饱和度特征；对比所述当前心率特征、当前人体血氧饱和度特征和所述预设评价标准中的人体健康标准，根据第五比较结果得到对应的当前人体健康舒适度体感评价等级。

7、根据上述技术手段，本技术实施例可以基于获取的数据，分别进行舒适度体感评价，得到更加全面的评价结果。

8、可选地，在本技术的一个实施例中，所述基于所述乘客的当前舒适度体感评价等级得到所述乘客的舒适度评价结果，包括：将所述当前光线强度舒适度体感评价等级、所述当前气压强度舒适度体感评价等级、所述当前噪声强度舒适度体感评价等级、所述当前车身振动舒适度体感评价等级、所述当前人体健康舒适度体感评价等级转化为对应的评价分值；对所述对应的评价分值进行求和，根据求和结果得到所述乘客的舒适度评价结果。

9、根据上述技术手段，本技术实施例可以加评价等级转化为分值，从而得到更直观的综合评价结果。

10、可选地，在本技术的一个实施例中，所述预设评价标准包括车身振动舒适度评价标准和车身环境及乘客健康舒适度评价标准。

11、可选地，在本技术的一个实施例中，在基于预设评价标准，综合分析所述当前环境数据、所述当前加速度数据和所述当前乘客健康数据，得到所述乘客的当前舒适度体感评价等级之前，还包括：获取所述车辆的加速度历史数据；基于所述加速度历史数据计算对应的加权加速度值，确定主观舒适等级对应的所述加权加速度的极限阈值；基于所述加权加速度的极限阈值，得到对应主观舒适等级下的平均加权加速度值；利用所述平均加权加速度值对振动舒适度评价区间进行线性划分，得到所述车身振动舒适度评价标准。

12、根据上述技术手段，本技术实施例可以利用历史数据，更新预设评价标准，从而使得评价标准更贴合实际情况，且消耗资源较少。

13、可选地，在本技术的一个实施例中，在基于预设评价标准，综合分析所述当前环境数据、所述当前加速度数据和所述当前乘客健康数据，得到所述乘客的当前舒适度体感评价等级之前，还包括：获取所述车辆的环境历史数据、所述乘客健康历史数据和对应的所述舒适度体感评价等级历史数据，以分别划分所述主观舒适等级对应的心率极限阈值、血氧饱和度极限阈值、气压强度变化率极限阈值、光线强度极限阈值和噪声强度的极限阈值；利用所述心率极限阈值、所述血氧饱和度极限阈值、所述气压强度变化率极限阈值、所述光线强度极限阈值和所述噪声强度的极限阈值，对车身环境及乘客健康舒适度评价区间进行线性划分，得到所述车身环境及乘客健康舒适度评价标准。

14、根据上述技术手段，本技术实施例可以利用历史数据，更新预设评价标准，从而使得评价标准更贴合实际情况，且消耗资源较少。

15、本技术第二方面实施例提供一种车辆的舒适度评估装置，应用于服务器，其中，所述装置包括：接收模块，用于接收车辆的至少一个座椅区域的当前环境数据、当前加速度数据和当前乘客健康数据；分析模块，用于基于预设评价标准，综合分析所述当前环境数据、所述当前加速度数据和所述当前乘客健康数据，得到所述乘客的当前舒适度体感评价等级；评估模块，用于基于所述乘客的当前舒适度体感评价等级得到所述乘客的舒适度评价结果的同时，将所述当前环境数据、所述当前加速度数据和所述当前乘客健康数据输入至预先构建的舒适度预测模型，输出所述车辆的舒适度变化趋势预测结果，其中，所述舒适度预测模型基于舒适度体感评价等级历史数据、环境历史数据、加速度历史数据和乘客健康历史数据得到。

16、可选地，在本技术的一个实施例中，所述评估模块包括：分析单元，用于基于所述预先构建的舒适度预测模型，分析所述当前乘客健康数据，得到所述乘客的人体生理指标曲线图；生成单元，用于基于所述人体生理指标曲线图，生成所述乘客的人体健康报告。

17、可选地，在本技术的一个实施例中，所述分析模块包括：第一提取单元，用于从所述当前环境数据中，提取所述车辆的当前车内光线强度特征、当前车内气压强度特征和当前车内噪声强度特征；第一对比单元，用于对比所述车内光线强度特征和所述预设评价标准中的光线强度标准，根据第一比较结果得到对应的当前光线强度舒适度体感评价等级；第二对比单元，用于对比所述当前车内气压强度特征和所述预设评价标准中的气压强度标准，根据第二比较结果得到对应的当前气压强度舒适度体感评价等级；第三对比单元，用于对比所述当前车内噪声强度特征和所述预设评价标准中的噪声强度标准，根据第三比较结果得到对应的当前噪声强度舒适度体感评价等级；第二提取单元，用于从所述当前加速度数据中，提取所述车辆的当前车辆加速度特征；第四对比单元，用于对比所述当前车辆加速度特征和所述预设评价标准，根据第四比较结果得到对应的当前车身振动舒适度体感评价等级；第三提取单元，用于从所述当前乘客健康数据中，提取所述乘客的当前心率特征和当前人体血氧饱和度特征；第五对比单元，用于对比所述当前心率特征、当前人体血氧饱和度特征和所述预设评价标准中的人体健康标准，根据第五比较结果得到对应的当前人体健康舒适度体感评价等级。

18、可选地，在本技术的一个实施例中，所述评估模块包括：转化单元，用于将所述当前光线强度舒适度体感评价等级、所述当前气压强度舒适度体感评价等级、所述当前噪声强度舒适度体感评价等级、所述当前车身振动舒适度体感评价等级、所述当前人体健康舒适度体感评价等级转化为对应的评价分值；求和单元，用于对所述对应的评价分值进行求和，根据求和结果得到所述乘客的舒适度评价结果。

19、可选地，在本技术的一个实施例中，所述预设评价标准包括车身振动舒适度评价标准和车身环境及乘客健康舒适度评价标准。

20、可选地，在本技术的一个实施例中，还包括：第一获取模块，用于获取所述车辆的加速度历史数据；第一计算模块，用于基于所述加速度历史数据计算对应的加权加速度值，确定主观舒适等级对应的所述加权加速度的极限阈值；第二计算模块，用于基于所述加权加速度的极限阈值，得到对应主观舒适等级下的平均加权加速度值；第一划分模块，用于利用所述平均加权加速度值对振动舒适度评价区间进行线性划分，得到所述车身振动舒适度评价标准。

21、可选地，在本技术的一个实施例中，还包括：第二获取模块，用于获取所述车辆的环境历史数据、所述乘客健康历史数据和对应的所述舒适度体感评价等级历史数据，以分别划分所述主观舒适等级对应的心率极限阈值、血氧饱和度极限阈值、气压强度变化率极限阈值、光线强度极限阈值和噪声强度的极限阈值；第二划分模块，用于利用所述心率极限阈值、所述血氧饱和度极限阈值、所述气压强度变化率极限阈值、所述光线强度极限阈值和所述噪声强度的极限阈值，对车身环境及乘客健康舒适度评价区间进行线性划分，得到所述车身环境及乘客健康舒适度评价标准。

22、本技术第三方面实施例提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的舒适度评估方法。

23、本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆的舒适度评估方法。

24、本技术实施例的有益效果：

25、(1)本技术实施例可以利用服务器进行数据分析，避免车辆运行资源占用。

26、(2)本技术实施例可以通过综合性更强的评价标准，考虑路况不同、车辆驾驶策略不同导致的车身振动对舒适度的影响，使得得到的舒适度评估结果更加准确。

27、(3)本技术实施例还可以预测车内的舒适度变化趋势，利用历史数据更新舒适度预测模型，更加节约资源。

28、本技术附加的方面和优点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，或通过本技术的实践了解到。