驾驶员状态感知方法、装置、电子设备、存储介质及车辆与流程

本技术涉及胁迫预警领域，尤其涉及一种驾驶员状态感知方法、装置、电子设备、存储介质及车辆。

背景技术：

1、随着车辆越来越普及，保证车辆内部人员安全以及道路上其他车辆安全是亟待解决的问题，当驾驶员或者车辆内其他人员被胁迫时，由于车内空间狭小，被胁迫人员很难主动发起警告从而获取有效求助，或者车辆驾驶者毒驾、酒驾也会存在较大安全隐患，影响道路上其他车辆安全，现有技术中无法及时对车辆内危险事件进行检测，导致无法及时做出预警和处理。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本技术提供一种驾驶员状态感知方法、装置、电子设备、存储介质及车辆。

2、根据本技术实施例的第一方面，提供一种驾驶员状态感知方法，其特征在于，所述方法包括：

3、采集所述目标车辆内部的图像数据；

4、根据所述图像数据提取目标用户的人脸数据、瞳孔数据以及行为数据；

5、根据所述目标用户的人脸数据、瞳孔数据以及行为数据进行融合处理，生成目标安全系数；

6、基于所述目标安全系数，判断所述目标用户是否处于危险状态，如果是，向预设服务器发送采集的所述目标用户的音视频信息。

7、可选的，所述根据所述目标用户的人脸数据、瞳孔数据以及行为数据进行融合处理，生成目标安全系数包括：

8、将所述目标用户的人脸数据通过微表情判定系统进行判定处理，生成第一安全系数；

9、将所述目标用户的瞳孔数据和预先设置的目标瞳孔数据进行比对处理，生成第二安全系数；

10、将所述目标用户的行为数据通过本地行为检测算法进行分析处理，生成第三安全系数；

11、将所述第一安全系数、所述第二安全系数和所述第三安全系数进行加权处理，生成所述目标安全系数。

12、可选的，所述人脸数据中包括人脸关键点信息；所述将所述目标用户的人脸数据通过微表情判定系统进行判定处理，生成第一安全系数包括：

13、根据所述人脸关键点信息在预设微表情数据库中进行匹配，获取微表情数据；

14、根据所述微表情数据按照预设规则进行打分，生成第一安全系数。

15、可选的，所述将所述目标用户的瞳孔数据和预先设置的目标瞳孔数据进行比对处理，生成第二安全系数包括：

16、根据所述目标用户的瞳孔数据和预先设置的目标瞳孔数据进行比对处理，得到目标相似度；

17、根据所述目标相似度进行打分，生成第二安全系数。

18、可选的，所述目标用户包括第一目标用户和第二目标用户，所述将所述目标用户的行为数据通过本地行为检测算法进行分析处理，生成第三安全系数包括：

19、根据所述第一目标用户和所述第二目标用户的相互间行为数据通过本地行为检测算法进行分析处理，得到所述第一目标用户和所述第二目标用户处于危险状态的目标分值；

20、根据所述目标分值生成第三安全系数。

21、可选的，

22、根据本技术实施例的所述将所述第一安全系数、所述第二安全系数和所述第三安全系数进行加权处理，生成所述目标安全系数包括：

23、通过预先训练的监督模型分别获取所述第一安全系数对应的第一加权指数，所述第二安全系数对应的第二加权指数以及所述第三安全系数对应的第三加权指数；

24、分别获取所述第一安全系数和所述第一加权指数对应的第一目标安全系数，所述第二安全系数和所述第二加权指数对应的第二目标安全系数，以及所述第三安全系数和所述第三加权指数对应的第三目标安全系数；

25、根据所述第一目标安全系数、所述第二目标安全系数以及所述第三目标安全系数之和得到所述目标安全系数。

26、可选的，在所述向预设服务器发送采集的所述目标用户的音视频信息的步骤之后，所述方法还包括：

27、所述预设服务器根据所述目标用户的音视频信息判定所述目标用户是否处于所述危险状态；

28、在检测到所述目标用户处于所述危险状态的情况下，所述预设服务器自动报警，且实时向系统上传所述目标车辆的定位信息以及所述目标用户的音视频信息。

29、第二方面，提供一种驾驶员状态感知装置，所述装置包括：

30、采集模块，用于采集所述目标车辆内部的图像数据；

31、提取模块，用于根据所述图像数据提取目标用户的人脸数据、瞳孔数据以及行为数据；

32、融合模块，用于根据所述目标用户的人脸数据、瞳孔数据以及行为数据进行融合处理，生成目标安全系数；

33、发送模块，用于基于所述目标安全系数，判断所述目标用户是否处于危险状态，如果是，向预设服务器发送采集的所述目标用户的音视频信息。

34、根据本技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

35、处理器；

36、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

37、其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如第一方面所述的驾驶员状态感知方法。

38、根据本技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行如本技术第一方面所述的驾驶员状态感知方法。

39、根据本技术实施例的第五方面，提供一种车辆，包括本技术第三方面所述的电子设备。

40、本技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

41、本技术通过采集所述目标车辆内部的图像数据；根据所述图像数据提取目标用户的人脸数据、瞳孔数据以及行为数据；根据所述目标用户的人脸数据、瞳孔数据以及行为数据进行融合处理，生成目标安全系数；基于所述目标安全系数，判断所述目标用户是否处于危险状态，如果是，向预设服务器发送采集的所述目标用户的音视频信息。即根据判断车内人数的结果去主动获取目标用户相关采集信息，通过采集信息进行特征融合处理生成目标安全系数，根据目标安全系数判定是否目标人员是否处于危险状态，基于目标安全系数进行判断后，检测到人员处于危险状态的情况下，将目标用户的音视频信息发送至预设服务器，向预设服务器的进一步判定提供参考数据，由于可以自动判断车内人员状态是否处于危险状态，解决了现有技术中在面对车内人员处于被危险状态时无法主动检测人员状态自动报警以及无法及时感知驾驶员状态的问题，通过本技术的实施例提供的技术方案可以通过对自动采集目标用户的相关信息进行状态判定，更加智能的避免用户处于危险状态时无法处理的窘境，提高车辆的安全保障能力，通过采集用户相关数据在车机端进行融合处理之后结合预设服务器二次处理，避免误识，提高了检测车内人员状态的准确性，以及，实时传递车内音频影像信息帮助相关人员快速了解处于危险环境的人员的处境，另外，当驾驶员处于毒驾或酒驾等危险状态时，根据本技术中的驾驶员相关数据的采集以及数据处理后，输出目标安全系数，可以及时的对这些危险事件进行预警和处理，保证道路上其他车辆的安全。

42、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。