一种疲劳驾驶监测方法及装置与流程

1.本技术涉及终端与车载安全及终端人工智能领域，特别涉及一种疲劳驾驶监测方法及装置。


背景技术：

2.随着经济的发展，人们对于出行方式的舒适度有了更高的要求，因此，私家车数量激增，与之相伴的，道路交通事故成为热点问题。其中，疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。精确的监测疲劳驾驶可以有效地降低交通事故的发生。
3.现有的疲劳驾驶监测方法一般是基于车辆的状态数据与驾驶员的驾驶行为数据进行计算得到监测结果。但是当前的疲劳驾驶监测方法误差较大，不能精确的监控驾驶员的疲劳驾驶行为。


技术实现要素：

4.鉴于现有技术的以上问题，本技术提供一种疲劳驾驶监测方法，可以在保证监测精度的情况下降低功耗。
5.为达到上述目的，本技术第一方面提供了一种疲劳驾驶监测方法，包括：
6.根据目标对象的第一状态确定疲劳驾驶监测模式；其中，第一状态用于表示目标对象的亢奋程度；基于疲劳驾驶监测模式，根据计算机视觉技术对目标对象进行监测，以获得目标对象的第二状态；其中，所述第二状态用于表示目标对象的疲劳程度。
7.由上，基于本方面提供疲劳驾驶监测方法，使目标对象的不同亢奋程度对应不同的监测模式，在不同的监测模式下，采用不同的监测策略，达到了在保证了监测精度的同时，降低功耗的效果。
8.作为第一方面的一种实现方式，目标对象的第一状态的确定过程包括：将目标对象的实时生理特征与目标对象的常态生理特征进行对比，以获得目标对象的第一状态。
9.由上，通过使目标对象的实时生理特征和常态生理特征进行对比，来确定第一状态，以此作为监测模式的模糊决策。另外，本方面还可以适应个性化的生理差异，提高监测精度。
10.作为第一方面的一种实现方式，目标对象的生理特征包括至少以下之一：心率、心率变异性、血氧饱和度或体温。
11.由上，提供了具体的生理特征，可以根据上述生理特征的一个或多个来确定目标对象的第一状态。
12.作为第一方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式根据不同的采样频率建立。
13.由上，通过以不同的采样频率建立的监测模式，可以在数据采集端实现低功耗的效果。
14.作为第一方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式还根据不同的采样数据建立。
15.作为第一方面的一种实现方式，采样数据包括至少以下之一：目标对象的生理特
征、目标对象的脸部视频流或与目标对象所驾驶车辆相关的车辆数据。
16.作为第一方面的一种实现方式，采样频率与采样数据的种类呈正相关。
17.由上，采样频率与采样数据的种类呈正相关，当采样频率较低时，采集的数据种类较少，当采样频率较高时，采集的数据种类较多。
18.作为第一方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式包括：第一疲劳驾驶监测模式，用于利用第一采样频率采集目标对象的生理特征和目标对象的脸部视频流。
19.作为第一方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式还包括：第二疲劳驾驶监测模式，用于利用第二采样频率采集目标对象的生理特征、目标对象的脸部视频流和车辆横向漂移量；其中，第二采样频率大于第一采样频率。
20.作为第一方面的一种实现方式，根据目标对象的第一状态确定疲劳驾驶监测模式，包括：当目标对象的第一状态为第一亢奋程度时，则对应的疲劳驾驶监测模式为第一疲劳驾驶监测模式；当目标对象的第一状态为第二亢奋程度时，则对应的疲劳驾驶监测模式为第二疲劳驾驶监测模式；
21.其中，第一亢奋程度高于第二亢奋程度。
22.由上，当亢奋程度较高时，说明此时目标对象精神状态良好，可以采用低功耗的监测模式对目标对象进行监测，因此此时采用第一监测模式；当亢奋程度较低时，说明此时目标对象精神状态不佳，可以采用较高性能的监测模式对目标对象进行监测，因此此时采用第二监测模式。通过这样的设置，可以保证监测性能的同时，降低功耗。
23.作为第一方面的一种实现方式，还包括：当第二状态匹配疲劳驾驶状态时，对目标对象发出告警。
24.由上，可以通过播放音乐、发出告警信号或者发起震动的形式对目标对象进行告警，以提示目标对象集中精力。
25.本技术第二方面提供一种疲劳驾驶监测装置，包括：确定模块，用于根据目标对象的第一状态确定疲劳驾驶监测模式；其中，第一状态用于表示目标对象的亢奋程度；监测模块，用于基于疲劳驾驶监测模式，根据计算机视觉技术对目标对象进行监测，以获得目标对象的第二状态；其中，所述第二状态用于表示目标对象的疲劳程度。
26.作为第二方面的一种实现方式，确定模块还包括第一确定子模块，用于确定目标对象的第一状态；第一确定子模块具体用于将目标对象的实时生理特征与目标对象的常态生理特征进行对比，以获得目标对象的第一状态。
27.作为第二方面的一种实现方式，第一确定子模块中目标对象的生理特征包括至少以下之一：心率、心率变异性、血氧饱和度或体温。
28.作为第二方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式根据不同的采样频率建立。
29.作为第二方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式还根据不同的采样数据建立。
30.作为第二方面的一种实现方式，采样数据包括至少以下之一：目标对象的生理特征、目标对象的脸部视频流或与目标对象所驾驶车辆相关的车辆数据。
31.作为第二方面的一种实现方式，采样频率与采样数据的种类呈正相关。
32.作为第二方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式包括：第一疲劳驾驶监测模式，用于利用第一采样频率采集目标对象的生理特征和目标对象的脸部视频流。
33.作为第二方面的一种实现方式，疲劳驾驶监测模式还包括：第二疲劳驾驶监测模
式，用于利用第二采样频率采集目标对象的生理特征、目标对象的脸部视频流和车辆横向漂移量；其中，第二采样频率大于第一采样频率。
34.作为第二方面的一种实现方式，确定模块具体用于：
35.当目标对象的第一状态为第一亢奋程度时，则对应的疲劳驾驶监测模式为第一疲劳驾驶监测模式；当目标对象的第一状态为第二亢奋程度时，则对应的疲劳驾驶监测模式为第二疲劳驾驶监测模式；
36.其中，第一亢奋程度高于第二亢奋程度。
37.作为第二方面的一种实现方式，还包括：告警模块，用于当第二状态匹配疲劳驾驶状态时，对目标对象发出告警。
38.本技术的第三方面提供一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，存储器中存储有可执行代码，处理器执行可执行代码，实现上述第一方面任一项的疲劳驾驶监测方法。
39.本技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，其特征在于，程序指令当被计算机执行时，使得计算机执行上述第一方面任一项的疲劳驾驶监测方法。
40.本技术的第五方面提供一种计算机程序产品，其特征在于，当计算机程序产品在计算设备上运行时，使得计算设备执行上述第一方面任一项的疲劳驾驶监测方法。
41.本技术的这些和其它方面在以下(多个)实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
42.以下参照附图来进一步说明本技术的各个特征和各个特征之间的联系。附图均为示例性的，一些特征并不以实际比例示出，并且一些附图中可能省略了本技术所涉及领域的惯常的且对于本技术非必要的特征，或是额外示出了对于本技术非必要的特征，附图所示的各个特征的组合并不用以限制本技术。另外，在本说明书全文中，相同的附图标记所指代的内容也是相同的。具体的附图说明如下：
43.图1为本技术实施例提供的一种疲劳驾驶监测方法的一种应用场景示意图；
44.图2为本技术实施例提供的一种疲劳驾驶监测方法可适用的一种终端的结构示意图；
45.图3为本技术实施例提供的一种疲劳驾驶监测方法的流程图；
46.图4为本技术实施例提供的另外一种疲劳驾驶监测方法的流程图。
47.图5为本技术实施例提供的一种疲劳驾驶监测装置的结构示意图；
48.图6是本技术实施例提供的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
49.说明书和权利要求书中的词语“第一、第二、第三等”或模块a、模块b、模块c等类似用语，仅用于区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
50.在以下的描述中，所涉及的表示步骤的标号，如s110、s120
……
等，并不表示一定
会按此步骤执行，在允许的情况下可以互换前后步骤的顺序，或同时执行。在允许的情况下，还可以包括更多或更少的步骤，本说明书不对其进行特殊限制。
51.说明书和权利要求书中使用的术语“包括”不应解释为限制于其后列出的内容；它不排除其它的元件或步骤。因此，其应当诠释为指定所提到的所述特征、整体、步骤或部件的存在，但并不排除存在或添加一个或更多其它特征、整体、步骤或部件及其组群。因此，表述“包括装置a和b的设备”不应局限为仅由部件a和b组成的设备。
52.本说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意味着与该实施例结合描述的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在本说明书各处出现的用语“在一个实施例中”或“在实施例中”并不一定都指同一实施例，但可以指同一实施例。此外，在一个或多个实施例中，能够以任何适当的方式组合各特定特征、结构或特性，如从本公开对本领域的普通技术人员显而易见的那样。
53.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。如有不一致，以本说明书中所说明的含义或者根据本说明书中记载的内容得出的含义为准。另外，本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
54.对本技术具体实施方式进行进一步详细说明之前，对本技术实施例中涉及的名词和术语，以及其在本技术实施例中相应的用途\作用\功能等进行说明，本技术实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释：
55.1)常态生理数据：指日常状态下的生理数据。其中，日常状态包括但不局限于：静息状态、睡眠状态、临睡状态、运动状态、驾驶状态等。
56.2)计算机视觉(computational vision，cv)：指将图像或视频信息转化为计算机可以处理的数字信息，使计算机具有对客观世界的感知、识别和理解能力。
57.本技术实施例提供了一种疲劳驾驶监测方法，通过使目标对象不同的精神状态对应不同的监测模式，可以在保证监测精度的前提下，尽可能减少功耗。下面结合附图对本技术的实施例进行详细说明。
58.首先，介绍本技术实施例提供的一种疲劳驾驶监测方法所应用的场景。
59.本技术实施例提供的疲劳驾驶监测方法可应用于任何用户经常随身携带终端，诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴设备(例如：智能手表、手环、智能头盔等)、智能家具、增强现实(augmented reality，ar)设备、虚拟现实(virtual reality，vr)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等。在终端上执行该疲劳驾驶监测方法，可以在具有疲劳驾驶监测功能的前提下，降低对车载芯片性能的要求，进而降低造车成本。
60.示例性的，如图1所示，提供了本技术实施例提供的技术方案的一种应用场景。在该应用场景中，包括具有视频采集功能的车载设备10、具有生理数据采集功能的智能穿戴设备20和终端30，通过车载设备10采集驾驶员视频数据，通过智能穿戴设备20采集驾驶员的生理数据，将车载设备10和智能穿戴设备20采集到的数据发送至终端30，终端对接收到的数据进行计算，以确定驾驶员是否为疲劳驾驶。
61.示例性的，图2示出了一种本技术实施例可适用的终端100的结构示意图。
62.如图2所示，终端100可以包括处理器110，存储器120，充电管理模块130，电源管理
模块131，电池132，天线1，天线2，移动通信模块140以及无线通信模块150等。
63.可以理解的是，本技术实施例示意的结构并不构成对终端100的具体限定。在本技术另一些实施例中，终端100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
64.处理器110用于执行本技术实施例提供的疲劳驾驶监测方法。处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，ap)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processing unit，gpu)，图像信号处理器(image signal processor，isp)，控制器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，dsp)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，npu)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。
65.作为一种可选的实现方式，处理器110可以为神经网络(neural-network，nn)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。以实现终端100的智能认知等应用。
66.存储器120，可以用于存储计算机可执行的程序代码，即可以存储本技术实施例提供的疲劳驾驶监测方法所涉及的计算机可执行的程序代码。还可以用于存储用户的实时心率数据和常态心率数据。在一些实施例中，存储器120可以为高速缓冲存储器。该存储器120可以保存处理器110用过或使用频率较高的指令或数据。如果处理器110需要使用该指令或数据，可从该存储器120中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。在一些实施例中，存储器120可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如图像播放功能等)等。存储数据区可存储终端100使用过程中所创建的数据等。此外，内部存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，ufs)等。处理器110通过运行存储在存储器120的指令，和/或存储在设置于处理器中的存储器的指令，执行终端100的各种功能方法或数据处理。
67.充电管理模块130用于接收充电器的充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块130可以通过usb接口130接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块130可以通过终端100的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块130为电池132充电的同时，还可以通过电源管理模块131为电子设备供电。
68.电源管理模块131用于连接电池132，充电管理模块130与处理器110。电源管理模块131接收电池132和/或充电管理模块130的输入，为处理器110，内部存储器121和无线通信模块150等供电。电源管理模块131还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态(漏电，阻抗)等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块131也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中，电源管理模块131和充电管理模块130也可以设置于同一个器件中。
69.终端100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块140，无线通信模块150，调制解调处理器以及基带处理器等实现。
70.天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。终端100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。
71.移动通信模块140可以提供应用在终端100上的包括2g/3g/4g/5g等无线通信的解决方案。移动通信模块140可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，lna)等。移动通信模块140可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块140还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块140的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块140的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。
72.无线通信模块150可以提供应用在终端100上的包括无线局域网(wireless local area networks，wlan)(如无线保真(wireless fidelity，wi-fi)网络)，蓝牙(bluetooth，bt)，蓝牙低功耗(bluetooth low energy，ble)，超宽带(ultra wide band，uwb),全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)，调频(frequency modulation，fm)，近距离无线通信技术(near field communication，nfc)，红外技术(infrared，ir)等无线通信的解决方案。无线通信模块150可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块150经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块150还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。
73.在一些实施例中，终端100的天线1和移动通信模块140耦合，天线2和无线通信模块150耦合，使得终端100可以通过无线通信技术与网络和其他电子设备通信。
74.如图3所示，为本技术实施例提供的一种疲劳驾驶监测方法。该方法包括步骤s110-s160，下面对各个步骤依次进行介绍。需要说明的是，在本技术实施例的下述叙述中，目标对象还可以称为用户或者驾驶员。
75.应理解，本技术实施例实施的前提是目标对象当前处于驾驶状态，只有当目标对象处于驾驶状态时，才会启动对目标对象的疲劳驾驶监测。因此，本技术实施例首先提供一种确定目标对象当前是否处于驾驶状态的方法。例如：可以通过在车辆的中控屏或者用户的终端上弹出卡片询问用户是否处于驾驶状态，根据用户反馈的信息确定用户当前是否为驾驶状态。再例如：还可以通过车载gps和终端(例如手机)gps进行比对，若二者同步，则可以判定用户处于该车辆中，再通过用户的图像数据来判定该用户为驾驶员或者乘车者。
76.下面对本技术实施例提供的一种疲劳驾驶监测方法进行详细介绍。
77.s110：预先采集目标对象的常态生理数据，并确定所述常态生理数据的分布特征。
78.作为一种可选的实现方式，可以利用智能穿戴设备(例如：智能手表、手环、智能头盔等)来采集目标对象的常态生理数据。其中，常态生理数据包括但不局限于静息状态时的生理数据、驾驶状态时的生理数据、睡眠状态时的生理数据、临睡状态时的生理数据、运动状态(例如：跑步、打球等)时的生理数据等。所述生理数据包括但不局限于心率、血氧饱和度等。其中，各类常态生理状态可以通过支持向量机(svm)等机器学习算法进行人体运动状态(比如静止、骑行、跑步、行走、上楼等)的识别。
79.作为一种可选的实现方式，可以以直方图的形式将各类常态生理数据分别进行存
储，还可以以饼形图或者曲线图等将各种常态生理数据分别进行存储。可选的，可以自动删除超过预设期限或者超出预设存储量的最早的常态生理数据。例如，所述预设期限可以为2个月，所述预设存储量可以为500个数据点。
80.进一步的，当不断累计更新常态生理数据时，还可以动态调整更新各类常态生理数据的分布特征。其中，所述分布特征可以包括高斯分布、对数高斯分布、t分布或者f分布等。
81.可选的，可以将采集到的目标对象的常态生理数据以及其对应的分布特征存储在智能穿戴设备中，还可以将采集到的目标对象的常态生理特征以及其对应的分布特征传递至终端(例如手机)中进行存储。
82.s120：实时采集目标对象的生理数据，并确定该实时采集到的生理数据的分布特征。
83.作为一种可选的实现方式，可以利用智能穿戴设备实时采集目标对象的生理数据，并实时将采集到的生理特征传递至终端。其中，本步骤中的生理数据与步骤s110中的生理数据相对应。
84.s130：判断步骤s120中实时生理数据的分布特征与步骤s110中常态生理数据的分布特征的分布相似度，以确定目标对象的第一状态。
85.具体的：可以选用实时生理数据中的最近的n个数据点，与各类常态生理数据的分布特征进行相似检验，判断出目标对象当前的第一状态。该第一状态用于表示目标对象当前的亢奋程度，例如：高亢奋、中亢奋、低亢奋等。
86.例如：所述静息状态时的生理数据符合高斯分布、所述驾驶状态时的生理数据符合对数高斯分布、所述睡眠状态时的生理数据符合t分布，所述临睡状态时的生理数据符合f分布、所述运动状态时的生理数据符合t分布。此时选用实时生理数据中最近的100个数据点，与各类常态生理数据的分布特征进行相似检验，判断出该100个数据点满足临睡状态时的生理数据中的f分布，则判断为目标对象当前为临睡状态。对应的，该目标对象的亢奋程度属于低亢奋程度。
87.作为一种可选的实现方式，高亢奋、中亢奋或者低亢奋的划分标准通过常态生理数据中包含的各种状态进行确定，例如，高亢奋可以为实时生理数据的分布特征符合驾驶状态时的生理数据的分布特征和/或运动状态时的生理数据的分布特征等，中亢奋可以为实时生理数据的分布特征符合静息状态时的生理数据的分布特征等，低亢奋可以为实时生理数据的分布特征符合临睡状态时的生理数据的分布特征等。应理解，此处仅是示例性说明，在其他实现方式中，可以采用其他标准进行划分，本技术实施例不对其进行限定。
88.s140：根据目标对象的第一状态，确定疲劳驾驶的监测模式。
89.作为一种可选的实现方式，所述监测模式包括节能态、准备态和完全态。
90.具体的，所述节能态对应的监测模式为：以第一采集频率实时采集目标对象的生理数据和目标对象的脸部视频流，并以第一帧率将采集到的目标对象的生理数据和脸部视频流传输至终端。所述准备态对应的监测模式为：以第二采集频率实时采集目标对象的生理数据和目标对象的脸部视频流，并以第二帧率将采集到的目标对象的生理数据和脸部视频流传输至终端。所述完全态对应的监测模式为：以第三采集频率实时采集目标对象的生理数据、目标对象的脸部视频流和车辆横向漂移量，并以第三帧率将采集到的目标对象的
生理数据、脸部视频流传输至终端和车辆横向漂移量传输至终端。示例性的，所述目标对象的生理数据可以通过智能穿戴设备获取；所述脸部视频流可以通过车载摄像头获取；所述车辆横向漂移量可以通过车载gps行车偏移记录器获取。其中，第一采集频率《第二采集频率《第三采集频率；第一帧率《第二帧率《第三帧率。示例性的，所述第一帧率可以为5fps，所述第二帧率可以为10fps，所述第三帧率可以大于等于30fps。
91.作为一种可选的实现方式，当目标对象的第一状态为高亢奋时，此时认为目标对象清醒且精神集中，因此所需的对目标对象的监测性能较低，此时启用节能态的监测模式进行疲劳驾驶监测。可以降低各种数据采集设备的采集频率，减少终端侧的计算量，尽可能的降低了整个系统的功耗。
92.作为一种可选的实现方式，当目标对象的第一状态为中亢奋时，此时认为目标对象较为平静，因此需要正常对目标对象进行监测，此时启用准备态的监测模式进行疲劳驾驶监测。可以较节能的监测目标对象的驾驶状态。
93.作为一种可选的实现方式，当目标对象的第一状态为低亢奋时，此时认为目标对象为发生疲劳驾驶的概率较高，因此需要启动最高性能的监测状态对目标对象进行监测，此时启用完全态的监测模式进行疲劳驾驶监测，以保证对目标对象的精确监测。
94.s150：基于步骤s140中的监测模式对目标对象进行监测，根据接收到不同粒度和规格的数据进行计算，以确定目标对象的第二状态。其中，所述第二状态用于表示目标对象的疲劳程度。
95.具体的，当利用节能态和准备态监测目标对象的驾驶状态时，此时需分别以各自的帧率将采集到的数据传输至终端，终端根据接收的目标对象的实时生理数据确定其分布特征；另外，终端还需利用计算机视觉技术，根据目标对象的脸部视频流计算出目标对象的闭眼百分比、眨眼频率、眼睛转动速度、打哈欠状态、面部朝向、头部动作、手部动作等。将计算结果综合考虑，以精确的判断目标对象是否为疲劳驾驶。
96.当利用完全态监测目标对象的驾驶状态时，终端除了需要进行节能态和准备态对应的计算之外，还需要根据接收到车辆横向漂移量计算车辆的横向漂移情况。
97.s160：当所述第二状态满足疲劳驾驶状态时，对所述目标对象发出告警。
98.示例性的，所述告警可以为可以由轻车机播放音乐、由手机智慧助手进行语音提示，由智能穿戴设备产生振动等。
99.基于本技术实施例提供的变精度变功耗的疲劳驾驶监测方法，可以在保证监测精度的同时，降低监测功耗，降低对轻车机硬件与芯片的依赖性。另外，本方案考虑了用户生理数据之间的差异性，利用智能穿戴设备采集用户个性化、多常态的生理数据。由于用户生理数据具有噪声大且波动大的特定，因此本方案中将生理数据作为模糊判断的以为，用于决策监测模式，在相应的监测模式下，再利用更丰富的图像视频数据，基于计算机视觉进行精确的疲劳驾驶判断，达到了既保证监测精度，又尽可能的减少功耗的效果。
100.基于上述实施例，如图4所示，为本技术另一实施例提供的一种疲劳驾驶监测方法的流程图。上述实施例的相关内容和描述均适用于本实施例，此处不再赘述。本实施例提供的疲劳驾驶监测方法包括步骤s210-s220，下面对各个步骤依次进行介绍：
101.s210：根据目标对象的第一状态确定疲劳驾驶监测模式。
102.在本步骤中，所述第一状态用于表示目标对象的亢奋程度。其中，目标对象的亢奋
程度可以包括高亢奋、中亢奋或者低亢奋，其具体划分标准如上述实施例中步骤s130中的高亢奋、中亢奋或者低亢奋的划分标准，本实施例不再对其进行赘述。
103.作为一种可选的实现方式，所述目标对象的第一状态的确定过程包括：将所述目标对象的实时生理特征与所述目标对象的常态生理特征进行对比，以获得所述目标对象的第一状态。其中，所述目标对象的生理特征包括：心率、心率变异性、血氧饱和度和/或体温。
104.在本实施例中，目标对象的第一状态的确定过程的具体实现方式可以参照上述实施例s130的描述。
105.另外，在本步骤中，所述疲劳驾驶监测模式可以根据不同的采样频率建立；所述疲劳驾驶监测模式还可以根据不同的采样数据建立；所述疲劳驾驶监测模式还可以根据数据的传输帧率建立等。
106.示例性的，所述采样数据可以包括下述一种或多种：所述目标对象的生理特征、所述目标对象的脸部视频流和/或与所述目标对象所驾驶车辆相关的车辆数据。
107.在本实施例中，所述采样频率与所述采样数据的种类呈正相关。以满足当目标对象精神状态较好(高亢奋状态)时，可以采用低功耗的监测模式对目标对象进行监测；当目标对象精神状态不佳(低亢奋状态)时，可以采用较高性能的监测模式对目标对象进行监测。通过这样的设置，可以保证监测性能的同时，降低功耗。
108.在本实施例中，所述疲劳驾驶监测模式可以包括第一疲劳驾驶监测模式和第二疲劳驾驶监测模式。所述第一疲劳驾驶监测模式中的第一采样频率小于所述第二疲劳驾驶监测模式中的第一采样频率。其中，所述第一疲劳驾驶监测模式可以根据不同的采样频率分别对应于上述实施例步骤s140中节能态和准备态。所述第二疲劳驾驶监测模式可以对应于上述实施例步骤s140中完全态，故本实施例不再对第一疲劳驾驶监测模式和第二疲劳驾驶监测模式进行赘述。
109.s220：基于所述疲劳驾驶监测模式，根据计算机视觉技术对所述目标对象进行监测，以获得所述目标对象的第二状态。
110.在本步骤中，所述第二状态用于表示目标对象的疲劳程度。
111.具体的，该步骤与上述实施例中步骤s150基本相同，故此处不再对其进行赘述。
112.本技术的另一实施例还提供一种疲劳驾驶监测装置，该装置可以由软件系统实现，也可以由硬件设备实现，还可以由软件系统和硬件设备结合来实现。
113.应理解，图5仅是示例性地展示了一种疲劳驾驶监测装置的一种结构化示意图，本技术并不限定对界面切换装置中功能模块的划分。如图5所示，该疲劳驾驶监测装置可以在逻辑上分成多个模块，每个模块可以具有不同的功能，每个模块的功能由可以计算设备中的处理器读取并执行存储器中的指令来实现。示例性的，该界面切换装置包括确定模块510和监测模块520。
114.在一种实施方式中，该疲劳驾驶监测装置用于执行图4所示的步骤s210-s220中描述的内容。具体的，可以为：确定模块510用于根据目标对象的第一状态确定疲劳驾驶监测模式；其中，所述第一状态用于表示目标对象的亢奋程度。监测模块520用于基于所述疲劳驾驶监测模式，根据计算机视觉技术对所述目标对象进行监测，以获得所述目标对象的第二状态；其中，所述第二状态用于表示目标对象的疲劳程度。需要说明的是，本技术实施例仅对界面切换装置的结构和功能模块进行示例性划分，但是不对其具体划分做任何限制。
signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门矩阵(field programmable gate array，fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。或者该处理器910采用一个或多个集成电路，用于执行相关程序，以实现本技术实施例所提供的技术方案。
133.该存储器920可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器910提供指令和数据。处理器910的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，处理器910还可以存储设备类型的信息。
134.在计算设备900运行时，所述处理器910执行所述存储器920中的计算机执行指令执行上述方法的操作步骤。
135.应理解，根据本技术实施例的计算设备900可以对应于执行根据本技术各实施例的方法中的相应主体，并且计算设备900中的各个模块的上述和其它操作和/或功能分别为了实现本实施例各方法的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
136.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
137.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
138.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
139.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
140.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
141.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
142.本技术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用于执行一种疲劳驾驶监测方法，该方法包括上述各个实施例所描述的方案中的至少之一。
143.本技术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。
144.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。
145.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。
146.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技术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)。
147.注意，上述仅为本技术的较佳实施例及所运用的技术原理。本领域技术人员会理解，本技术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技术的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本技术进行了较为详细的说明，但是本技术不仅仅限于以上实施例，在不脱离本技术的构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，均属于本技术的保护范畴。