一种具有事故监测预警功能的行车记录仪的制作方法

本技术涉及行车记录仪预警，尤其是涉及一种具有事故监测预警功能的行车记录仪。

背景技术：

1、行车记录仪是一种安装在车辆前部或内部的装置，用于记录和存储车辆行驶过程中的视频和声音，一些先进的行车记录仪在使用过程还具备事故监测预警的功能，例如通过内置的碰撞感应器，在车辆遇到碰撞或剧烈震动时，自动检测并触发事件记录。

2、但现有技术中的行车记录仪在事故监测预警方面还存在以下不足：

3、不能对当前监测时间段内驾驶员的眼部运动、面部行为以及车辆的行驶状态进行分析，并判断驾驶员的疲劳程度，并生成相应的预警等级信号，以警示驾驶员及时休息或采取防止疲劳驾驶的措施，降低可能发生的事故风险；

4、为此，推出一种具有事故监测预警功能的行车记录仪。

技术实现思路

1、为了实现对当前监测时间段内驾驶员的眼部运动、面部行为以及车辆的行驶状态进行分析，降低可能发生的事故风险，本技术提供一种具有事故监测预警功能的行车记录仪。

2、本技术提供的一种具有事故监测预警功能的行车记录仪采用如下的技术方案：一种具有事故监测预警功能的行车记录仪，包括行车记录仪及设置在行车记录仪内部的预警组件，预警组件包括眼部运动分析模块、面部行为分析模块、车辆状态分析模块、疲劳程度分析模块以及预警触发模块；

3、眼部运动分析模块对驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频进行监控和分析，得到驾驶员对应当前监测时间段的眼部疲劳评估指数ypl，具体为：

4、利用行车记录仪内置摄像头对驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频进行采集，得到驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频；

5、将驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频中眼部位置进行聚焦放大，得到驾驶员对应当前监测时间段的眼部放大视频；并根据设定的划分比例将当前监测时间段的眼部放大视频划分为多个子时区i，i=1,2...p；其中p为划分子时区的总数；

6、基于驾驶员对应当前监测时间段内的眼部放大视频对各子时区的眼睛闭合次数进行获取，同时对各次眼睛闭合中眼睛闭合到眼睛睁开的间隔时长进行获取；设定眨眼的参考时长，将驾驶员对应当前各子时区中各次眼睛闭合的间隔时长分别与眨眼的参考时长范围之间进行匹配，若某次眼睛闭合的间隔时长大于眨眼参考时长范围中最大端值时，则将该次眼睛闭合对应的间隔时长标记为异常时长；若某次眼睛闭合的间隔时长处于眨眼的参考时长范围内或小于眨眼参考时长范围中最小端值时，则将该次眼睛闭合标记为眨眼行为，统计各子时区的异常时长和眨眼行为次数，得到各子时区内驾驶员的犯困次数fki和眨眼行为次数；

7、将驾驶员对应各子时区内各犯困次数的异常时长进行累加，得到驾驶员对应各子时区的犯困时长fri；将驾驶员对应当前子时区内的犯困次数fki与犯困时长fri代入公式，进行计算得到驾驶员对应当前子时区内的犯困评估指数ycsi；其中和分别表示驾驶员犯困时长允许阈值和犯困次数允许阈值；a1和a2分别为犯困时长fri和犯困次数fki的影响权重因子；

8、将驾驶员对应当前监测时间段内各子时区的犯困评估指数ycsi代入公式，进行计算得到驾驶员对应当前监测时间段的眼皮疲劳评估指数一ypl；其中表示为驾驶员犯困评估允许指数；bf1表示犯困评估指数ycsi的影响权重因子；

9、将驾驶员对应当前监测时段内各子时区的犯困评估指数ycsi与设定的犯困预警阈值进行比对；若某一子时区的犯困评估指数ycsi大于犯困预警阈值，则将该子时区标记为犯困时区；

10、基于驾驶员对应当前监测时间段内的眼部放大视频对各犯困时区的眼球转动次数进行获取，得到驾驶员对应当前监测时间段内各犯困时区的眼球转动次数；设定眼球转动的参考次数ja，将驾驶员对应当前各犯困时区内的眼球转动次数与参考次数ja进行比对；若某犯困时区内的眼球转动次数小于参考次数，则将该子时区标记为转动异常时区h，其中h=1,2...r，r为转动异常时区的总数，由此得到驾驶员对应当前监测时间段内的各转动异常时区；设定眨眼行为的参考次数jb，将驾驶员对应当前各犯困时区内的眨眼行为次数与参考次数jb进行比对；若某犯困时区内的眨眼行为次数小于参考次数jb，则将该犯困时区标记为眨眼异常时区t，其中t=1,2...g，g为眨眼异常时区的总数，由此得到驾驶员对应当前监测时间段内的各眨眼异常时区；统计驾驶员对应当前监测时间段内的转动异常时区和眨眼异常时区的个数，得到转动异常个数r和眨眼异常个数g；同时获取各转动异常时区和眨眼异常时区所对应的眼球转动个数kch与眼睛眨眼个数kdt，将驾驶员对应当前监测时间段内的转动异常个数r和眼球转动个数kch代入公式（1），眨眼异常个数g和眼睛眨眼个数kdt代入公式（2）进行计算，具体为：代入公式，进行计算得到驾驶员对应当前监测时间段的眼球疲劳评估指数yql和眼皮疲劳评估指数二ypf；其中和分别表示为眼球转动个数与参考次数之间的允许差值、眼睛眨眼个数与参考次数之间的允许差值；ew1和ew2分别为眼球转动个数kch和转动异常个数r的影响权重因子；ev1和ev2分别为眼睛眨眼个数kdt和眨眼异常个数g的影响权重因子；

11、将驾驶员对应当前监测时间段内的眼皮疲劳评估指数一ypl、眼球疲劳评估指数yql以及眼皮疲劳评估指数二ypf代入公式，进行计算得到驾驶员对应当前监测时间段内的眼部疲劳评估指数vfg；其中、以及分别为眼皮疲劳阈值指数一、眼球疲劳阈值指数以及眼皮疲劳阈值指数二；nd1、nd2以及nd3分别为眼皮疲劳评估指数一ypl、眼球疲劳评估指数yql以及眼皮疲劳评估指数二ypf的影响权重因子；

12、面部行为分析模块对驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频进行监控和分析，得到驾驶员对应当前监测时间段的面部疲劳评估指数vyr，具体为：

13、将驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频中的嘴部位置进行聚焦放大，得到驾驶员对应当前监测时间段的嘴部放大视频；

14、基于驾驶员对应当前监测时间段内的嘴部放大视频对各子时区的嘴部打开次数进行获取，设定嘴部打开的参考集合，集合内包括有嘴部打开时的垂直长度和水平宽度参考值；将驾驶员对应当前各子时区中各次嘴部打开与参考集合进行匹配，若某次嘴部打开的垂直长度和水平宽度与设定的参考集合相匹配，则判定驾驶员对应当前子时区内的嘴部打开为打哈欠行为；统计驾驶员对应当前监测时间段各子时区的打哈欠次数hqi；

15、将驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频中的头部位置进行聚焦放大，得到驾驶员对应当前监测时间段的头部放大视频；

16、基于驾驶员对应当前监测时间段内的头部放大视频对各子时区的头部移动次数进行获取，计算驾驶员对应各子时区内的头部移动次数，得到各子时区内的头部移动频率tyi；

17、对各子时区内驾驶员的各次头部移动倾斜角度进行分析，对驾驶员当前监测时间段内的人脸进行检测，并对检测到的人脸进行关键点检测，标记鼻子特征点，计算驾驶员各次头部移动时鼻子特征点相对于垂直方向的倾斜角度，设定头部移动参考集合，集合内包括头部倾斜角度参考值以及持续时长；若驾驶员当前头部移动的倾斜角度与持续时长与参考集合相匹配，则判定驾驶员当前头部移动状态为瞌睡行为；统计驾驶员对应当前监测时间段内各子时区的瞌睡行为次数twi；

18、获取驾驶员对应子时区内各瞌睡行为次数twi的持续时长，并进行累加得到各子时区内的瞌睡时长thi；

19、将驾驶员对应当前监测时间段内各子时区的打哈欠次数hqi、头部移动频率tyi、瞌睡行为次数twi以及瞌睡时长thi代入公式，进行计算得到驾驶员对应当前子时区内的瞌睡评估指数tgfi；其中、、以及分别表示打哈欠参考次数、头部移动参考频率、瞌睡行为参考次数以及瞌睡参考时长；sk1、sk2、sk3以及sk4分别为打哈欠次数hqi、头部移动频率tyi、瞌睡行为次数twi以及瞌睡时长thi的影响权重因子；

20、将驾驶员对应当前监测时间段内各子时区的瞌睡评估指数tgfi代入公式，进行计算得到驾驶员对应当前监测时间段内的面部疲劳评估指数vyr；其中表示为瞌睡评估阈值指数；bv1为各子时区瞌睡评估指数tgfi的影响权重因子；

21、车辆状态分析模块对驾驶员对应当前监测时间段内的车辆驾驶数据进行监控和分析，得到驾驶员对应当前监测时间段内驾驶过程中的行驶危险评估指数vxp，具体为：

22、获取驾驶员启动车辆进行行驶的出发时刻点，并与当前监测时间点之间进行时刻差计算，得到已行驶时长ca；获取车辆当前监测时间段各子时区内不同时刻点的速度值并利用标准差公式进行计算，得到速度变值cli；同时获取车辆对应当前监测时间段各子时区的最高时速与最低时速，并进行时速差计算得到对应子时区的速度差值cui；对车辆对应子时区内的速度变值cli和速度差值cui之间代入公式，进行计算得到对应子时区的速度隐患评估指数cmi；其中jh1和jh2分别为速度变值cli和速度差值cui的影响权重因子；

23、获取车辆当前监测时间段内各子时区行驶过程的压线次数，在对应压线过程中若驾驶员打开左右转向灯，则判定当前压线为变道需要压线，若没有打开左右转向灯，则判定当前压线为异常压线；统计各子时区内异常压线的次数得到车道偏离次数s；同时监测在各次异常压线过程中车辆与偏离方向车道线之间的夹角变化，设定偏离角度的参考值，将车辆在当次异常压线过程中夹角变化到达参考值的时刻点标记为偏离开始时刻，驾驶员介入进行纠正的时刻点标记为偏离结束时刻，对当次异常压线过程中的偏离开始时刻与偏离结束时刻之间进行时刻差计算，得到偏离持续时长，其中v=1,2...s，s为对应子时区内异常压线的总次数；提取当次异常压线过程最大夹角值作为车辆当次压线过程中的角度偏离值；将各次异常压线过程中的偏离持续时长和角度偏离值以及它们的计算结果分别代入公式（1）和（2），具体为：代入，进行计算，通过公式（1）得到各次异常压线的压险值，公式（2）得到当前监测时间段内各子时区的压线隐患评估指数cqi；其中公式（1）中的f1和f2分别为偏离持续时长和角度偏离值的影响权重因子；公式（2）中的为压险允许值，xc1为各次异常压线的压险值影响权重因子；

24、将车辆对应当前监测时间段内各子时区的压线隐患评估指数cqi和速度隐患评估指数cmi代入公式，进行计算得到当前监测时间段的行驶状态评估指数ck；其中和分别表示为压线隐患允许指数和速度隐患允许指数；kz1和kz2分别为压线隐患评估指数cqi和速度隐患评估指数cmi的影响权重因子；

25、将车辆对应当前监测时间段内的已行驶时长ca和行驶状态评估指数ck代入公式，进行计算得到驾驶员对应当前监测时间段的行驶危险评估指数vxp；其中和分别表示单次最长行驶参考时长和行驶状态参考指数；ty1和ty2分别为已行驶时长ca和行驶状态评估指数ck的影响权重因子；

26、疲劳程度分析模块用于将驾驶员当前监测时间段内的眼部疲劳评估指数vfg、面部疲劳评估指数vyr以及行驶危险评估指数vxp代入公式，进行计算得到疲劳驾驶评估指数plj；其中、以及分别表示为眼部疲劳参考指数、面部疲劳参考指数以及行驶危险参考指数；ku1、ku2以及ku3分别为眼部疲劳评估指数vfg、面部疲劳评估指数vyr以及行驶危险评估指数vxp的影响权重因子；

27、将得到的疲劳驾驶评估指数plj与对应的事故潜在风险等级范围进行匹配，得到驾驶员对应当前驾驶监测时间段内的事故预警等级x1、x2以及x3，并将相应事故预警等级发送至预警触发模块；

28、预警触发模块接收生成的事故预警等级，并执行对应的操作，具体为：

29、s1：若生成的事故预警等级为x1，则通过行车记录仪内置的警报器发出警报，同时与车内音响建立蓝牙连接，播放车载dj歌单，随后发送服务站或停车场推送请求至车载显示屏，驾驶员通过显示屏进行操作是否前往最近停车场或服务站；

30、s2：若生成的事故预警等级为x2，则基于s1的基础上，强制启动最近服务区或停车场的导航路线；

31、s3：若生成的事故预警等级为x3，则基于s2的基础上，打开车辆双闪，进入应急车道后主动呼叫119说明情况后判断是否在应急车道进行简单休息或继续行驶至停车场或服务区。

32、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

33、本发明通过对驾驶员对应当前监测时间段内的行驶视频进行采集，并从驾驶员行驶过程中的眼部运动状态、面部行为状态以及车辆行驶状态三个方向进行分析，实现了对驾驶员行驶过程中的全面分析，且提高了结果判断的准确性；基于上述三个方向分析所得到的指数，进一步分析得到驾驶员对应当前监测时间段内的疲劳驾驶评估指数，从而反映了驾驶员对应当前监测时间段的疲劳程度，并将得到的疲劳驾驶评估指数与对应的事故潜在风险等级范围进行匹配，得到驾驶员对应当前驾驶监测时间段内的事故预警等级，并执行相应的操作，从而警示驾驶员及时休息或采取防止疲劳驾驶的措施，降低可能发生的事故风险。