本发明涉及疲劳驾驶识别的
技术领域：
，尤其涉及一种疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质。
背景技术：
：随着社会的发展进步，社会上的车辆越来越多，但生活节奏加快、安全意识不足等因素，导致越来越多的人并未意识到自己的疲劳状态，却依然在驾驶车辆，而疲劳驾驶会产生严重的道路安全问题，因此需要设计一种智能化的识别装置对疲劳驾驶状态进行识别。传统的识别方法，均是通过人体的生理指标来进行识别，但不同时间段内人体的身体指标存在着较大区别，不同的人具有不同的生理指标，并且生理指标容易受心情、情绪、周围环境的影响，在对疲劳驾驶状态的识别上存在着判断不灵敏、不准确的问题。因此，现有技术还有待于改进和发展。技术实现要素：鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术中的识别方法，对疲劳驾驶状态的识别存在判断不灵敏、不准确的问题。本发明为实现上述目的，具体技术方案如下：一种疲劳驾驶的智能识别方法，其中，所述方法包括步骤：预先在系统内为驾驶者建立导航数据库；将驾驶者每次的驾驶记录存入导航数据库中，并统计该驾驶者每次驾驶记录中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数；根据多次驾驶记录中所统计的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，在系统内建立该驾驶者的导航出错概率模型，并自动设定相应的容错范围；统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别。所述的疲劳驾驶的智能识别方法，其中，所述系统预先为驾驶者建立导航数据库之前还包括：对当前驾驶者的身份进行识别。所述的疲劳驾驶的智能识别方法，其中，所述根据多次驾驶记录中所统计的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，在系统内建立该驾驶者的导航出错概率模型，并自动设定相应的容错范围包括：将系统内每次的驾驶记录划分为若干个单位时间段，统计每个单位时间段内的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数；计算得到单位时间段内每种导航出错类型的次数的平均值；根据当前驾驶的时长，计算并设定当前驾驶时长的容错范围。所述的疲劳驾驶的智能识别方法，其中，所述统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别包括：当该驾驶者在当前驾驶中每种导航出错类型的次数均在所设定的容错范围以内时，则判断用户处于非疲劳驾驶状态，系统继续保持监控。所述的疲劳驾驶的智能识别方法，其中，所述统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别包括：当该驾驶者在当前驾驶中有一种导航出错类型的次数超过所设定的容错范围时，则判断用户处于疲劳驾驶状态，系统发出警告，提醒驾驶者警惕疲劳驾驶，并自动将导航线路更改为附近可以停车休息的场所。一种疲劳驾驶的智能识别装置，其中，包括处理器，以及与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有疲劳驾驶的智能识别程序，该疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时实现以下步骤：预先在系统内为驾驶者建立导航数据库；将驾驶者每次的驾驶记录存入导航数据库中，并统计该驾驶者每次驾驶记录中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数；根据多次驾驶记录中所统计的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，在系统内建立该驾驶者的导航出错概率模型，并自动设定相应的容错范围；统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别。所述疲劳驾驶的智能识别装置，其中，所述疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：对当前驾驶者的身份进行识别。所述疲劳驾驶的智能识别装置，其中，所述疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：将系统内每次的驾驶记录划分为若干个单位时间段，统计每个单位时间段内的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数；计算得到单位时间段内每种导航出错类型的次数的平均值；根据当前驾驶的时长，计算并设定当前驾驶时长的容错范围。所述疲劳驾驶的智能识别装置，其中，所述疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：当该驾驶者在当前驾驶中每种导航出错类型的次数均在所设定的容错范围以内时，则判断用户处于非疲劳驾驶状态，系统继续保持监控；当该驾驶者在当前驾驶中有一种导航出错类型的次数超过所设定的容错范围时，则判断用户处于疲劳驾驶状态，系统发出警告，提醒驾驶者警惕疲劳驾驶，并自动将导航线路更改为附近可以停车休息的场所。一种存储介质，其中，所述存储介质存储有疲劳驾驶的智能识别程序，该疲劳驾驶的智能识别程序被处理器执行时实现所述疲劳驾驶的智能识别方法的步骤。有益效果：本发明的疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质，统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，并判断当前驾驶过程中各导航出错类型的次数是否在容错范围内，通过对各种导航出错类型的次数进行分析和判断，能够准确地对用户的驾驶状态进行智能化识别，通过采用这一技术方法，在用户处于疲劳驾驶状态时对用户发出警告，以避免用户疲劳驾驶。附图说明图1为本发明的疲劳驾驶的智能识别方法的流程图。具体实施方式本发明提供一种疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。请参阅图1，图1为本发明的疲劳驾驶的智能识别方法的流程图。如图所述，一种疲劳驾驶的智能识别方法，所述方法包括步骤：a、预先在系统内为驾驶者建立导航数据库；b、将驾驶者每次的驾驶记录存入导航数据库中，并统计该驾驶者每次驾驶记录中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数；c、根据多次驾驶记录中所统计的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，在系统内建立该驾驶者的导航出错概率模型，并自动设定相应的容错范围；d、统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别。下面分别针对上述步骤进行详细描述：所述步骤a中，预先在系统内为驾驶者建立导航数据库，系统中每位驾驶者对应一个导航数据库，导航数据库中存储着这一驾驶者的所有驾驶记录。所述步骤b，系统自动将驾驶者每次的驾驶记录存入行数据库中，并根据系统内的设定，统计该驾驶者每次驾驶记录中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数。驾驶者每次驾驶记录中导航的出错类型包括多种，例如：没有及时转弯为出错类型1，走错路口为出错类型2，路口红灯变绿灯反应时间过程为出错类型3。下表中记录了驾驶者一次驾驶记录中的出错次数。所述步骤c，根据多次驾驶记录中所统计的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，在系统内建立该驾驶者的导航出错概率模型，并自动设定相应的容错范围。导航出错概率模型，即是在一般情况下，该驾驶者的每种导航出错类型的次数。根据驾驶者的导航出错概率模型，自动设定相应的容错范围，导航数据库中出错类型1的平均次数为1，出错类型2的平均次数为2，则设定容错范围为出错类型1不大于1次，出错类型2不大于2次。下表中记录了驾驶者多次驾驶记录中的出错次数。导航时长出错次数出错详情0-20分钟1类型-1*10-30分钟3类型-1*1，类型-2*30-40分钟4类型-1*1，类型-2*3所述步骤d，统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别。系统监控驾驶者的驾驶过程，统计并分析驾驶者导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，当有一种出错类型的次数超过容错范围，则发出警报，提醒驾驶者警惕疲劳驾驶。进一步的，在所述步骤a之前还包括：s、对当前驾驶者的身份进行识别。具体的，如果已在系统中建立过当前驾驶者的导航数据库，则记录该驾驶者当前的驾驶过程。如果未在系统中建立当前驾驶者的导航数据库，系统为当前驾驶者建立导航数据库，并记录该驾驶者当前的驾驶过程。进一步的，所述步骤c具体包括：将系统内每次的驾驶记录划分为若干个单位时间段，统计每个单位时间段内的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数。由于驾驶者每次驾驶的时间长短存在不同，因此将每次的驾驶记录划分为若干个单位时间段，单位时间段所设定的时间可以是5分钟或者10分钟，统计在每个单位时间段内的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数。计算得到单位时间段内每种导航出错类型的次数的平均值。例如10分钟内出错类型1的平均数为1，出错类型3的平均数为2。根据当前驾驶的时长，计算并设定当前驾驶时长的容错范围。例如当前驾驶时间超过20分钟，则计算得到20分钟内的容错范围为出错类型1的次数不大于2次，出错类型3的次数不大于4次。驾驶时间每增加一个单位时间段，则根据单位时间段内每种导航出错类型的次数的平均值，相应增加当前驾驶时间内的容错范围。例如当前驾驶时间从20分钟增加到30分钟，则将容错范围修改为出错类型1的次数不大于3次，出错类型3的次数不大于6次。进一步的，所述步骤d具体包括：d1、当该驾驶者在当前驾驶中每种导航出错类型的次数均在所设定的容错范围以内时，则判断用户处于非疲劳驾驶状态，系统继续保持监控。更具体的，所述步骤d还包括：d2、当该驾驶者在当前驾驶中有一种导航出错类型的次数超过所设定的容错范围时，则判断用户处于疲劳驾驶状态，系统发出警告，提醒驾驶者警惕疲劳驾驶，并自动将导航线路更改为附近可以停车休息的场所。更具体的实施例中，当驾驶者当前连续驾驶的时间超过3个小时，即使驾驶者在当前驾驶中每种导航出错类型的次数均未超过所设定的容错范围时，则系统发出警告，提醒驾驶者警惕疲劳驾驶，并自动将导航线路更改为附近可以停车休息的场所。更具体的，除了发出语音警告信息对驾驶者进行警告以外，还可以通过多种颜色的led灯发出灯光警告信息对驾驶者进行警告。本发明还提供了一种疲劳驾驶的智能识别装置，其中，包括处理器，以及与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有疲劳驾驶的智能识别程序，该疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时实现以下步骤：预先在系统内为驾驶者建立导航数据库；将驾驶者每次的驾驶记录存入导航数据库中，并统计该驾驶者每次驾驶记录中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数；根据多次驾驶记录中所统计的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，在系统内建立该驾驶者的导航出错概率模型，并自动设定相应的容错范围；统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别。更具体的实施例中，所述疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：对当前驾驶者的身份进行识别。更具体的实施例中，所述疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：将系统内每次的驾驶记录划分为若干个单位时间段，统计每个单位时间段内的导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数；计算得到单位时间段内每种导航出错类型的次数的平均值；根据当前驾驶的时长，计算并设定当前驾驶时长的容错范围。更具体的实施例中，所述疲劳驾驶的智能识别程序被所述处理器执行时，还实现以下步骤：当该驾驶者在当前驾驶中每种导航出错类型的次数均在所设定的容错范围以内时，则判断用户处于非疲劳驾驶状态，系统继续保持监控；当该驾驶者在当前驾驶中有一种导航出错类型的次数超过所设定的容错范围时，则判断用户处于疲劳驾驶状态，系统发出警告，提醒驾驶者警惕疲劳驾驶，并自动将导航线路更改为附近可以停车休息的场所。本发明实施例还提供了一种存储介质，其中，所述存储介质存储有疲劳驾驶的智能识别程序，该疲劳驾驶的智能识别程序被处理器执行时实现所述疲劳驾驶的智能识别方法的步骤，具体如上所述。综上所述，本发明公开了一种疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质，其中，所述方法包括：首先，预先在系统内为驾驶者建立导航数据库；然后，将驾驶者每次的驾驶记录存入导航数据库中，并统计该驾驶者每次驾驶记录中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，在系统内建立该驾驶者的导航出错概率模型，并自动设定相应的容错范围；最后，系统判断该驾驶者在当前驾驶中导航的出错类型以及每种导航出错类型的次数是否在容错范围以内，并根据判断结果对用户的驾驶状态进行智能识别。本发明的疲劳驾驶的智能识别方法、装置及存储介质，统计并分析该驾驶者当前驾驶过程中导航的出错类型，以及每种导航出错类型的次数，并判断当前驾驶过程中各导航出错类型的次数是否在容错范围内，通过对各种导航出错类型的次数进行分析和判断，能够准确地对用户的驾驶状态进行智能化识别，通过采用这一技术方法，在用户处于疲劳驾驶状态时对用户发出警告，以避免用户疲劳驾驶。应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。当前第1页12