CN105438183A - 一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置及方法 - Google Patents

一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105438183A
CN105438183A CN201510966927.5A CN201510966927A CN105438183A CN 105438183 A CN105438183 A CN 105438183A CN 201510966927 A CN201510966927 A CN 201510966927A CN 105438183 A CN105438183 A CN 105438183A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target carriage
radical
chaufeur
vehicle
threshold values
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510966927.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105438183B (zh
Inventor
江浩斌
朱畏畏
马世典
曹福贵
陈龙
袁朝春
沈峥楠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu University
Original Assignee
Jiangsu University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu University filed Critical Jiangsu University
Priority to CN201510966927.5A priority Critical patent/CN105438183B/zh
Publication of CN105438183A publication Critical patent/CN105438183A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105438183B publication Critical patent/CN105438183B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W40/09—Driving style or behaviour
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/143—Alarm means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/803—Relative lateral speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/804—Relative longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2555/00—Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
    • B60W2555/60—Traffic rules, e.g. speed limits or right of way

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于驾驶员激进驾驶状态的识别装置和方法。本发明的识别装置包括数据采集单元、处理单元、语音提示单元；数据采集单元分别采集目标车行驶的车道图像、速度以及目标车与前后车的车距，并将采集的目标车信息传送给处理单元，得到目标车的车道偏移量、速度和前后车的车速；另外，处理单元通过处理后的信息计算出驾驶员的横向与纵向上的激进驾驶程度；当两者的激进程度大于某个阀值时，则目标车处于激进驾驶状态，通过语音提示单元给驾驶员提供预警信息。

Description

一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置及方法
技术领域
本发明涉及驾驶行为识别技术领域，特别涉及一种驾驶员激进行驶状态的识别装置及方法。
背景技术
随着汽车数量的迅猛增加和道路的飞速发展，我国正面临着十分严峻的交通安全问题，其中由于驾驶员的激进驾驶引起的事故比重越来越大，尤其是高速公路上的激进驾驶所引发的连环交通事故造成重大人员伤亡与财产损失。对于驾驶员激进驾驶状态的检测主要侧重于对驾驶员身体特征的检测，如脉搏次数、心率、眼睛眨动等。
公开号为CN1830389的中国专利申请200610012623.6公开了一种“疲劳驾驶状态监控装置及方法”(发明人：何国红，李晓明，李埃荣，梁富明；申请人：太原理工大学)，该发明的装置由图像采集和转换系统、图像处理系统、疲劳状态识别系统、提示和报警以及制动系统构成；其方法是利用红外光源光线和摄像机光轴成一定的角度，采集到的驾驶员的面部图像信号由数字信号处理器的图像处理程序进行处理，得到眼睛图像，同时利用Kalman滤波器及MeanShift算法实现眼睛跟踪，采用模板匹配的方法，以相似度衡量相似程度来识别眼睛状态，根据眼睛的状态计算出眨眼持续时间、眨眼频率、PERCLOS值，来判断驾驶员的疲劳程度。机动车在行驶过程中，该装置实施监控。
目前，这些检测技术还不够成熟，主要存在以下缺点：
检测内容比较多，包括酒后驾驶、超速驾驶、疲劳驾驶等，这就要求更多的检测设备，增加了成本；忽略了车载设备资源的利用，造成车载设备利用率不高，例如车载雷达传感器、行驶记录仪等。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置和方法。
本发明的技术方案为：
一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置，包括数据采集单元、处理单元、语音提示单元；所述数据采集单元包括CCD摄像头、车载CAN总线、毫米波雷达；所述处理单元的包括图像处理模块、存储模块、数据处理模块；
所述CCD摄像头采集目标车行驶的车道图像，传送给所述图像处理模块；所述存储模块存储通过所述图像处理模块获取的车道中心线位置；所述数据处理模块读取所述存储模块存储的车道中心线位置，结合目标车的位置，得出车道偏移量δy；
所述车载CAN总线通过目标车上的OBDII数据接口进行读取，所述存储模块与OBDII数据接口相连，读取目标车的车载CAN总线的速度信号Vo，并存储在所述存储模块中；
所述毫米波雷达安装在目标车的前端和后端，分别用于获取目标车与前后车的车距，并将采集的车距信息存储在所述存储模块；所述数据处理模块读取所述存储模块存储的目标车与前后车的车距Sf、Sb，处理后获取前后车的车速Vf、Vb；
所述语音提示单元与所述数据处理模块相连，当目标车辆处于激进驾驶状态时，所述语音提示单元向驾驶员提供预警信息。
进一步，所述语音提示单元采用ISD1730语音芯片。
本发明的一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，包括以下步骤：
步骤1，处理单元初始化，数据采集单元中的CCD摄像头、车载CAN总线、毫米波雷达分别采集60s目标车行驶的车道图像、速度、与前后车的车距；并将获取的目标车信息传送给处理单元；
步骤2，通过处理单元获取目标车的车道偏移量δy、速度Vo、与前后车的车距Sf、Sb及前后车的车速Vf、Vb；
步骤3，处理单元中的数据处理模块根据获取的目标车与前后车的车距Sf、Sb与阀值Sd的大小关系判别目标车行驶的车道环境；
步骤4，将步骤2中获取的目标车车道偏移量δy与阀值δc比较，若车道偏移量δy大于阀值δc时，目标车即处于车道偏离状态；通过目标车处于车道偏离状态所行驶的距离之和与目标车所行驶的车道中心线的长度的比值η表示驾驶员横向驾驶的激进程度；当横向驾驶的激进程度η大于阀值ηc时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；
步骤5，若横向驾驶的激进程度η不大于阀值ηc时，将步骤2中获取的目标车速度Vo与道路的最高限速Vu和最低限速Vd比较，若目标车速度Vo大于最高限速Vu或小于最低限速Vd时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；
步骤6，若目标车速度Vo小于最高限速Vu、大于最低限速Vd时，将目标车速度Vo与步骤2中获取的前后车的车速Vf、Vb比较，目标车速度Vo大于前车速度或者小于后车速度时，目标车即处于异常行驶状态；目标车异常行驶的时间段之和与总时间段的比值σ表示驾驶员纵向驾驶的激进程度；若纵向驾驶的激进程度σ大于阀值σc时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；
步骤7，若纵向驾驶的激进程度σ不大于阀值σc时，该目标车处于正常驾驶状态。
进一步，所述步骤2中阀值Sd的取值为：在城市道路交通环境中，目标车与前后车的车距阀值Sd为35米；在高速道路交通环境中，目标车与前后车的车距阀值Sd为139米。
进一步，所述步骤3中目标车行驶的车道环境分别是：前方有车辆，后方无车辆；前方无车辆，后方有车辆；前、后方均有车辆；前、后方均无车辆。
进一步，所述步骤4中阀值δc取车道线宽度L的15％，其计算公式为：δc＝0.15L。
进一步，所述步骤4中驾驶员横向驾驶的激进程度η的计算公式为：其中L1、L2...Lk为60s内目标车处于车道偏离状态时所行驶的纵向距离，Lm为目标车所行驶的车道中心线的长度。
进一步，所述步骤5中道路的最高限速Vu和最低限速Vd的取值为：在城市道路交通环境中，Vu取60km/h，Vd取0km/h；在高速公路交通环境中，Vu取120km/h，Vd取80km/h。
进一步，所述步骤6中驾驶员纵向驾驶的激进程度σ的计算公式为：其中T1,T2，…,Tk为目标车异常行驶的时间段，Tm为样本时间长度60s。
本发明的有益效果为：
1、本发明通过分析目标车横向与纵向的行驶数据实现对目标车激进状态的判断。其中，横向参数选择车道偏移量，纵向参数选择目标车与前后车的速度，通过本发明计算出目标车横向与纵向的激进驾驶程度，从而能够更合理的判断目标车驾驶员的激进状态。
2、引起驾驶员激进驾驶的原因很多，对驾驶员进行检测预警需要对引起驾驶员激进驾驶的原因进行检测，这不利于设备资源利用率的提高；本发明通过分析目标车的行驶数据可以有效地识别出由于不同原因引起的激进驾驶的车辆，避免了设备资源的浪费；另外，本发明涉及到的装置成本较低，具有较好的市场推广价值。
附图说明
图1是本发明驾驶员激进驾驶状态识别装置图；
图2是本发明驾驶员激进驾驶状态识别方法流程图；
图3是本发明目标车处于车道偏离状态示意图；
图4是本发明的目标车处于车道偏离状态所行驶的纵向距离路段图；
图5是本发明目标车辆及其前、后车在60s内的速度曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明的驾驶员激进驾驶状态的识别装置及方法作进一步详细说明。
如图1所示驾驶员激进驾驶状态识别装置图，包括数据采集单元、处理单元、语音提示单元；数据采集单元包括CCD摄像头、车载CAN总线、毫米波雷达；处理单元的包括图像处理模块、存储模块、数据处理模块；语音提示单元采用ISD1730语音芯片。
所述CCD摄像头采集目标车行驶的车道图像，传送给所述图像处理模块；所述图像处理模块经过预处理、边界检测、霍夫转换、特征提取步骤提取出车道中心线位置，并存储于所述存储模块中；所述数据处理模块读取所述存储模块存储的车道中心线位置，结合目标车的位置，得出车道偏移量δy；
所述车载CAN总线通过车上的OBDII数据接口进行读取，存储模块与OBDII数据接口相连，读取目标车的车载CAN总线的速度信号Vo，并存储在存储模块中；
所述毫米波雷达安装在目标车的前端和后端，分别用于获取目标车与前后车的车距，并将采集的车距信息存储在所述存储模块；所述数据处理模块读取所述存储模块存储的目标车与前后车的车距Sf、Sb，处理后获取前后车的车速Vf、Vb；
所述语音提示单元与所述数据处理模块相连，当目标车辆处于激进驾驶状态时，所述语音提示单元向驾驶员提供预警信息。
如图2所示驾驶员激进驾驶状态识别方法，包括以下步骤：
步骤1，处理单元初始化，数据采集单元中的CCD摄像头、车载CAN总线、毫米波雷达分别采集60s目标车行驶的车道中心线图像、速度、与前后车的车距；并将获取的目标车信息传送给处理单元；
步骤2，通过处理单元获取目标车的车道偏移量δy、速度Vo、与前后车的车距Sf、Sb及前后车的车速Vf、Vb；
步骤3，处理单元中的数据处理模块根据获取的目标车与前后车的车距Sf、Sb与阀值Sd的大小关系判别目标车行驶的车道环境；阀值Sd由安全距离公式计算得到；在城市道路交通环境中，目标车与前后车的车距阀值Sd为35米；在高速道路交通环境中，目标车与前后车的车距阀值Sd为139米；根据道路阀值Sd将目标车行驶的车道环境分为前方有车辆，后方无车辆；前方无车辆，后方有车辆；前、后方均有车辆；前、后方均无车辆4种情况；
步骤4，将步骤2中获取的目标车车道偏移量δy与阀值δc比较，若车道偏移量δy大于阀值δc时，目标车即处于车道偏离状态，如图3所示为目标车处于车道偏移状态示意图；阀值δc取车道线宽度L的15％，其计算公式为：δc＝0.15L，本发明中车道线宽度L取3.6m；当目标车处于车道偏离状态时，通过目标车处于车道偏离状态所行驶的距离之和与目标车所行驶的车道中心线的长度的比值η表示驾驶员横向驾驶的激进程度；
驾驶员横向驾驶的激进程度η的计算公式为：
式中L1、L2...Lk为60s目标车处于车道偏离状态所行驶的纵向距离，Lm为目标车所行驶的车道中心线的长度；图4所示为本发明的目标车处于车道偏离状态所行驶的纵向距离路段图。
当横向驾驶的激进程度η大于阀值ηc时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；否则进入下一步；
步骤5，将步骤2中获取的目标车速度Vo与道路的最高限速Vu和最低限速Vd比较；在城市道路交通环境中，Vu取60km/h，Vd取0km/h；在高速公路交通环境中，Vu取120km/h，Vd取80km/h；若目标车速度Vo大于最高限速Vu或小于最低限速Vd时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；否则进入下一步；
步骤6，将步骤2中目标车速度Vo与获取的前后车的车速Vf、Vb比较，目标车速度Vo大于前车速度Vf或者小于后车速度Vb时，目标车即处于异常行驶状态；目标车异常行驶的时间段之和与总时间段的比值σ表示驾驶员纵向驾驶的激进程度；
驶员纵向驾驶的激进程度σ的计算公式为：
式中T1,T2，…,Tk为目标车异常行驶的时间段，Tm为样本时间长度60s，如图5所示；
若纵向驾驶的激进程度σ大于阀值σc时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；否则进入下一步；
步骤7，若纵向驾驶的激进程度σ不大于阀值σc时，判定目标车处于正常驾驶状态。
以上对本发明所提供的一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置和方法进行了详细介绍，本文应用了具体个例对本发明的原理和实施方式进行了阐述，所要说明的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置，其特征在于，包括数据采集单元、处理单元、语音提示单元；
所述数据采集单元包括CCD摄像头、车载CAN总线、毫米波雷达；
所述处理单元的包括图像处理模块、存储模块、数据处理模块；
所述CCD摄像头采集目标车行驶的车道图像，传送给所述图像处理模块；所述存储模块存储通过所述图像处理模块获取的车道中心线位置；所述数据处理模块读取所述存储模块存储的车道中心线位置，结合目标车的位置，得出车道偏移量δy；
所述车载CAN总线通过目标车上的OBDII数据接口进行读取，所述存储模块与OBDII数据接口相连，读取目标车的车载CAN总线的速度信号Vo，并存储在所述存储模块中；
所述毫米波雷达安装在目标车的前端和后端，分别用于获取目标车与前后车的车距，并将采集的车距信息存储在所述存储模块；所述数据处理模块读取所述存储模块存储的目标车与前后车的车距Sf、Sb，处理后获取前后车的车速Vf、Vb；
所述语音提示单元与所述数据处理模块相连，当目标车辆处于激进驾驶状态时，所述语音提示单元向驾驶员提供预警信息。
2.如权利要求1所述的一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置，其特征在于：所述语音提示单元采用ISD1730语音芯片。
3.一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，处理单元初始化，数据采集单元中的CCD摄像头、车载CAN总线、毫米波雷达分别采集60s目标车行驶的车道图像、速度、与前后车的车距；并将获取的目标车信息传送给处理单元；
步骤2，通过处理单元获取目标车的车道偏移量δy、速度Vo、与前后车的车距Sf、Sb及前后车的车速Vf、Vb；
步骤3，处理单元中的数据处理模块根据获取的目标车与前后车的车距Sf、Sb与阀值Sd的大小关系判别目标车行驶的车道环境；
步骤4，将步骤2中获取的目标车车道偏移量δy与阀值δc比较，若车道偏移量δy大于阀值δc时，目标车即处于车道偏离状态；通过目标车处于车道偏离状态所行驶的距离之和与目标车所行驶的车道中心线的长度的比值η表示驾驶员横向驾驶的激进程度；当横向驾驶的激进程度η大于阀值ηc时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；
步骤5，若横向驾驶的激进程度η不大于阀值ηc时，将步骤2中获取的目标车速度Vo与道路的最高限速Vu和最低限速Vd比较，若目标车速度Vo大于最高限速Vu或小于最低限速Vd时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；
步骤6，若目标车速度Vo小于最高限速Vu、大于最低限速Vd时，将目标车速度Vo与步骤2中获取的前后车的车速Vf、Vb比较，目标车速度Vo大于前车速度或者小于后车速度时，目标车即处于异常行驶状态；目标车异常行驶的时间段之和与总时间段的比值σ表示驾驶员纵向驾驶的激进程度；若纵向驾驶的激进程度σ大于阀值σc时，该目标车处于激进驾驶状态，语音提示，向驾驶员提供预警信息；
步骤7，若纵向驾驶的激进程度σ不大于阀值σc时，该目标车处于正常驾驶状态。
4.如权利要求3所述的一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，其特征在于：所述步骤2中阀值Sd的取值为：在城市道路交通环境中，目标车与前后车的车距阀值Sd为35米；在高速道路交通环境中，目标车与前后车的车距阀值Sd为139米。
5.如权利要求3所述的一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，其特征在于：所述步骤3中目标车行驶的车道环境分别是：前方有车辆，后方无车辆；前方无车辆，后方有车辆；前、后方均有车辆；前、后方均无车辆。
6.如权利要求3所述的一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，其特征在于：所述步骤4中阀值δc取车道线宽度L的15％，其计算公式为：δc＝0.15L。
7.如权利要求3所述的一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，其特征在于：所述步骤4中驾驶员横向驾驶的激进程度η的计算公式为：其中L1、L2...Lk为60s内目标车处于车道偏离状态时所行驶的纵向距离，Lm为目标车所行驶的车道中心线的长度。
8.如权利要求3所述的一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，其特征在于：所述步骤5中道路的最高限速Vu和最低限速Vd的取值为：在城市道路交通环境中，Vu取60km/h，Vd取0km/h；在高速公路交通环境中，Vu取120km/h，Vd取80km/h。
9.如权利要求3所述的一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法，其特征在于：所述步骤6中驾驶员纵向驾驶的激进程度σ的计算公式为：其中T1,T2，…,Tk为目标车异常行驶的时间段，Tm为样本时间长度60s。
CN201510966927.5A 2015-12-21 2015-12-21 一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法 Active CN105438183B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510966927.5A CN105438183B (zh) 2015-12-21 2015-12-21 一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510966927.5A CN105438183B (zh) 2015-12-21 2015-12-21 一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105438183A true CN105438183A (zh) 2016-03-30
CN105438183B CN105438183B (zh) 2018-01-16

Family

ID=55548951

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510966927.5A Active CN105438183B (zh) 2015-12-21 2015-12-21 一种驾驶员激进驾驶状态的识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105438183B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105857315A (zh) * 2016-04-28 2016-08-17 重庆长安汽车股份有限公司 主动式盲区监测系统及方法
CN106184222A (zh) * 2016-09-12 2016-12-07 深圳市尚摄科技有限公司 一种酒驾的监测方法及装置
CN107169465A (zh) * 2017-05-24 2017-09-15 成都志博科技有限公司 驾驶员疲劳的判定方法
CN108437989A (zh) * 2018-04-09 2018-08-24 广州大学 一种基于动态车道边界的车道偏离预警方法及系统
CN112365721A (zh) * 2020-09-14 2021-02-12 江苏大学 一种车辆异常行为识别、预警方法
CN112477884A (zh) * 2020-11-11 2021-03-12 东风汽车集团有限公司 自动驾驶控制方法、装置及车辆
CN113942511A (zh) * 2021-10-19 2022-01-18 东风柳州汽车有限公司 无人驾驶车超车控制方法、装置、设备及存储介质
CN113974633A (zh) * 2021-10-12 2022-01-28 浙江大学 一种交通风险防控方法、装置、设备及电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1511725A (zh) * 2002-11-27 2004-07-14 �ղ��Զ�����ʽ���� 车辆驾驶辅助系统
US20120277957A1 (en) * 2010-04-15 2012-11-01 Satoru Inoue Driving assist device
CN203567716U (zh) * 2013-07-08 2014-04-30 昆山振宏电子机械有限公司 汽车雷达辅助驾驶系统
CN103950410A (zh) * 2014-04-29 2014-07-30 深圳前向启创数码技术有限公司 全景式辅助驾驶方法及系统
CN104786933A (zh) * 2015-03-04 2015-07-22 江苏大学 一种全景影像驾驶辅助装置及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1511725A (zh) * 2002-11-27 2004-07-14 �ղ��Զ�����ʽ���� 车辆驾驶辅助系统
US20120277957A1 (en) * 2010-04-15 2012-11-01 Satoru Inoue Driving assist device
CN203567716U (zh) * 2013-07-08 2014-04-30 昆山振宏电子机械有限公司 汽车雷达辅助驾驶系统
CN103950410A (zh) * 2014-04-29 2014-07-30 深圳前向启创数码技术有限公司 全景式辅助驾驶方法及系统
CN104786933A (zh) * 2015-03-04 2015-07-22 江苏大学 一种全景影像驾驶辅助装置及方法

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105857315A (zh) * 2016-04-28 2016-08-17 重庆长安汽车股份有限公司 主动式盲区监测系统及方法
CN106184222A (zh) * 2016-09-12 2016-12-07 深圳市尚摄科技有限公司 一种酒驾的监测方法及装置
CN106184222B (zh) * 2016-09-12 2019-08-13 深圳市尚摄科技有限公司 一种酒驾的监测方法及装置
CN107169465A (zh) * 2017-05-24 2017-09-15 成都志博科技有限公司 驾驶员疲劳的判定方法
CN108437989A (zh) * 2018-04-09 2018-08-24 广州大学 一种基于动态车道边界的车道偏离预警方法及系统
CN108437989B (zh) * 2018-04-09 2019-10-22 广州大学 一种基于动态车道边界的车道偏离预警方法及系统
CN112365721A (zh) * 2020-09-14 2021-02-12 江苏大学 一种车辆异常行为识别、预警方法
CN112365721B (zh) * 2020-09-14 2021-10-12 江苏大学 一种车辆异常行为识别、预警方法
CN112477884A (zh) * 2020-11-11 2021-03-12 东风汽车集团有限公司 自动驾驶控制方法、装置及车辆
CN112477884B (zh) * 2020-11-11 2022-03-08 东风汽车集团有限公司 自动驾驶控制方法、装置及车辆
CN113974633A (zh) * 2021-10-12 2022-01-28 浙江大学 一种交通风险防控方法、装置、设备及电子设备
CN113942511A (zh) * 2021-10-19 2022-01-18 东风柳州汽车有限公司 无人驾驶车超车控制方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN105438183B (zh) 2018-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105438183A (zh) 一种驾驶员激进驾驶状态的识别装置及方法
CN107253482B (zh) 一种基于路面图像分析的驾驶安全辅助系统
CN110400478B (zh) 一种路况通知方法及装置
CN102765365B (zh) 基于机器视觉的行人检测方法及行人防撞预警系统
CN106448265A (zh) 司机驾驶行为数据的采集方法及装置
CN101470951B (zh) 汽车安全驾驶监控系统
CN103723096B (zh) 带有无线通信功能的驾驶辅助系统
CN108417091A (zh) 基于网联车的行车风险路段辨识与预警系统与方法
CN105216792A (zh) 对周围环境中的障碍物目标进行识别跟踪的方法和设备
WO2018058958A1 (zh) 一种道路车辆交通告警系统及其方法
CN105679020A (zh) 一种驾驶行为分析装置和方法
CN203332106U (zh) 基于单目视觉的汽车预警防撞系统
CN103057470A (zh) 一种车辆违章压线预先提示装置及其提示方法
CN103871243A (zh) 基于主动安全平台的无线车辆管理系统及方法
CN103236158B (zh) 一种基于视频的交通事故实时预警方法
CN105336217A (zh) 一种基于机器视觉和安卓平台的行车安全预警系统
CN204701532U (zh) 一种基于车辆碰撞预警系统的防误报警装置
CN102556066A (zh) 一种客运车辆车道偏离预警装置及其判断方法
CN103489010A (zh) 基于驾驶行为的疲劳驾驶检测方法
CN107204055A (zh) 一种智能联网行车记录仪
CN110085042A (zh) 一种基于信息融合的车辆驾驶预警系统及方法
CN103700220A (zh) 一种疲劳驾驶监控装置
CN113034952A (zh) 一种基于车路协同的路段交通安全实时预警系统
CN204825605U (zh) 一种基于图像的道路环境识别与检测装置
CN204472677U (zh) 一种汽车主动安全驾驶辅助系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant