CN106251615A - 驾驶员确定方法与装置、车载终端及调度服务器 - Google Patents

驾驶员确定方法与装置、车载终端及调度服务器 Download PDF

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CN106251615A CN201510431799.4A CN201510431799A CN106251615A CN 106251615 A CN106251615 A CN 106251615A CN 201510431799 A CN201510431799 A CN 201510431799A CN 106251615 A CN106251615 A CN 106251615A
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Abstract

本申请实施例提供了一种驾驶员确定方法与装置、车载终端及调度服务器。驾驶员确定方法包括:确定一第一路段的道路信息;至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。本申请实施例提供了一种用于确定驾驶员的方案。

Description

驾驶员确定方法与装置、车载终端及调度服务器
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种驾驶员确定方法与装置、车载终端及调度服务器。
背景技术
随着经济的发展和人们生活水平的提高,结伴自驾出行、打车出行已成为常见的出行方式。以结伴自驾出行为例,若一辆车上有多个驾驶员,该多个驾驶员通常会轮流驾驶一路段,然而,如何合理地规划该多个驾驶员的驾驶路段,即每个路段由哪个驾驶员来驾驶,是一个需要考虑的问题。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例的一个目的在于提供一种用于确定驾驶员的方案。
为实现上述目的,根据本申请实施例的第一方面,提供一种驾驶员确定方法,包括:
确定一第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第一方面,在第一方面的第一种可能的实现方式中,所述道路信息包括:路程长度和道路标签。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一 方面的第二种可能的实现方式中,所述道路标签包括:道路类型、拥堵程度。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第三种可能的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性至少与道路标签、疲劳度变化和路程长度有关。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第四种可能的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,和/或,在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第五种可能的实现方式中,所述方法还包括:
确定在一第二路段上驾驶的一第二驾驶员;
确定所述第二驾驶员在所述第二路段上驾驶的过程中随着驾驶的路程长度变化的疲劳度;
至少根据所述随着驾驶的路程长度变化的疲劳度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第六种可能的实现方式中,所述方法还包括:
至少根据在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第七种可能的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性还与驾驶车辆的类型有关。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第八种可能的实现方式中,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第九种可能的实现方式中,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十种可能的实现方式中,所述至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十一种可能的实现方式中,所述根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员 在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员在各自驾驶完所述第一路段后的第二疲劳度;
确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中第二疲劳度最低的一驾驶员。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十二种可能的实现方式中,所述根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十三种可能的实现方式中,所述方法还包括:
确定在所述第一路段的起点处的所述至少两个驾驶员的身体状态;
至少根据所述至少两个驾驶员的身体状态,确定所述至少两个驾驶员的第一疲劳度。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十四种可能的实现方式中,所述身体状态包括以下至少一种: 眼部行为、身体姿态、至少一个生理参数。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十五种可能的实现方式中,所述至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十六种可能的实现方式中,所述第一路段为一规划路线中的一路段,所述规划路线包括所述第一路段在内的多个路段。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十七种可能的实现方式中,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述多个路段的道路信息、可能在所述多个路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十八种可能的实现方式中,在所述确定一第一路段的道路信息之前,所述方法还包括:
将所述规划路线划分为包括所述第一路段的多个路段。
结合第一方面或第一方面的上述任一种可能的实现方式,在第一方面的第十九种可能的实现方式中,所述方法还包括:
向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
为实现上述目的,根据本申请实施例的第二方面,提供一种驾驶员确定装置,包括:
第一确定模块,用于确定一第一路段的道路信息;
第二确定模块,用于至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第二方面,在第二方面的第一种可能的实现方式中,所述道路信息包括:路程长度和道路标签。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第二种可能的实现方式中,所述道路标签包括:道路类型、拥堵程度。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第三种可能的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性至少与道路标签、疲劳度变化和路程长度有关。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第四种可能的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,和/或,在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第五种可能的实现方式中,所述装置还包括:
第三确定模块,用于确定在一第二路段上驾驶的一第二驾驶员;
第四确定模块,用于确定所述第二驾驶员在所述第二路段上驾驶的过程中随着驾驶的路程长度变化的疲劳度;
第五确定模块,用于至少根据所述随着驾驶的路程长度变化的疲 劳度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第六种可能的实现方式中,所述装置还包括:
第六确定模块,用于至少根据在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第七种可能的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性还与驾驶车辆的类型有关。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第八种可能的实现方式中,所述第二确定模块具体用于:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第九种可能的实现方式中,所述第二确定模块具体用于:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十种可能的实现方式中,所述第二确定模块具体用于:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十一种可能的实现方式中,所述第二确定模块包括:
第一计算单元,用于根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员在各自驾驶完所述第一路段后的第二疲劳度;
第一确定单元,用于确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中第二疲劳度最低的一驾驶员。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十二种可能的实现方式中,所述第二确定模块包括:
第二计算单元,用于根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
第二确定单元,用于确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十三种可能的实现方式中,所述装置还包括:
获得模块,用于获得在所述第一路段的起点处的所述至少两个驾驶员的身体状态;
第七确定模块,用于至少根据所述至少两个驾驶员的身体状态,确定所述至少两个驾驶员的第一疲劳度。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十四种可能的实现方式中,所述身体状态包括以下至少一种:眼部行为、身体姿态、至少一个生理参数。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十五种可能的实现方式中,所述第二确定模块包括:
第三计算单元,用于根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
第三确定单元,用于确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十六种可能的实现方式中,所述第一路段为一规划路线中的一路段,所述规划路线包括所述第一路段在内的多个路段。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十七种可能的实现方式中,所述第二确定模块具体用于:
至少根据所述多个路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十八种可能的实现方式中,所述装置还包括:划分模块,用于将所述规划路线划分为包括所述第一路段的多个路段。
结合第二方面或第二方面的上述任一种可能的实现方式,在第二方面的第十九种可能的实现方式中,所述装置还包括:
推荐模块,用于向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
为实现上述目的,根据本申请实施例的第三方面,提供一种车载终端,包括:
存储器,用于存储指令;
处理器,用于执行所述存储器存储的指令,所述指令使得所述处理器执行以下操作:
确定一第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶 的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员;
用户接口,用于向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
结合第三方面,在第三方面的第一种可能的实现方式中,所述用户接口包括以下至少一种:一显示屏,一扬声器。
为实现上述目的,根据本申请实施例的第四方面,提供一种调度服务器,包括:
通信接口,用于接收一用户的一驾驶调度请求,所述驾驶调度请求指示一第一路段;
存储器,用于存储指令;
处理器,用于执行所述存储器存储的指令,所述指令使得所述处理器执行以下操作:
确定所述第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员;
所述通信接口还用于,向所述第一驾驶员对应的一车载终端发送一驾驶调度指令。
以上多个技术方案中的至少一个技术方案具有如下有益效果:
本申请实施例通过确定一第一路段的道路信息,至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,提供了一种用于确定驾驶员的方案,并且由于考虑了驾驶员在驾驶过程中的疲劳度变化,有利于提高驾驶的安全性。
附图说明
图1为本申请提供的一种驾驶员确定方法实施例的流程示意图;
图2为本申请提供的一种驾驶员确定装置实施例一的结构示意图;
图3A~3G分别为图2所示实施例的一种实现方式的结构示意图;
图4为本申请提供的一种驾驶员确定装置实施例二的结构示意图;
图5A为本申请提供的一种车载终端实施例的结构示意图;
图5B为图5A所示实施例的一种实现方式的结构示意图;
图6A为本申请提供的一种调度服务器实施例的结构示意图;
图6B为图6A所示实施例的一种实现方式的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本申请的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
图1为本申请提供的一种驾驶员确定方法实施例的流程示意图。如图1所示,本实施例包括:
110、确定一第一路段的道路信息。
举例来说,本申请提供的一种驾驶员确定装置实施例一或实施例二所述的驾驶员确定装置,本申请提供的一种车载终端实施例所述的车载终端,或者,本申请提供的一种调度服务器实施例所述的调度服务器,作为本实施例的执行主体,执行110~120。
本实施例中,所述第一路段可以是任一能够在其上驾驶的路段,可选地由用户指定。
本实施例中,所述道路信息是描述与对应路段的驾驶有关的信息。可选地,所述道路信息包括但不限于:路程长度和道路标签。其中,所述路程长度表征要驾驶完成对应路段所需驾驶的距离;所述道路标签表征对应路段的驾驶难度,进一步地,所述道路标签包括但不限于: 道路类型、拥堵程度。其中,道路类型有多种划分方式,可选地按照所处区域划分,比如分为:高速公路、城市道路、山区道路等,或者,按照设计行车速度划分;拥堵程度可选地分为:不拥堵、轻度拥堵、中度拥堵、重度拥堵。
本实施例中,确定所述第一路段的道路信息的方式有多种,比如,向交通信息服务器查询确定,根据社交网络中对所述第一路段的评价确定。
120、至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
本实施例中,所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性可选地从一驾驶员数据库获取,或者,从外部设备,如所述至少两个驾驶员各自的便携设备获取,或者,至少根据其它驾驶员的驾驶易疲劳特性确定。
本实施例中,所述驾驶易疲劳特性至少与道路标签、疲劳度变化和路程长度有关。其中,所述疲劳度变化可选地为疲劳度的一变化量,如ΔX,或者,疲劳度的一变化向量,如疲劳度从X1变化到X2。进一步地,所述疲劳度可以用任意类型的数值来表征,比如,将所述疲劳度划分为五个级别,分别为疲劳度1~5,数值越高表示越疲劳。
在一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。以所述疲劳度变化为一变化向量为例,一驾驶员A的驾驶易疲劳特性包括至少一个特性向量,其中一个特性向量可表示为:<用户标识:A,道路标签:城市道路+轻度拥堵,[疲劳度1,疲劳度4],路程长度:50公里>,该向量表示驾驶员A在轻度拥堵的城市道路上从疲劳度从1变化到4需驾驶50公里的路程,即驾驶员A在疲劳度为1的状态下在轻度拥堵的城市道路上驾驶完50公里的路程后疲劳度变化为4。
在又一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。以所述疲劳度变化为一变化向量为例,一驾驶员A的驾驶易疲劳特性包括至少一个特性向量,其中一个特性向量可表示为:<用户标识:A,道路标签:城市道路+轻度拥堵,路程长度:50公里,疲劳度变化概率矩阵>,其中,疲劳度变化概率矩阵为一N*N的矩阵,N为疲劳度的级别数,矩阵中每个元素Xij表示驾驶员A在疲劳度为i的状态下在轻度拥堵的城市道路上驾驶完成50公里的路程后疲劳度变化为j的概率,i、j=1,2,…,N。
本实施例中,120中通常还考虑与驾驶疲劳有关的推荐原则。举例来说,所述推荐原则可以是推荐驾驶导致的疲劳度变化最小的驾驶员,或者,所述推荐原则可以是推荐驾驶完疲劳度最小的驾驶员。
本实施例中,所述至少两个驾驶员所驾驶的车辆可以是同一车辆,或者,不同的车辆。举例来说,在所述至少两个驾驶员结伴驾驶一个车辆出行的场景中,所述至少两个驾驶员所驾驶的车辆是同一车辆;在调度出租车的场景中,每个驾驶员(即出租车司机)驾驶自己的车辆,即所述至少两个驾驶员所驾驶的车辆是不同的车辆。
本实施例中,为了帮助用户合理地安排驾驶任务,120之后,可选地还包括:向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶务。
本实施例通过确定一第一路段的道路信息,至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,提供了一种用于确定驾驶员的方案,并且由于考虑了驾驶员在驾驶过程中的疲劳度变化,有利于提高驾驶的安全性。
以下通过一些可选的实现方式进一步地描述本实施例的方法。
本实施例中,120有多种实现方式。
在一种可选的实现方式中,120中仅针对所述第一路段确定推荐的第一驾驶员。相应地,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
在此实现方式的一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化向量,相应地,在确定所述第一驾驶员时还需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度。具体地,所述至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
在此场景中,考虑到推荐原则不同,确定的所述第一驾驶员也可能不同。
可选地,推荐原则为推荐驾驶完之后疲劳度最小的驾驶员,相应地,所述根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲 劳度,计算所述至少两个驾驶员在各自驾驶完所述第一路段后的第二疲劳度;
确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中第二疲劳度最低的一驾驶员。
可选地,推荐原则为推荐驾驶导致的疲劳度变化最小的驾驶员,相应地,所述根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
在此场景中,所述至少两个驾驶员的第一疲劳度有多种方式来确定。可选地,本实施例还包括:
获得在所述第一路段的起点处的所述至少两个驾驶员的身体状态;
至少根据所述至少两个驾驶员的身体状态,确定所述至少两个驾驶员的第一疲劳度。
其中,所述身体状态包括但不限于以下至少一种:眼部行为、身体姿态、至少一个生理参数。
其中,获得所述身体状态,可以有多种方式,包括但不限于:探测,用户(比如驾驶员自己)输入,从外部设备(如驾驶员的便携设备)获取。以探测的方式为例,眼部行为和身体姿态均可以通过图像传感器获取相应图像后进行分析得到,至少一个生理参数可以通过相 应的生理传感器探测得到,比如,心率参数可以通过心率传感器来探测。
另外,若无法获得在所述第一路段的起点处的所述至少两个驾驶员的身体状态,作为替代地获得在其它位置处的所述至少两个驾驶员的身体状态,也可以结合计算的方式来确定所述至少两个驾驶员的第一疲劳度。举例来说,假设在所述第一路段之前还有一个路段,称之为前一路段,获得的是在所述前一路段的起点处所述至少两个驾驶员的身体状态,相应地,可以根据在所述前一路段的起点处所述至少两个驾驶员的身体状态确定所述至少两个驾驶员在所述前一路段的起点处的疲劳度,至少根据所述至少两个驾驶员在所述前一路段的起点处的疲劳度、在所述前一路段上驾驶的一第二驾驶员,计算所述至少两个驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度,具体地,若在所述前一路段上驾驶的一第二驾驶员不为所述至少两个驾驶员中任一,则可以认为所述至少两个驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度等于所述至少两个驾驶员在所述前一路段的起点处的疲劳度,若在所述前一路段上驾驶的一第二驾驶员为所述至少两个驾驶员中任一,则可以认为所述至少两个驾驶员中除所述第二驾驶员之外的每个驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度等于其在所述前一路段的起点处的疲劳度,而所述第二驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度可以根据所述第二驾驶员在所述前一路段的起点处的疲劳度、所述前一路段的道路信息以及所述第二驾驶员的驾驶易疲劳特性计算得到。
在此实现方式的又一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化量,相应地,在确定所述第一驾驶员时可能无需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度。
在此场景中,若推荐原则为推荐驾驶完疲劳度最小的驾驶员,则还需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度,具体实现可参 照上一场景中的相应描述。
在此场景中,若推荐原则为推荐驾驶导致的疲劳度变化最小的驾驶员,则无需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度,相应地,所述至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
在此实现方式或此实现方式的任一场景中,可选地,所述第一路段为一规划路线中的一路段,所述规划路线包括所述第一路段在内的多个路段。相应地,120中针对每个路段,分别采用上述各种方式确定推荐在该路段上驾驶的第一驾驶员。进一步可选地,在所述确定一第一路段的道路信息之前,所述方法还包括:
将所述规划路线划分为包括所述第一路段的多个路段。
其中,针对每个路段确定推荐的第一驾驶员可能不同。若相邻的两个路段的第一驾驶员不同,且在该相邻的两个路段上该两个第一驾驶员驾驶的车辆是同一车辆,则需要在该相邻的两个路段的分界点更换该车辆的驾驶员。基于此,在预先对所述规划线路进行划分时,可选地考虑的一个划分原则是,所述多个路段中相邻的每两个路段的分界点均为能够停车的地点,比如,高速公路上有休息区的地点,城市道路中允许路边停车的地点。
在又一种可选的实现方式,所述第一路段为一规划路线中的一路段,所述规划路线包括所述第一路段在内的多个路段。并且,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少 两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述多个路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。
其中,所述至少一个第一驾驶员为一个第一驾驶员或多个驾驶员。举例来说,所述多个路段包括路段A、B、C,所述至少两个驾驶员包括驾驶员A和驾驶员B,确定推荐在路段A和路段B上驾驶员的第一驾驶员均为驾驶员A,确定推荐在路段C上驾驶员的第一驾驶员为驾驶员B。
本实现方式中,上述从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员,是从整体上确定推荐在各个路段上驾驶的第一驾驶员。相比而言,上一实现方式相当于求局部最优解,本实现方式相当于求全局最优解。
本实现方式中,需考虑的推荐原则是一种整体评价的原则,比如,推荐原则可以是推荐驾驶完之后综合疲劳度最小的至少一个驾驶员,或者,推荐驾驶导致的综合疲劳度变化最小的至少一个驾驶员,或者,推荐驾驶导致的疲劳度均不高于一预设值的至少一个驾驶员。其中,综合疲劳度可以是所有驾驶员的疲劳度的平均值,或者,所有驾驶员的疲劳度之和;综合疲劳度变化可以是所有驾驶员的的疲劳度变化量的平均值,或者,所有驾驶员的疲劳度变化量之和。
与上一实现方式类似地,若所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化向量,相应地,在确定所述至少一个第一驾驶员时还需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度,即考虑所述至少两个驾驶员在所述规划路线的起点处的疲劳度;若所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化量,相应地,在确定所述至少一个第一驾驶员时可能无需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度。
在此实现方式,可选地采用动态规划的思想来确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。下面以动态规划中常用的二叉树的方式为例进行说明。假设所述至少两个驾驶员包括驾驶员甲和驾驶员乙,二叉树可以按如下方法构建:树根是在所述规划路线的起点处甲和乙的疲劳度,根节点在其左子树的子节点(简称为第一级左子节点)是选择甲驾驶所述规划路线中第一个路段后的甲和乙的疲劳度,而根节点在其右子树的子节点(简称为第一级右子节点)是选择乙驾驶所述第一个路段后的甲乙的疲劳度,第一级左子节点在其左子树的子节点是选择甲驾驶所述规划路线中第一个路段、且选择甲驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,第一级左子节点在其右子树的子节点是选择甲驾驶所述规划路线中第一个路段、且选择乙驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,第一级右子节点在其左子树的子节点是选择乙驾驶所述规划路线中第一个路段、且选择甲驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,第一级右左子节点在其右子树的子节点是选择乙驾驶所述规划路线中第一个路段、且选择乙驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,如此顺序遍历所述规划路线中所有路段得到一颗二叉树,该二叉树的每一层代表一个路段,该二叉树的每一个节点代表一组甲乙的疲劳度。基于这个构建的二叉树,利用广度优先或者深度优先的算法即可求出满足推荐原则的解,即推荐在所述规划路线每个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。另外,在多于两个驾驶员的情况下,可以仿照上述流程构建多叉树,进而基于多叉树求解,或者把多叉树转换为二叉树再求解。
在此实现方式中,可选地,在所述确定一第一路段的道路信息之前,所述方法还包括:
将所述规划路线划分为包括所述第一路段的多个路段。
其中,针对每个路段确定推荐的第一驾驶员可能不同。若相邻的 两个路段的第一驾驶员不同,且在该相邻的两个路段上该两个第一驾驶员驾驶的车辆是同一车辆,则需要在该相邻的两个路段的分界点更换该车辆的驾驶员。基于此,在预先对所述规划线路进行划分时,可选地考虑的一个划分原则是,所述多个路段中相邻的每两个路段的分界点均为能够停车的地点,比如,高速公路上有休息区的地点,城市道路中允许路边停车的地点。
本实施例中,各驾驶员的驾驶易疲劳特性有多种方式确定。
在一种可选的实现方式中,一驾驶员的驾驶易疲劳特性可根据该驾驶员在实际驾驶过程中疲劳度的变化来确定。具体地,所述方法还包括:
确定在一第二路段上驾驶的一第二驾驶员;
确定所述第二驾驶员在所述第二路段上驾驶的过程中随着驾驶的路程长度变化的疲劳度;
至少根据所述随着驾驶的路程长度变化的疲劳度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。
其中,所述第二驾驶员可以是任一驾驶员,包括但不限于所述第一驾驶员。
其中,所述第二路段可以是任一路段,包括但不限于所述第一路段。
进一步地,所述方法还包括:
至少根据在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
其中,所述在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度通常是实际测 量值,而所述确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率通常是通过统计学的方式来确定。
在此实现方式中,确定的所述第二驾驶员的驾驶易疲劳特性,即,在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,和/或,在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率,可选地保存在一驾驶员数据库中,或者,保存在所述第二驾驶员的便携设备中。进一步可选地,还对应地保存所述第二驾驶员的属性信息,所述属性信息包括但不限于以下至少一种:年龄、身高、体重、性别、心率、血压、视力。
在又一种可选的实现方式中,一驾驶员的驾驶易疲劳特性可通过与该驾驶员相似的其它驾驶员的驾驶易疲劳特性来确定。举例来说,在一驾驶员数据库中存储有多个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及该多个驾驶员的属性信息。针对不同于所述多个驾驶员的一驾驶员(为方便描述,称之为第三驾驶员),当要确定该第三驾驶员的驾驶易疲劳特性时,可以先确定该第三驾驶员的属性信息,然后将所述多个驾驶员中属性信息与该第三驾驶员的属性信息最接近的驾驶员的驾驶易疲劳特性作为该第三驾驶员的驾驶易疲劳特性。
本实施例中,除了道路标签、疲劳度变化和路程长度,所述驾驶易疲劳特性还可能与其它因素有关。
在一种可选的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性还与驾驶车辆的类型有关。相应地,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶 易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
其中,所述至少两个驾驶员所驾驶车辆可以是同一车辆,或者,不同的车辆。相应地,所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型可能相同,或者,不同。
在此实现方式的一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上驾驶至少一种类型的车辆时对应驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。
在此实现方式的又一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上驾驶至少一种类型的车辆时对应驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
此实现方式的具体实现可参考上述不考虑所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型的实现方式。
图2为本申请提供的一种驾驶员确定装置实施例一的结构示意图。如图2所示,驾驶员确定装置200包括:
第一确定模块21,用于确定一第一路段的道路信息;
第二确定模块22,用于至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
本实施例中,所述第一路段可以是任一能够在其上驾驶的路段,可选地由用户指定。
本实施例中,所述道路信息是描述与对应路段的驾驶有关的信息。可选地,所述道路信息包括但不限于:路程长度和道路标签。其中,所述路程长度表征要驾驶完成对应路段所需驾驶的距离;所述道路标签表征对应路段的驾驶难度,进一步地,所述道路标签包括但不限于: 道路类型、拥堵程度。其中,道路类型有多种划分方式,可选地按照所处区域划分,比如分为:高速公路、城市道路、山区道路等,或者,按照设计行车速度划分;拥堵程度可选地分为:不拥堵、轻度拥堵、中度拥堵、重度拥堵。
本实施例中,第二确定模块22有多种方式确定所述第一路段的道路信息,比如,向交通信息服务器查询确定,根据社交网络中对所述第一路段的评价确定。
本实施例中,所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性可选地从一驾驶员数据库获取,或者,从外部设备,如所述至少两个驾驶员各自的便携设备获取,或者,至少根据其它驾驶员的驾驶易疲劳特性确定。
本实施例中,所述驾驶易疲劳特性至少与道路标签、疲劳度变化和路程长度有关。其中,所述疲劳度变化可选地为疲劳度的一变化量,如ΔX,或者,疲劳度的一变化向量,如疲劳度从X1变化到X2。进一步地,所述疲劳度可以用任意类型的数值来表征,比如,将所述疲劳度划分为五个级别,分别为疲劳度1~5,数值越高表示越疲劳。
在一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。以所述疲劳度变化为一变化向量为例,一驾驶员A的驾驶易疲劳特性包括至少一个特性向量,其中一个特性向量可表示为:<用户标识:A,道路标签:城市道路+轻度拥堵,[疲劳度1,疲劳度4],路程长度:50公里>,该向量表示驾驶员A在轻度拥堵的城市道路上从疲劳度从1变化到4需驾驶50公里的路程,即驾驶员A在疲劳度为1的状态下在轻度拥堵的城市道路上驾驶完50公里的路程后疲劳度变化为4。
在又一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上对应驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。以所述疲劳度变化为一变化向量为例,一 驾驶员A的驾驶易疲劳特性包括至少一个特性向量,其中一个特性向量可表示为:<用户标识:A,道路标签:城市道路+轻度拥堵,路程长度:50公里,疲劳度变化概率矩阵>,其中,疲劳度变化概率矩阵为一N*N的矩阵,N为疲劳度的级别数,矩阵中每个元素Xij表示驾驶员A在疲劳度为i的状态下在轻度拥堵的城市道路上驾驶完成50公里的路程后疲劳度变化为j的概率,i、j=1,2,…,N。
本实施例中,第二确定模块22在确定所述第一驾驶员时通常还考虑与驾驶疲劳有关的推荐原则。举例来说,所述推荐原则可以是推荐驾驶导致的疲劳度变化最小的驾驶员,或者,所述推荐原则可以是推荐驾驶完疲劳度最小的驾驶员。
本实施例中,所述至少两个驾驶员所驾驶的车辆可以是同一车辆,或者,不同的车辆。举例来说,在所述至少两个驾驶员结伴驾驶一个车辆出行的场景中,所述至少两个驾驶员所驾驶的车辆是同一车辆;在调度出租车的场景中,每个驾驶员(即出租车司机)驾驶自己的车辆,即所述至少两个驾驶员所驾驶的车辆是不同的车辆。
本实施例中,为了帮助用户合理地安排驾驶任务,驾驶员确定装置200可选地还包括:推荐模块,用于向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
本实施例的驾驶员确定装置通过第一确定模块确定一第一路段的道路信息,第二确定模块至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,提供了一种用于确定驾驶员的方案,并且由于考虑了驾驶员在驾驶过程中的疲劳度变化,有利于提高驾驶的安全性。
以下通过一些可选的实现方式进一步地描述本实施例的驾驶员确定装置。
本实施例中,第二确定模块22有多种实现方式。
在一种可选的实现方式中,第二确定模块22仅针对所述第一路段确定推荐的第一驾驶员。相应地,第二确定模块22具体用于:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
在此实现方式的一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化向量,相应地,第二确定模块22在确定所述第一驾驶员时还需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度。具体地,第二确定模块22具体用于:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
在此场景中,考虑到推荐原则不同,确定的所述第一驾驶员也可能不同。
可选地,推荐原则为推荐驾驶完之后疲劳度最小的驾驶员,相应地,如图3A所示,第二确定模块22包括:
第一计算单元221,用于根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员在各自驾驶完所述第一路段后的第二疲劳度;
第一确定单元222,用于确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中第二疲劳度最低的一驾驶员。
可选地,推荐原则为推荐驾驶导致的疲劳度变化最小的驾驶员,相应地,如图3B所示,第二确定模块22包括:
第二计算单元223,用于根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第 一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
第二确定单元224,用于确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
在此场景中,所述至少两个驾驶员的第一疲劳度有多种方式来确定。可选地,如图3C所示,驾驶员确定装置200还包括:
获得模块23,用于获得在所述第一路段的起点处的所述至少两个驾驶员的身体状态;
第七确定模块24,用于至少根据所述至少两个驾驶员的身体状态,确定所述至少两个驾驶员的第一疲劳度。
其中,所述身体状态包括但不限于以下至少一种:眼部行为、身体姿态、至少一个生理参数。
其中,获得模块23有多种方式获得所述身体状态,包括但不限于:探测,用户(比如驾驶员自己)输入,从外部设备(如驾驶员的便携设备)获取。以探测的方式为例,眼部行为和身体姿态均可以通过图像传感器获取相应图像后进行分析得到,至少一个生理参数可以通过相应的生理传感器探测得到,比如,心率参数可以通过心率传感器来探测。
另外,若获得模块23无法获得在所述第一路段的起点处的所述至少两个驾驶员的身体状态,作为替代地获得在其它位置处的所述至少两个驾驶员的身体状态,第七确定模块24也可以结合计算的方式来确定所述至少两个驾驶员的第一疲劳度。举例来说,假设在所述第一路段之前还有一个路段,称之为前一路段,获得模块23获得的是在所述前一路段的起点处所述至少两个驾驶员的身体状态,相应地,第七确定模块24可以根据在所述前一路段的起点处所述至少两个驾驶员的身体状态确定所述至少两个驾驶员在所述前一路段的起点处的疲劳度,然后至少根据所述至少两个驾驶员在所述前一路段的起点 处的疲劳度、在所述前一路段上驾驶的一第二驾驶员,计算所述至少两个驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度,具体地,若在所述前一路段上驾驶的一第二驾驶员不为所述至少两个驾驶员中任一,则可以认为所述至少两个驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度等于所述至少两个驾驶员在所述前一路段的起点处的疲劳度,若在所述前一路段上驾驶的一第二驾驶员为所述至少两个驾驶员中任一,则可以认为所述至少两个驾驶员中除所述第二驾驶员之外的每个驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度等于其在所述前一路段的起点处的疲劳度,而所述第二驾驶员在所述第一路段起点处的第一疲劳度可以根据所述第二驾驶员在所述前一路段的起点处的疲劳度、所述前一路段的道路信息以及所述第二驾驶员的驾驶易疲劳特性计算得到。
在此实现方式的又一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化量,相应地,第二确定模块22在确定所述第一驾驶员时可能无需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度。
在此场景中,若推荐原则为推荐驾驶完疲劳度最小的驾驶员,则第二确定模块22还需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度,具体实现可参照上一场景中的相应描述。
在此场景中,若推荐原则为推荐驾驶导致的疲劳度变化最小的驾驶员,则第二确定模块22无需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度,相应地,如图3D所示,第二确定模块22包括:
第三计算单元225,用于根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,计算所述至少两个驾驶员各自驾驶完所述第一路段的疲劳度变化;
第三确定单元226,用于确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中所述疲劳度变化最小的一驾驶员。
在此实现方式或此实现方式的任一场景中,可选地,所述第一路 段为一规划路线中的一路段,所述规划路线包括所述第一路段在内的多个路段。相应地,第二确定模块22可以针对每个路段,分别采用上述各种方式确定推荐在该路段上驾驶的第一驾驶员。进一步可选地,如图3E所示,驾驶员确定装置200还包括:划分模块25,用于将所述规划路线划分为包括所述第一路段的多个路段。
其中,第二确定模块22针对每个路段确定推荐的第一驾驶员可能不同。若相邻的两个路段的第一驾驶员不同,且在该相邻的两个路段上该两个第一驾驶员驾驶的车辆是同一车辆,比如在多人结伴驾驶的场景中,则需要在该相邻的两个路段的分界点更换该车辆的驾驶员。基于此,划分模块25在预先对所述规划线路进行划分时,可选地考虑的一个划分原则是,所述多个路段中相邻的每两个路段的分界点均为能够停车的地点,比如,高速公路上有休息区的地点,城市道路中允许路边停车的地点。
在又一种可选的实现方式,所述第一路段为一规划路线中的一路段,所述规划路线包括所述第一路段在内的多个路段。并且,第二确定模块22具体用于:
至少根据所述多个路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。
其中,所述至少一个第一驾驶员为一个第一驾驶员或多个驾驶员。举例来说,所述多个路段包括路段A、B、C,所述至少两个驾驶员包括驾驶员A和驾驶员B,第二确定模块22确定推荐在路段A和路段B上驾驶员的第一驾驶员均为驾驶员A,确定推荐在路段C上驾驶员的第一驾驶员为驾驶员B。
本实现方式中,上述第二确定模块22从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员,是从整体上确定推荐在各个路段上驾驶的第一驾驶员。相比而言,上一实现方式 相当于求局部最优解,本实现方式相当于求全局最优解。
本实现方式中,第二确定模块22需考虑的推荐原则是一种整体评价的原则,比如,推荐原则可以是推荐驾驶完之后综合疲劳度最小的至少一个驾驶员,或者,推荐驾驶导致的综合疲劳度变化最小的至少一个驾驶员,或者,推荐驾驶导致的疲劳度均不高于一预设值的至少一个驾驶员。其中,综合疲劳度可以是所有驾驶员的疲劳度的平均值,或者,所有驾驶员的疲劳度之和;综合疲劳度变化可以是所有驾驶员的的疲劳度变化量的平均值,或者,所有驾驶员的疲劳度变化量之和。
与上一实现方式类似地,若所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化向量,相应地,第二确定模块22在确定所述至少一个第一驾驶员时还需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度,即考虑所述至少两个驾驶员在所述规划路线的起点处的疲劳度;若所述驾驶易疲劳特性中的疲劳度变化为一变化量,相应地,第二确定模块22在确定所述至少一个第一驾驶员时可能无需考虑所述至少两个驾驶员在驾驶前的初始疲劳度。
在此实现方式,第二确定模块22可选地采用动态规划的思想来确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。下面以动态规划中常用的二叉树的方式为例进行说明。假设所述至少两个驾驶员包括驾驶员甲和驾驶员乙,二叉树可以按如下方法构建:树根是在所述规划路线的起点处甲和乙的疲劳度,根节点在其左子树的子节点(简称为第一级左子节点)是选择甲驾驶所述规划路线中第一个路段后的甲和乙的疲劳度,而根节点在其右子树的子节点(简称为第一级右子节点)是选择乙驾驶所述第一个路段后的甲和乙的疲劳度,第一级左子节点在其左子树的子节点是选择甲驾驶所述规划路线中第一个路段、且选择甲驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,第一级左子节点在其右子树的子节点是选择甲驾驶所述规划路线 中第一个路段、且选择乙驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,第一级右子节点在其左子树的子节点是选择乙驾驶所述规划路线中第一个路段、且选择甲驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,第一级右左子节点在其右子树的子节点是选择乙驾驶所述规划路线中第一个路段、且选择乙驾驶所述规划路线中第二个路段后的甲和乙的疲劳度,如此顺序遍历所述规划路线中所有路段得到一颗二叉树,该二叉树的每一层代表一个路段,该二叉树的每一个节点代表一组甲乙的疲劳度。基于这个构建的二叉树,利用广度优先或者深度优先的算法即可求出满足推荐原则的解,即推荐在所述规划路线的多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。另外,在多于两个驾驶员的情况下,可以仿照上述流程构建多叉树,进而基于多叉树求解,或者把多叉树转换为二叉树再求解。
在此实现方式中,可选地,如图3E所示,驾驶员确定装置200还包括:划分模块25,用于将所述规划路线划分为包括所述第一路段的多个路段。
其中,第二确定模块22针对每个路段确定推荐的第一驾驶员可能不同。若相邻的两个路段的第一驾驶员不同,且在该相邻的两个路段上该两个第一驾驶员驾驶的车辆是同一车辆,比如在多人结伴驾驶的场景中,则需要在该相邻的两个路段的分界点更换该车辆的驾驶员。基于此,划分模块25在预先对所述规划线路进行划分时,可选地考虑的一个划分原则是,所述多个路段中相邻的每两个路段的分界点均为能够停车的地点,比如,高速公路上有休息区的地点,城市道路中允许路边停车的地点。
本实施例中,各驾驶员的驾驶易疲劳特性有多种方式确定。
在一种可选的实现方式中,一驾驶员的驾驶易疲劳特性可根据该驾驶员在实际驾驶过程中疲劳度的变化来确定。具体地,如图3F所示,驾驶员确定装置200还包括:
第三确定模块26,用于确定在一第二路段上驾驶的一第二驾驶员;
第四三确定模块27,用于确定所述第二驾驶员在所述第二路段上驾驶的过程中随着驾驶的路程长度变化的疲劳度;
第五确定模块28,用于至少根据所述随着驾驶的路程长度变化的疲劳度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。
其中,所述第二驾驶员可以是任一驾驶员,包括但不限于所述第一驾驶员。
其中,所述第二路段可以是任一路段,包括但不限于所述第一路段。
进一步地,如图3G所示,驾驶员确定装置200还包括:
第六确定模块29,用于至少根据在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
其中,所述在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度通常是实际测量值,而第六确定模块29确定在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率通常是通过统计学的方式来确定。
在此实现方式中,第五确定模块28或第六确定模块29确定的所述第二驾驶员的驾驶易疲劳特性,即,在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第二驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度,和/或,在与所述第二路段的道路标签相同的路段上所述第 二驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率,可选地保存在一驾驶员数据库中,或者,保存在所述第二驾驶员的便携设备中。进一步可选地,还对应地保存所述第二驾驶员的属性信息,所述属性信息包括但不限于以下至少一种:年龄、身高、体重、性别、心率、血压、视力。
在又一种可选的实现方式中,一驾驶员的驾驶易疲劳特性可通过与该驾驶员相似的其它驾驶员的驾驶易疲劳特性来确定。举例来说,在一驾驶员数据库中存储有多个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及该多个驾驶员的属性信息。针对不同于所述多个驾驶员的一驾驶员(为方便描述,称之为第三驾驶员),当要确定该第三驾驶员的驾驶易疲劳特性时,可以先确定该第三驾驶员的属性信息,然后将所述多个驾驶员中属性信息与该第三驾驶员的属性信息最接近的驾驶员的驾驶易疲劳特性作为该第三驾驶员的驾驶易疲劳特性。
本实施例中,除了道路标签、疲劳度变化和路程长度,所述驾驶易疲劳特性还可能与其它因素有关。
在一种可选的实现方式中,所述驾驶易疲劳特性还与驾驶车辆的类型有关。相应地,第二确定模块22具体用于:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
其中,所述至少两个驾驶员所驾驶车辆可以是同一车辆,或者,不同的车辆。相应地,所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型可能相同,或者,不同。
在此实现方式的一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括:在至少一种道路标签的路段上驾驶至少一种类型的车辆时对应驾驶员达成至少一种疲劳度变化所需驾驶的路程长度。
在此实现方式的又一种可能的场景中,所述驾驶易疲劳特性包括: 在至少一种道路标签的路段上驾驶至少一种类型的车辆时对应驾驶员驾驶完成至少一种路程长度对应的至少一种疲劳度变化的概率。
此实现方式的具体实现可参考上述不考虑所述至少两个驾驶员所驾驶车辆的类型的实现方式。
本实施例的各实现方式或场景的具体实现可参照本申请提供的一种驾驶员确定方法实施例中的相应描述。
图4为本申请提供的一种驾驶员确定装置实施例二的结构示意图。如图4所示,驾驶员确定装置400包括:
处理器(processor)41、通信接口(Communications Interface)42、存储器(memory)43、以及通信总线44。其中:
处理器41、通信接口42、以及存储器43通过通信总线44完成相互间的通信。
通信接口42,用于与外部设备的通信。
处理器41,用于执行程序432,具体可以执行上述驾驶员确定方法实施例中的相关步骤。
具体地,程序432可以包括程序代码,所述程序代码包括计算机操作指令。
处理器41可能是一个中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit),或者是被配置成实施驾驶员确定方法实施例的一个或多个集成电路。
存储器43,用于存放程序432。存储器43可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。程序432具体可以用于使得驾驶员确定装置400执行以下步骤:
确定一第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶 的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
程序432中各步骤的具体实现可以参见上述驾驶员确定方法实施例中的相应步骤和单元中对应的描述,在此不赘述。
图5A为本申请提供的一种车载终端实施例的结构示意图。如图5A所示,车载终端500包括:
存储器51,用于存储指令;
处理器52,用于执行所述存储器51存储的指令,所述指令使得所述处理器52执行以下操作:
确定一第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员;
用户接口53,用于向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
其中,用户接口53可选地包括但不限于以下至少一种:一显示屏,一扬声器。举例来说,用户接口53可以在显示屏上以文字提示的方式向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶,和/或,通过扬声器以声音提示的方式向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
本实施例中,存储器51可选地包括高速随机存储器(Random-Access Memory,简称RAM),可选地还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
本实施例中,所述指令可选地以一个程序的形式存储在存储器51中。
本实施例中,处理器52可能是一个中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU),或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC),或者是被配置成执行上述操作的一个或多个集成电路。所述指令使得处理器52执行的上述操作可以参照上述驾驶员确定方法实施例中的相应描述,在此不赘述。
在一种可选的实现方式中,如图5B所示,车载终端500还包括:通信接口54和通信总线55。其中,通信接口54用于与外部设备的通信,存储器51、处理器52、用户接口53、通信接口54通过通信总线55完成相互间的通信和控制。
本实施例的有效效果参照本申请提供的一种驾驶员确定方法实施例中的相应描述。
图6A为本申请提供的一种调度服务器实施例的结构示意图。如图6A所示,调度服务器600包括:
通信接口61,用于接收一用户的一驾驶调度请求,所述驾驶调度请求指示一第一路段;
存储器62,用于存储指令;
处理器63,用于执行所述存储器62存储的指令,所述指令使得所述处理器63执行以下操作:
确定所述第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员;
通信接口61还用于,向所述第一驾驶员对应的一车载终端发送一驾驶调度指令。
本实施例中,所述用户可选地通过自己的用户终端,如智能手机,发出所述驾驶调度请求。进一步可选地,通信接口61还用于向所述用户终端发送一推荐信息,所述推荐信息向所述用户推荐所述第一驾 驶员在所述第一路段上驾驶,或者,所述车载终端通知所述用户终端所述调度服务器推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
本实施例中,存储器62可选地包括高速随机存储器(Random-Access Memory,简称RAM),可选地还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
本实施例中,所述指令可选地以一个程序的形式存储在存储器62中。
本实施例中,处理器63可能是一个中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU),或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC),或者是被配置成执行上述操作的一个或多个集成电路。所述指令使得处理器63执行的上述操作可以参照上述驾驶员确定方法实施例中的相应描述,在此不赘述。
在一种可选的实现方式中,如图6B所示,调度服务器600还包括:通信总线64。其中,通信接口61、存储器62、处理器63通过通信总线64完成相互间的通信和控制。
本实施例的有效效果参照本申请提供的一种驾驶员确定方法实施例中的相应描述。
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方法步骤,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发明的范围。
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,本发明的技术方案本质上或者说对原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)执行本发明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(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施方式仅用于说明本发明,而并非对本发明的限制,有关技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以做出各种变化和变型,因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴,本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种驾驶员确定方法,其特征在于,所述方法包括:
确定一第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述道路信息包括:路程长度和道路标签;所述驾驶易疲劳特性至少与道路标签、疲劳度变化和路程长度有关。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述至少根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
根据所述第一路段的道路信息、所述至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性以及所述至少两个驾驶员在所述第一路段的起点处的第一疲劳度,计算所述至少两个驾驶员在各自驾驶完所述第一路段后的第二疲劳度;
确定所述第一驾驶员为所述至少两个驾驶员中第二疲劳度最低的一驾驶员。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一路段为一规划路线中的一路段,所述规划路线包括所述第一路段在内的多个路段。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员,包括:
至少根据所述多个路段的道路信息、可能在所述多个路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中确定推荐在所述多个路段上驾驶的至少一个第一驾驶员。
8.一种驾驶员确定装置,其特征在于,所述装置包括:
第一确定模块,用于确定一第一路段的道路信息;
第二确定模块,用于至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员。
9.一种车载终端,其特征在于,所述车载终端包括:
存储器,用于存储指令;
处理器,用于执行所述存储器存储的指令,所述指令使得所述处理器执行以下操作:
确定一第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员;
用户接口,用于向用户推荐所述第一驾驶员在所述第一路段上驾驶。
10.一种调度服务器,其特征在于,所述调度服务器包括:
通信接口,用于接收一用户的一驾驶调度请求,所述驾驶调度请求指示一第一路段;
存储器,用于存储指令;
处理器,用于执行所述存储器存储的指令,所述指令使得所述处理器执行以下操作:
确定所述第一路段的道路信息;
至少根据所述第一路段的道路信息、可能在所述第一路段上驾驶的至少两个驾驶员的驾驶易疲劳特性,从所述至少两个驾驶员中至少确定推荐在所述第一路段上驾驶的一第一驾驶员;
所述通信接口还用于,向所述第一驾驶员对应的一车载终端发送一驾驶调度指令。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108460654A (zh) * 2018-02-06 2018-08-28 闽南师范大学 一种基于二叉树的保险产品推荐方法、系统、介质及设备
CN113744561A (zh) * 2020-05-28 2021-12-03 广州汽车集团股份有限公司 一种车辆预警方法及装置

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11151230A (ja) * 1997-11-19 1999-06-08 Nissan Motor Co Ltd 車両用運転者状態計測装置
JP2006209455A (ja) * 2005-01-28 2006-08-10 Fujitsu Ten Ltd 車両用運転診断装置、車両用運転診断システム、及び車両用運転診断方法
JP2006260368A (ja) * 2005-03-18 2006-09-28 Denso Corp 長時間運転警告装置
CN101100168A (zh) * 2007-07-20 2008-01-09 王继军 机动车防疲劳驾驶自动报警保护系统
CN101564293A (zh) * 2009-06-01 2009-10-28 金会庆 一种出车前驾驶员疲劳状态检测装置及其检测方法
CN101590813A (zh) * 2009-07-06 2009-12-02 浙江理工大学 一种可保证驾驶员唯一性的防酒后驾车车载系统
CN201800556U (zh) * 2010-04-17 2011-04-20 陈赛新 一种防止机动车驾驶员无证和疲劳驾驶的装置
CN102163362A (zh) * 2010-02-22 2011-08-24 谢国华 一种防酒后驾车和安全健康行车方法
CN103473890A (zh) * 2013-09-12 2013-12-25 合肥工业大学 基于多信息的驾驶员疲劳实时监测系统及监测方法
US20140046546A1 (en) * 2011-04-20 2014-02-13 Peter Kollegger Vehicle with a safety system involving prediction of driver tiredness
CN103620344A (zh) * 2011-06-22 2014-03-05 罗伯特·博世有限公司 用于确定路线适用性的方法和装置
CN103793052A (zh) * 2013-11-21 2014-05-14 广州视源电子科技股份有限公司 一种移动终端的视力保护控制方法
CN204229593U (zh) * 2014-10-28 2015-03-25 寻俭青 一种防疲劳工作预警系统

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11151230A (ja) * 1997-11-19 1999-06-08 Nissan Motor Co Ltd 車両用運転者状態計測装置
JP2006209455A (ja) * 2005-01-28 2006-08-10 Fujitsu Ten Ltd 車両用運転診断装置、車両用運転診断システム、及び車両用運転診断方法
JP2006260368A (ja) * 2005-03-18 2006-09-28 Denso Corp 長時間運転警告装置
CN101100168A (zh) * 2007-07-20 2008-01-09 王继军 机动车防疲劳驾驶自动报警保护系统
CN101564293A (zh) * 2009-06-01 2009-10-28 金会庆 一种出车前驾驶员疲劳状态检测装置及其检测方法
CN101590813A (zh) * 2009-07-06 2009-12-02 浙江理工大学 一种可保证驾驶员唯一性的防酒后驾车车载系统
CN102163362A (zh) * 2010-02-22 2011-08-24 谢国华 一种防酒后驾车和安全健康行车方法
CN201800556U (zh) * 2010-04-17 2011-04-20 陈赛新 一种防止机动车驾驶员无证和疲劳驾驶的装置
US20140046546A1 (en) * 2011-04-20 2014-02-13 Peter Kollegger Vehicle with a safety system involving prediction of driver tiredness
CN103620344A (zh) * 2011-06-22 2014-03-05 罗伯特·博世有限公司 用于确定路线适用性的方法和装置
CN103473890A (zh) * 2013-09-12 2013-12-25 合肥工业大学 基于多信息的驾驶员疲劳实时监测系统及监测方法
CN103793052A (zh) * 2013-11-21 2014-05-14 广州视源电子科技股份有限公司 一种移动终端的视力保护控制方法
CN204229593U (zh) * 2014-10-28 2015-03-25 寻俭青 一种防疲劳工作预警系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108460654A (zh) * 2018-02-06 2018-08-28 闽南师范大学 一种基于二叉树的保险产品推荐方法、系统、介质及设备
CN113744561A (zh) * 2020-05-28 2021-12-03 广州汽车集团股份有限公司 一种车辆预警方法及装置

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