CN106428015B - 一种智能行车辅助方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能行车辅助方法和装置。其中，所述方法包括：对驾驶员的身份进行识别；若识别成功，则调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录；基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。通过上述方式，本发明能够提高驾驶员的驾驶安全等级，减少事故发生。
Description
技术领域
本发明涉及汽车安全技术领域，特别是涉及一种智能行车辅助方法及装置。
背景技术
随着人们生活水平的提高和城市化的建设，车辆早已进入寻常百姓的生活中。不论是买车还是租车，车辆已经成为人们理想的出行工具。但是逐年增长的交通事故成为一个不可忽视的问题，主要原因是由于人们错误的驾驶习惯，例如疲劳驾驶等。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种智能行车辅助方法，能够提高驾驶安全，减少事故发生。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种智能行车辅助方法，所述方法包括：对驾驶员的身份进行识别；若识别成功，则调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录，所述驾驶习惯记录包括最快行驶车速、平均驾驶速度、油门踩合力度、刹车踩合力度、驾驶过程油耗、变道频率、变道是否提前打转向灯、驾驶过程中语言沟通频繁程度、驾驶过程中是否喜欢听音乐、喜好收听音乐类型、驾驶过程中交通指示灯为黄色时通过路口的次数、驾驶过程中交通指示灯为红色时通过路口的次数、同一驾驶员持续行驶距离、行车路径中至少一个；基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，具体包括：获取当前驾驶员位置信息及导航数据；在策略库中查找与所述位置信息及导航数据匹配的提醒或建议，所述策略库包括位置点与提醒或建议的关联关系，所述位置点是所述驾驶习惯记录与标准驾驶行为比对后所得出的不良驾驶行为所发生的位置点、或不良驾驶行为所发生的位置之前预定距离的位置点；若查找得到所述提醒或建议，则对驾驶员的当前驾驶行为给出所述提醒或建议。
其中，所述调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录之前包括：记录所述驾驶员驾驶习惯并上传至服务器。
其中，所述基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议包括：基于所述驾驶习惯记录、环境监控数据以及驾驶状态数据对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
其中，所述记录所述驾驶员驾驶习惯并上传至服务器包括：驾驶员首次驾驶时上传首次驾驶的驾驶习惯至服务器；在所述驾驶员后续驾驶时继续上传新的驾驶习惯至服务器，并结合所述首次驾驶的驾驶习惯以得到完善的所述驾驶员驾驶习惯。
为了解决上述技术问题，本发明采用另一个技术方案：提供一种智能行车辅助装置，包括：识别模块，用于对驾驶员的身份进行识别；调用模块，用于在识别成功时，调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录，所述驾驶习惯记录包括最快行驶车速、平均驾驶速度、油门踩合力度、刹车踩合力度、驾驶过程油耗、变道频率、变道是否提前打转向灯、驾驶过程中语言沟通频繁程度、驾驶过程中是否喜欢听音乐、喜好收听音乐类型、驾驶过程中交通指示灯为黄色时通过路口的次数、驾驶过程中交通指示灯为红色时通过路口的次数、同一驾驶员持续行驶距离、行车路径中至少一个；提醒模块，用于基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，具体用于：获取当前驾驶员位置信息及导航数据；在策略库中查找与所述位置信息及导航数据匹配的提醒或建议，所述策略库包括位置点与提醒或建议的关联关系，所述位置点是所述驾驶习惯记录与标准驾驶行为比对后所得出的不良驾驶行为所发生的位置点、或不良驾驶行为所发生的位置之前预定距离的位置点；若查找得到所述提醒或建议，则对驾驶员的当前驾驶行为给出所述提醒或建议。
其中，还包括上传模块，用于记录所述驾驶员驾驶习惯并上传至服务器。
其中，所述识别模块具体用于获取当前连接的蓝牙设备标识，查找与所述蓝牙设备标识匹配的驾驶员；所述调用模块具体用于在找到所述匹配的驾驶员时，调出所述驾驶员的所有所述驾驶习惯记录中常用的驾驶习惯记录。
以上方案，智能行车辅助装置先对驾驶员的身份进行识别，若识别成功，则调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录，进而基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，提高驾驶安全性，减少事故发生的可能性。
附图说明
图1是本发明智能行车辅助方法一实施方式的流程示意图；
图2是本发明智能行车辅助方法第二个实施方式的流程示意图；
图3是本发明智能行车辅助方法第三个实施方式的流程示意图；
图4是本发明智能行车辅助方法第四个实施方式的流程示意图；
图5是本发明智能行车辅助方法第五个实施方式的流程示意图；
图6是本发明智能行车辅助装置一实施方式的结构示意图；
图7是本发明智能行车辅助装置另一实施方式的结构示意图；
图8是本发明智能行车辅助装置再一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明进行详细说明。
请参阅图1，图1是本发明智能行车辅助方法一实施方式的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该方法包括如下步骤：
S101：对驾驶员的身份进行识别。
其中，对驾驶员进行的身份识别包括采集驾驶员的指纹、声音、脸部信息中的一种或其组合。进行身份识别时，通过指纹采集器、声音采集器、脸部识别系统进行单一身份信息或多个身份信息结合识别的方式进行确认是否为同一驾驶员。
进一步地，对驾驶员进行的身份识别包括驾驶员通过注册的系统账号和设置密码的方式登录系统。
S102：若识别成功，则调用驾驶员对应的驾驶习惯记录。
其中，驾驶员对应的驾驶习惯记录包括最快行驶车速、平均驾驶速度、油门踩合力度、刹车踩合力度、驾驶过程油耗、变道频率、变道是否提前打转向灯、驾驶过程中语言沟通频繁程度、驾驶过程中是否喜欢听音乐、喜好收听音乐类型、驾驶过程中交通指示灯为黄色时通过路口的次数、驾驶过程中交通指示灯为红色时通过路口的次数、同一驾驶员持续行驶距离、行车路径中至少一个。
S103：基于驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
在其中一个实施方式中，对于最快行驶车速过快，或者平均驾驶速度过快，或者油门踩合力度过猛，或者驾驶过程中喜欢听收听激烈音乐的驾驶员，系统都会给出避免超速的驾驶提醒。对于在驾驶过程中，语言沟通频繁程度高，喜好收听广播，并在驾驶过程中容易出现违章变道行驶的驾驶员，系统都会给出集中注意力驾驶，避免违章的驾驶提醒。
在本实施方式中，智能行车辅助装置先对驾驶员的身份进行识别，若识别成功，则调用驾驶员对应的驾驶习惯记录，进而基于驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，提高驾驶安全性，减少事故发生的可能性。
请参阅图2，图2是本发明智能行车辅助方法第二个实施方式的流程示意图。本实施方式给出了一种对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议中的方法，该方法包括以下步骤：
S201：获取当前驾驶员位置信息及导航数据。
其中，驾驶员的实时位置信息是通过卫星定位系统和小区定位系统获得的。驾驶员的导航数据是通过移动互联网或智能移动终端网络获得的，其中导航数据包括行车导航数据、路况播报、道路红绿灯等相关行车信息。
S202：在策略库中查找与位置信息及导航数据匹配的提醒或建议，策略库包括位置点与提醒或建议的关联关系，位置点是驾驶习惯记录与标准驾驶行为比对后所得出的不良驾驶行为所发生的位置点、或不良驾驶行为所发生的位置之前预定距离的位置点。
S203：若查找得到提醒或建议，则对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
在其中一个实施方式中，驾驶员在“**天桥”红绿灯处闯了一次红灯，则系统会在车辆下次快要到达“**天桥”红绿灯处时，提前提醒驾驶员请减速行驶，不要闯红灯。
在本实施方式中，智能行车辅助装置先获取当前驾驶员位置信息及导航数据，然后在策略库中查找与位置信息及导航数据匹配的提醒或建议，其中，策略库包括位置点与提醒或建议的关联关系，位置点是驾驶习惯记录与标准驾驶行为比对后所得出的不良驾驶行为所发生的位置点、或不良驾驶行为所发生的位置之前预定距离的位置点，若查找得到提醒或建议，则针对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，提高驾驶安全性，减少事故发生的可能性。
请参阅图3，图3是本发明智能行车辅助方法第三个实施方式的流程示意图。本实施方式给出了另一种对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议中的方法，该方法包括以下步骤：
S301：获取当前驾驶员位置信息及导航数据。
可如上S201所述，在此不作赘述。
S302：在驾驶习惯记录中查找与位置信息及导航数据匹配的记录。
S303：若查找得到记录，则在策略库中查找与记录匹配的提醒或建议。
S304若查找得到提醒或建议，则对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
在本实施方式中，智能行车辅助装置先获取当前驾驶员位置信息及导航数据，然后在驾驶习惯记录中查找与位置信息及导航数据匹配的记录，若查找得到记录，则在策略库中查找与记录匹配的提醒或建议，若查找得到提醒或建议，则针对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，进而提高驾驶安全性，减少事故发生的可能性。
请参阅图4，图4是本发明智能行车辅助方法第四个实施方式的流程示意图。本实施方式中，该方法包括以下步骤：
S401：对驾驶员的身份进行识别。
可如上S101所述，在此不作赘述。
S402：记录驾驶员驾驶习惯并上传至服务器。
其中，驾驶员的驾驶习惯可以通过无线通讯系统上传到“驾驶档案云存储”服务器端。当驾驶员下次驾驶时，驾驶员的驾驶习惯会被持续上传，更新到“驾驶档案云存储”服务器端，逐步完善云存储端驾驶员的驾驶档案信息。当驾驶员更换行驶车辆时，通过随车的“智能行车系统”驾驶员身份识别记录模块，识别驾驶员身份，并通过“驾驶档案云存储服务器”同步用户过往驾驶习惯数据到该车。
S403：若识别成功，则调用驾驶员对应的驾驶习惯记录。
可如上S102所述，在此不作赘述。
S404：基于驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
在本实施方式中，智能行车辅助装置先对驾驶员的身份进行识别，然后记录驾驶员驾驶习惯并上传至服务器，若识别成功，接着调用驾驶员对应的驾驶习惯记录，进而基于驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，提高驾驶安全性，减少事故发生的可能性。
请参阅图5，图5是本发明智能行车辅助方法第五个实施方式的流程示意图。本实施方式中，该方法包括以下步骤：
S501：对驾驶员的身份进行识别。
可如上S101所述，在此不作赘述。
S502：在驾驶员首次驾驶时上传首次驾驶的驾驶习惯至服务器。
其中，当驾驶员首次使用该系统时，系统会记录驾驶员的驾驶习惯并上传至务器，此时，即便是驾驶员有一些不良的驾驶习惯，系统也不给予提醒和建议。系统给予提醒和建议是从驾驶员从第二次使用该智能行车辅助装置开始。
S503：在驾驶员后续驾驶时继续上传新的驾驶习惯至服务器，并结合首次驾驶的驾驶习惯以得到完善的驾驶员驾驶习惯。
S504：若识别成功，则调用驾驶员对应的驾驶习惯记录。
S505：基于驾驶习惯记录、环境监控数据以及驾驶状态数据对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
其中，驾驶习惯记录包括行驶过程中交通指示灯为黄色以及红色时，通过路口的次数，变道是否规范等。环境监控数据包括车内温度，车外温度，天气状况，大气气压，汽车含氧量等环境数据。驾驶状态数据包括心率、血压、体表温度等身体数据，加上驾驶习惯数据。
进一步地，系统针对持续行驶距离非常长的驾驶员，结合驾驶员的驾驶习惯记录、环境监控数据以及驾驶状态数据，判断驾驶员是否疲劳驾驶，并进行疲劳驾驶提醒，建议停止或休息。
其中一个实施方式中，在非首次使用该智能行车辅助装置中，当系统监控到驾驶员的心率骤停时，系统会自动报警。当系统监控到车内的温度较高且空气流通差时，系统会判定驾驶员处于疲劳驾驶的状态，此时，系统会自动调节车内温度且开窗通风，同时语音提醒驾驶员。当驾驶员有违规驾驶且被抓拍到时，系统通过连接公安局公安交通管理局的对外服务网站可以得知该违规驾驶情况，同时语音提醒驾驶员。
在本实施方式中，智能行车辅助装置先对驾驶员的身份进行识别，若识别成功，则调用驾驶员对应的驾驶习惯记录，进而基于驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，提高驾驶安全性，减少事故发生的可能性。
请参阅图6，图6是本发明智能行车辅助装置一实施方式的结构示意图。本实施方式中，该智能行车辅助装置60为上述实施方式中的智能行车辅助装置，该智能行车辅助装置60包括识别模块61、调用模块62及提醒模块63。
识别模块61用于对驾驶员的身份进行识别。
调用模块62用于在识别成功时，调用驾驶员对应的驾驶习惯记录。
提醒模块63用于基于驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
其中，调用模块62调用的驾驶习惯记录包括最快行驶车速、平均驾驶速度、油门踩合力度、刹车踩合力度、驾驶过程油耗、变道频率、变道是否提前打转向灯、驾驶过程中语言沟通频繁程度、驾驶过程中是否喜欢听音乐、喜好收听音乐类型、驾驶过程中交通指示灯为黄色时通过路口的次数、驾驶过程中交通指示灯为红色时通过路口的次数、同一驾驶员持续行驶距离、行车路径中至少一个。
其中，提醒模块63的驾驶习惯记录包括驾驶习惯记录、环境监控数据以及驾驶状态数据。
请参阅图7，图7是本发明智能行车辅助装置另一实施方式的结构示意图。区别于上一实施方式，本实施方式所述智能行车辅助装置70还包括：上传模块74。
上传模块74，用于记录驾驶员驾驶习惯并上传至服务器。
其中，当驾驶员首次使用该装置时，上传模块74上传首次驾驶的驾驶习惯至服务器。在驾驶员后续驾驶时，上传模块74继续上传新的驾驶习惯至服务器，并结合首次驾驶的驾驶习惯以得到完善的驾驶员驾驶习惯。
上述通信终端60/70的各个模块可分别执行上述方法实施例中对应步骤，故在此不对各模块进行赘述，详细请参阅以上对应步骤的说明。
请参阅图8，图8是本发明智能行车辅助装置再一实施例的结构示意图。该智能行车辅助装置可以执行上述方法中智能行车辅助装置执行的步骤。相关内容请参见上述方法中的详细说明，在此不再赘叙。
本实施方式中，该处理装置包括：处理器81、与处理器81耦合的存储器82、接收器83及发送器84。
存储器82用于存储操作系统、处理器81执行的指令以及接收到的消息等。
接收器83用于接收网络数据。
发送器84用于发送数据。
处理器81用于对驾驶员的身份进行识别和调用驾驶员对应的驾驶习惯记录；接收器83获取当前驾驶员位置信息及导航数据；发送器84则用于把从策略库中查找到的，与驾驶习惯记录匹配的提醒或建议，以语音的方式反馈给驾驶员。
可选地，处理器81还用于记录驾驶员驾驶习惯并上传至服务器。
可选地，处理器81还用于获取当前连接的蓝牙设备标识，查找与所述蓝牙设备标识匹配的驾驶员。
可选地，处理器81还用于在找到所述匹配的驾驶员时，调出所述驾驶员的所有所述驾驶习惯记录中常用的驾驶习惯记录。
在本实施方式中，智能行车辅助装置先对驾驶员的身份进行识别，若识别成功，则调用驾驶员对应的驾驶习惯记录，进而基于驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，提高驾驶安全性，减少事故发生的可能性。
以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (7)
1.一种智能行车辅助方法，其特征在于，包括：
对驾驶员的身份进行识别；
若识别成功，则调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录,所述驾驶习惯记录包括最快行驶车速、平均驾驶速度、油门踩合力度、刹车踩合力度、驾驶过程油耗、变道频率、变道是否提前打转向灯、驾驶过程中语言沟通频繁程度、驾驶过程中是否喜欢听音乐、喜好收听音乐类型、驾驶过程中交通指示灯为黄色时通过路口的次数、驾驶过程中交通指示灯为红色时通过路口的次数、同一驾驶员持续行驶距离、行车路径中至少一个；
基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，具体包括：获取当前驾驶员位置信息及导航数据；在策略库中查找与所述位置信息及导航数据匹配的提醒或建议，所述策略库包括位置点与提醒或建议的关联关系，所述位置点是所述驾驶习惯记录与标准驾驶行为比对后所得出的不良驾驶行为所发生的位置点、或不良驾驶行为所发生的位置之前预定距离的位置点；若查找得到所述提醒或建议，则对驾驶员的当前驾驶行为给出所述提醒或建议。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录之前包括：
记录所述驾驶员驾驶习惯并上传至服务器。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议包括：基于所述驾驶习惯记录、环境监控数据以及驾驶状态数据对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述记录所述驾驶员驾驶习惯并上传至服务器包括：
在所述驾驶员首次驾驶时上传首次驾驶的驾驶习惯至服务器；
在所述驾驶员后续驾驶时继续上传新的驾驶习惯至服务器，并结合所述首次驾驶的驾驶习惯以得到完善的所述驾驶员驾驶习惯。
5.一种智能行车辅助装置，其特征在于，
识别模块，用于对驾驶员的身份进行识别；
调用模块，用于在识别成功时，调用所述驾驶员对应的驾驶习惯记录，所述驾驶习惯记录包括最快行驶车速、平均驾驶速度、油门踩合力度、刹车踩合力度、驾驶过程油耗、变道频率、变道是否提前打转向灯、驾驶过程中语言沟通频繁程度、驾驶过程中是否喜欢听音乐、喜好收听音乐类型、驾驶过程中交通指示灯为黄色时通过路口的次数、驾驶过程中交通指示灯为红色时通过路口的次数、同一驾驶员持续行驶距离、行车路径中至少一个；
提醒模块，用于基于所述驾驶习惯记录对驾驶员的当前驾驶行为给出提醒或建议，具体用于：获取当前驾驶员位置信息及导航数据；在策略库中查找与所述位置信息及导航数据匹配的提醒或建议，所述策略库包括位置点与提醒或建议的关联关系，所述位置点是所述驾驶习惯记录与标准驾驶行为比对后所得出的不良驾驶行为所发生的位置点、或不良驾驶行为所发生的位置之前预定距离的位置点；若查找得到所述提醒或建议，则对驾驶员的当前驾驶行为给出所述提醒或建议。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
上传模块，用于记录所述驾驶员驾驶习惯并上传至服务器。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述识别模块具体用于获取当前连接的蓝牙设备标识，查找与所述蓝牙设备标识匹配的驾驶员；
所述调用模块具体用于在找到所述匹配的驾驶员时，调出所述驾驶员的所有所述驾驶习惯记录中常用的驾驶习惯记录。
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