CN108423003A - 一种驾驶安全监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种驾驶安全监控方法及系统，车辆启动时，利用第一摄像头对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片，同时开始统计当前驾驶员的驾驶时长并实时检测车辆的车速；第一摄像头定时对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片，将定时照片和目标照片进行对比，若定时照片和目标照片不一致，则认为车辆已经换驾，并用定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，重新统计驾驶时长；否则判断驾驶时长是否大于或等于预设时长，若判断结果为是，则为疲劳驾驶；否则返回等待下一次定时拍照对比；当车速达到第一预设车速时，利用第二摄像头获取车辆前方的路况照片，根据路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全；实现驾驶监控。

Description

一种驾驶安全监控方法及系统

技术领域

本发明涉及驾驶安全监控领域，尤其是一种驾驶安全监控方法及系统。

背景技术

两客一危，是指从事旅游的包车、三类以上班线客车和运输危险化学品、烟花爆竹、民用爆炸物品的道路专用车辆。

“两客一危”车辆由于其特殊性，在运行过程中涉及到群众的人身安全以及对周围环境的影响，因此成为各地交通部门重点关注的车辆。目前，针对“两客一危”车辆的安全监控方法功能单一，无法对车辆驾驶进行全方面的安全监控，导致车辆事故率居高不下。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种驾驶安全监控方法及系统，用于实现驾驶监控，提高驾驶员驾驶车辆时的安全性以及可靠性。

本发明所采用的技术方案是：一种驾驶安全监控方法，包括以下步骤：

S1、车辆启动时，利用第一摄像头对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片，同时开始统计当前驾驶员的驾驶时长并实时检测车辆的车速；

S2、所述第一摄像头定时对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片，将所述定时照片和目标照片进行对比，若所述定时照片和目标照片不一致，则认为车辆已经换驾，并用所述定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，重新统计驾驶时长；否则进入步骤S3；

S3、判断所述驾驶时长是否大于或等于预设时长，若判断结果为是，则为疲劳驾驶；否则返回步骤S2等待下一次定时拍照对比；

S4、当所述车速达到第一预设车速时，利用第二摄像头获取车辆前方的路况照片，根据所述路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全。

进一步地，所述车辆启动时还包括检测停车时长，若所述停车时长大于或等于预设停车时长，则将启动时拍摄的当前驾驶员照片覆盖原有目标照片，作为新的目标照片存储；否则保留原有目标照片，并将所述停车时长累计到原有驾驶员的驾驶时长。

进一步地，所述驾驶安全监控方法还包括：

当车速达到第二预设车速时，利用所述第一摄像头获取当前驾驶员的疲劳照片，并根据所述疲劳照片对驾驶员的人脸特征进行分析处理以判断是否发生疲劳驾驶。

进一步地，所述人脸特征包括人眼的闭合状态和/或闭合的频率和/或人脸朝向正前方的时长。

进一步地，判断驾驶员发生疲劳驾驶、轨迹偏移或者行车环境不安全时，输出预警信息并进行预警处理。

进一步地，根据预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，包括一级预警处理和二级预警处理，所述一级预警处理包括车辆本地的语音预警；所述二级预警处理包括车辆本地的语音预警和后台人工干预，所述后台人工干预为上传预警信息至云端服务器，所述云端服务器通知后台监控中心进行人工干预。

本发明所采用的另一技术方案是：一种驾驶安全监控系统，包括第一摄像头、第二摄像头、疲劳及人脸识别模块和主控模块，所述第一摄像头的输出端与疲劳及人脸识别模块的输入端连接，所述第二摄像头的输出端与主控模块的输入端连接，所述疲劳及人脸识别模块与主控模块连接；

所述第一摄像头用于车辆启动时，对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片以及定时对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片；

所述疲劳及人脸识别模块用于根据所述定时照片和目标照片进行对比，若所述定时照片和目标照片不一致，则判断车辆已经换驾，并用所述定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，并通知主控模块重新统计驾驶时长；

所述第二摄像头用于当车速达到第一预设车速时，获取车辆前方的路况照片；

所述主控模块用于统计当前驾驶员的驾驶时长、实时检测车辆的车速以及根据所述路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全，所述定时照片和目标照片一致时，判断所述驾驶时长是否大于或等于预设时长，若判断结果为是，则为疲劳驾驶。

进一步地，所述第一摄像头还用于当车速达到第二预设车速时，获取当前驾驶员的疲劳照片；所述疲劳及人脸识别模块还用于根据所述疲劳照片对驾驶员的人脸特征进行分析处理以判断是否发生疲劳驾驶。

进一步地，所述主控模块还用于当判断驾驶员发生疲劳驾驶、轨迹偏移或者行车环境不安全时，输出预警信息并进行预警处理。

进一步地，所述驾驶安全监控系统还包括语音输出模块，所述主控模块的输出端与语音输出模块的输入端连接，所述主控模块根据预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，包括一级预警处理和二级预警处理，所述一级预警处理包括车辆本地的语音预警；所述语音输出模块用于实现车辆本地语音报警。

进一步地，所述驾驶安全监控系统还包括通讯模块、云端服务器以及后台监控中心，所述主控模块与通讯模块连接，所述通讯模块与云端服务器连接，所述云端服务器与后台监控中心连接。

进一步地，所述二级预警处理包括车辆本地的语音预警和后台人工干预，所述主控模块通过通讯模块上传预警信息至云端服务器，所述云端服务器通知后台监控中心进行人工干预。

本发明的有益效果是：

本发明一种驾驶安全监控方法及系统，车辆启动时，利用第一摄像头对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片，同时开始统计当前驾驶员的驾驶时长并实时检测车辆的车速；第一摄像头定时对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片，将定时照片和目标照片进行对比，若定时照片和目标照片不一致，则认为车辆已经换驾，并用定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，重新统计驾驶时长；否则判断驾驶时长是否大于或等于预设时长，若判断结果为是，则为疲劳驾驶；否则返回等待下一次定时拍照对比；车速达到第一预设车速时，利用第二摄像头获取车辆前方的路况照片，根据路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全；实现驾驶监控，提高了驾驶员驾驶车辆时的安全性以及可靠性。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

图1是本发明一种驾驶安全监控方法的一具体实施例方法流程图；

图2是本发明一种驾驶安全监控系统的一具体实施例结构框图；

图3是本发明一种驾驶安全监控系统中云平台架构的一具体实施例结构框图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

参考图1，图1是本发明一种驾驶安全监控方法的一具体实施例方法流程图；一种驾驶安全监控方法，包括以下步骤：

S1、车辆启动时，利用第一摄像头对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片，同时开始统计当前驾驶员的驾驶时长并实时检测车辆的车速；

S2、第一摄像头定时(如每5分钟)对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片，将定时照片和目标照片进行对比，若定时照片和目标照片不一致，则认为车辆已经换驾，主控模块控制车辆的语音输出模块给出提示信息：如车辆输出语音提示“车辆驾驶员已经更换，请驾驶员注意安全行驶。”，并且将换驾信息通知后台监控中心，提醒中心的监控人员该车辆已经换驾，并用定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，重新统计驾驶时长；否则进入步骤S3；

S3、判断驾驶时长是否大于或等于预设时长(如，预设时长为4小时)，若判断结果为是，则为疲劳驾驶，给出语音提示，比如车辆中的喇叭提示“车辆驾驶员驾驶时长已经超过4小时，请驾驶员休息后再继续行驶。”，并且将疲劳驾驶信息通知后台监控中心，提醒监控人员该驾驶员已经是疲劳驾驶；否则返回步骤S2等待下一次定时拍照对比；

S4、当车速达到第一预设车速(第一预设车速如70公里/小时)时，利用第二摄像头获取车辆前方的路况照片(第二摄像头设置在车辆的前部，镜头朝向为背对驾驶员，则路况照片为拍摄的包含车辆和道路状况的照片)，根据路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全；轨迹偏移是指通过对路况照片进行分析处理计算车辆中心位置和车道边线的位置关系得出车辆是否在两条边线中间行驶。如果车辆出现压线或者跨线行驶，那么车辆就不在两条边线中间行驶，视为轨迹偏移。行车环境不安全是指前车距离过近，前车距离是通过前视镜头拍摄图片，根据距离远图片小，距离近图片大的原理通过算法确定前车距离的远近，当前车距离到达一定预设危险距离时，视为行车环境不安全。轨迹偏移及行车环境检测算法采用现有的算法实现。

本发明实现了实时的驾驶监控，提高了驾驶员驾驶车辆时的安全性以及可靠性。能够实时监控是否存在超时驾驶、换驾、轨迹偏移以及行车环境不安全，有效降低交通事故的发生概率。

作为技术方案的进一步改进，车辆启动时还包括检测停车时长，若停车时长大于或等于预设停车时长(例如，预设停车时长为半小时)，则将启动时拍摄的当前驾驶员照片覆盖原有目标照片，作为新的目标照片存储；否则保留原有目标照片，并将停车时长累计到原有驾驶员的驾驶时长。比如，驾驶员原来的累计驾驶时长为2小时，停车时长为10分钟，则驾驶员最新累计驾驶时长为2小时10分钟。

作为技术方案的进一步改进，驾驶安全监控方法还包括：

当车速达到第二预设车速时(第二预设车速如60公里/小时)，利用第一摄像头获取当前驾驶员的疲劳照片，并根据疲劳照片对驾驶员的人脸特征进行分析处理以判断是否发生疲劳驾驶。进一步地，人脸特征包括人眼的闭合状态和/或闭合的频率和/或人脸朝向正前方的时长，比如：

(1)人眼的闭合时间超过3秒钟；

(2)人眼闭合频率达到1次/秒；

(3)人脸朝向正前方的时长小于3秒钟；

满足上述三项中的一项或是多项则认为是疲劳驾驶，

作为技术方案的进一步改进，判断驾驶员发生疲劳驾驶、轨迹偏移或者行车环境不安全时，输出预警信息并进行预警处理。根据预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，包括一级预警处理和二级预警处理，一级预警处理包括车辆本地的语音预警；二级预警处理包括车辆本地的语音预警和后台人工干预，后台人工干预为上传预警信息至云端服务器，云端服务器通知后台监控中心进行人工干预。通过不同的预警处理，保障驾驶安全。以疲劳驾驶为例，当发生疲劳驾驶时(出现上述三种人脸特征时)，输出疲劳预警信息，根据疲劳预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，分别为一级预警和/或二级预警：

一级预警：出现三项人脸特征中的任一项一次，则为一级预警；

二级预警：连续出现三项人脸特征中的任一项两次或两次以上；或者出现三项人脸特征中的多项一次或一次以上的，为二级预警。针对一级预警以及二级预警分别作出一级预警处理和二级预警处理，一级预警处理包括车辆本地的语音预警；二级预警处理包括车辆本地的语音预警和人工干预，语音预警包括：车辆中的喇叭发出报警声音，并提示“车辆驾驶员已经是疲劳驾驶，请驾驶员休息后再继续行驶。”；人工干预包括：车辆将疲劳预警信息上传云端服务器，，并进行存储；云端服务器将疲劳预警信息上传监控中心，监控中心的监控人员拨打驾驶员的电话，要求其停车休息后再继续驾驶，避免交通意外发生。

同理，发生轨迹偏移或者行车环境不安全时，输出相应的预警信息，根据预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，包括一级预警和二级预警，一级预警是指出现一次预警，没有连续出现，二级预警是指连续出现两次以上预警；达到一级预警时，车辆端本地语音进行预警提醒，当达到二级预警时，车辆本地进行语音预警，同时预警信息上传至后台云端服务器，并进行存储；云端服务器收到预警信息后，弹出触发预警的车辆信息并提醒后台工作人员进行人工干预，比如打电话给驾驶员进行人工提醒。

作为技术方案的进一步改进，本发明还通过第三摄像头获取驾驶员的监控录像，通过第二摄像头获取车辆前方的监控录像，并通过第四摄像头获取车辆内部的监控录像(主要针对车辆内部乘客的监控)，最后通过第五摄像头对车辆乘客的上下车情况进行监控获取录像，上述监控录像可以设置在不同的条件下上传至云端服务器，例如：车辆发生碰撞、紧急刹车、急转弯等情况上传至云端服务器，也可以设置成实时上传云端服务器。通过后台对录像的监控，实现驾驶安全监控。另外，根据第一摄像头定时拍摄驾驶员的定时照片，还能实现对驾驶中打电话预警、驾驶中抽烟等驾驶行为的分析检测以及预警，驾驶行为分析是通过算法和第一摄像头的配合，实现对驾驶员打电话和抽烟的识别，采用现有的驾驶行为分析算法即可实现。利用驾驶行为分析，实现驾驶行为安全预警，确保安全驾驶。本发明还通过人脸识别系统(后台监控中心将驾驶员信息通过云端服务器传输给车载端(车辆的主控模块)，车载端进行驾驶员人脸比对，或者在车载端通过驾驶员监控摄像头拍照，照片通过云端服务器传输到后台监控中心进行人脸比对)实现驾驶员人脸识别考勤认证。驾驶员人脸识别身份认证主要是为两客一危企业，在行政管理提供一种新的管理手段，即利用人脸作为考勤出车、上下班等方面的认证手段，准确识别并记录各员工的出勤信息，同时利用人脸识别技术能有效防止代打卡、代驾车等违规情况，确保安全、规范的驾驶行为。最后，结合车载端内置的GPS模块及地图系统实现车辆定位，由卫星时间和车辆起停信息检测共同实现对车辆的夜间停车监控，全方面保障驾驶安全。

基于上述驾驶安全监控方法，参考图2，图2是本发明一种驾驶安全监控系统的一具体实施例结构框图；本发明还提供一种驾驶安全监控系统，包括第一摄像头、第二摄像头、疲劳及人脸识别模块和主控模块，第一摄像头的输出端与疲劳及人脸识别模块的输入端连接，第二摄像头的输出端与主控模块的输入端连接，疲劳及人脸识别模块与主控模块连接；其中，

第一摄像头用于车辆启动时，对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片以及定时对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片；

疲劳及人脸识别模块用于根据定时照片和目标照片进行对比，若定时照片和目标照片不一致，则判断车辆已经换驾，并用定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，并通知主控模块重新统计驾驶时长；

第二摄像头用于当车速达到第一预设车速时，获取车辆前方的路况照片；

主控模块用于统计当前驾驶员的驾驶时长、实时检测车辆的车速以及根据路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全，定时照片和目标照片一致时，判断驾驶时长是否大于或等于预设时长，若判断结果为是，则为疲劳驾驶。

本发明实现了实时的驾驶监控，提高了驾驶员驾驶车辆时的安全性以及可靠性。能够实时监控是否存在超时驾驶、换驾、轨迹偏移以及行车环境不安全，有效降低交通事故的发生概率。

作为技术方案的进一步改进，第一摄像头还用于当车速达到第二预设车速时，获取当前驾驶员的疲劳照片；疲劳及人脸识别模块还用于根据疲劳照片对驾驶员的人脸特征进行分析处理以判断是否发生疲劳驾驶。

作为技术方案的进一步改进，主控模块还用于当判断驾驶员发生疲劳驾驶、轨迹偏移或者行车环境不安全时，输出预警信息并进行预警处理。参考图2，驾驶安全监控系统还包括语音输出模块，主控模块的输出端与语音输出模块的输入端连接，主控模块根据预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，包括一级预警处理和二级预警处理，一级预警处理包括车辆本地的语音预警；语音输出模块用于实现车辆本地语音报警。

作为技术方案的进一步改进，参考图2，驾驶安全监控系统还包括通讯模块、云端服务器以及后台监控中心，主控模块与通讯模块连接，通讯模块与云端服务器连接，云端服务器与后台监控中心连接。通讯模块包括2G通讯模块、3G通讯模块、4G通讯模块或5G通讯模块；后台监控中心包括电脑和/或手机。二级预警处理包括车辆本地的语音预警和后台人工干预，主控模块通过通讯模块上传预警信息至云端服务器，云端服务器通知后台监控中心进行人工干预。

作为技术方案的进一步改进，参考图2，本发明还通过设置第三摄像头获取驾驶员的监控录像，通过第二摄像头获取车辆前方的监控录像，第二摄像头、第三摄像头在主控模块的控制下对车辆前方和驾驶员进行实时监控录像，并通过设置第四摄像头获取车辆内部的监控录像(主要针对车辆内部乘客的监控)，最后通过设置第五摄像头对车辆乘客的上下车情况进行监控获取录像，第三摄像头的输出端、第四摄像头的输出端、第五摄像头的输出端与主控模块的输入端连接，上述监控录像可以设置在不同的条件下上传至云端服务器，例如：车辆发生碰撞、紧急刹车、急转弯等情况上传至云端服务器，也可以设置成实时上传云端服务器。通过后台监控中心对录像的监控，实现驾驶安全监控。另外，根据第一摄像头定时拍摄驾驶员的定时照片，还能实现对驾驶中打电话预警、驾驶中抽烟等驾驶行为的分析检测以及预警，驾驶行为分析是通过算法和第一摄像头的配合，实现对驾驶员打电话和抽烟的识别，采用现有的驾驶行为分析算法即可实现。利用驾驶行为分析，实现驾驶行为安全预警，确保安全驾驶。本发明还通过人脸识别系统(后台监控中心将驾驶员信息通过云端服务器传输给车载端(车辆的主控模块)，车载端进行驾驶员人脸比对，或者在车载端通过驾驶员监控摄像头拍照，照片通过云端服务器传输到后台监控中心进行人脸比对)实现驾驶员人脸识别考勤认证。最后，驾驶安全监控系统还包括GPS模块，GPS模块与主控模块连接，结合车载端内置的GPS模块及地图系统实现车辆定位，由卫星时间和车辆起停信息检测共同实现对车辆的夜间停车监控，全方面保障驾驶安全。

具体地，第四摄像头(安装于车辆的车头顶部中间位置，镜头正对车尾)用于对车内情况进行录像，在车载端存储。可根据预设需求(例如：发生碰撞、紧急刹车、急转弯等情况可根据用户需求调整)将录像上传到后台监控中心，后台监控中心也可实时调用前端视频。第五摄像头用于对上下客进行监控(第五摄像头安装于距离车门1.5米车顶，镜头正对车门)，通过人脸扑捉算法，计算上下客数量，出现超载或者丢客现象及时预警；上述录像视频根据需求(如超载时上传视频)上传至监控后台，监控后台也可实时调取视频。

另外，参考图3，图3是本发明一种驾驶安全监控系统中云平台架构的一具体实施例结构框图，云端服务器包括管理服务器、WEB服务器、GPS服务器、注册服务器、存储服务器、信息服务器、视频服务器和预警服务器，其中，云平台架构为车辆管理云平台，是对整个后端管理软件的统称，常规来说平台还包括了很多个子模块，例如：GPS管理系统、视频监控管理系统、报警模块(包括疲劳报警、其他突发状况报警)、调度管理系统、数据管理存储平台、液晶显示屏等等，各个子模块功能相互联动、数据通信等，能极大方便的为运输集团用户对于车辆的查询、管理和操作使用。通过建设统一的云架构管理平台，将所有车辆所产生的视频数据、GPS数据、客流数据、报警数据、车辆管理数据等等，进行统筹管理，由云架构服务器机组作为总体接入的核心，其优势主要包括：第一，快速的应用提供能力，应用平台化，应用服务化，信息资源体系化；第二，系统资源共享能力，通过对智慧交通所使用的系统资源虚拟化管理，提高资源的利用率，有效合理分配资源，绿色节能，简化管理、平滑扩展；第三，数据统计分析能力，为车载系统中所有关联的数据进行统一分析，以数据中心的方式进行服务；第四，统一的存储/安全管理，系统服务器集中安全控制，高可靠性，海量的数据存储能力，易于扩容；统一管理的可靠性高，节约成本，系统组网更简单更合理，网络安全更有保障。

本发明无论是对于危险品运输车辆或是长途客运车辆，都能形成全方位的驾驶监控管理，车辆的各种探测报警、驾驶员疲劳检测预警、驾驶员人脸识别考勤认证、驾驶行为分析、车载视频监控、卫星定位等等，以确保车辆行车安全。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (12)

1.一种驾驶安全监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、车辆启动时，利用第一摄像头对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片，同时开始统计当前驾驶员的驾驶时长并实时检测车辆的车速；

S2、所述第一摄像头定时对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片，将所述定时照片和目标照片进行对比，若所述定时照片和目标照片不一致，则认为车辆已经换驾，并用所述定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，重新统计驾驶时长；否则进入步骤S3；

S3、判断所述驾驶时长是否大于或等于预设时长，若判断结果为是，则为疲劳驾驶；否则返回步骤S2等待下一次定时拍照对比；

S4、当所述车速达到第一预设车速时，利用第二摄像头获取车辆前方的路况照片，根据所述路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全。

2.根据权利要求1所述的驾驶安全监控方法，其特征在于，所述车辆启动时还包括检测停车时长，若所述停车时长大于或等于预设停车时长，则将启动时拍摄的当前驾驶员照片覆盖原有目标照片，作为新的目标照片存储；否则保留原有目标照片，并将所述停车时长累计到原有驾驶员的驾驶时长。

3.根据权利要求1所述的驾驶安全监控方法，其特征在于，所述驾驶安全监控方法还包括：

当车速达到第二预设车速时，利用所述第一摄像头获取当前驾驶员的疲劳照片，并根据所述疲劳照片对驾驶员的人脸特征进行分析处理以判断是否发生疲劳驾驶。

4.根据权利要求3所述的驾驶安全监控方法，其特征在于，所述人脸特征包括人眼的闭合状态和/或闭合的频率和/或人脸朝向正前方的时长。

5.根据权利要求1、3或4所述的驾驶安全监控方法，其特征在于，判断驾驶员发生疲劳驾驶、轨迹偏移或者行车环境不安全时，输出预警信息并进行预警处理。

6.根据权利要求5所述的驾驶安全监控方法，其特征在于，根据预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，包括一级预警处理和二级预警处理，所述一级预警处理包括车辆本地的语音预警；所述二级预警处理包括车辆本地的语音预警和后台人工干预，所述后台人工干预为上传预警信息至云端服务器，所述云端服务器通知后台监控中心进行人工干预。

7.一种驾驶安全监控系统，其特征在于，包括第一摄像头、第二摄像头、疲劳及人脸识别模块和主控模块，所述第一摄像头的输出端与疲劳及人脸识别模块的输入端连接，所述第二摄像头的输出端与主控模块的输入端连接，所述疲劳及人脸识别模块与主控模块连接；

所述第一摄像头用于车辆启动时，对当前驾驶员进行拍照以获取目标照片以及定时对当前驾驶员进行拍照以获取定时照片；

所述疲劳及人脸识别模块用于根据所述定时照片和目标照片进行对比，若所述定时照片和目标照片不一致，则判断车辆已经换驾，并用所述定时照片覆盖目标照片，作为新的目标照片存储，并通知主控模块重新统计驾驶时长；

所述第二摄像头用于当车速达到第一预设车速时，获取车辆前方的路况照片；

所述主控模块用于统计当前驾驶员的驾驶时长、实时检测车辆的车速以及根据所述路况照片进行分析处理以判断是否发生轨迹偏移及行车环境是否安全，所述定时照片和目标照片一致时，判断所述驾驶时长是否大于或等于预设时长，若判断结果为是，则为疲劳驾驶。

8.根据权利要求7所述的驾驶安全监控系统，其特征在于，所述第一摄像头还用于当车速达到第二预设车速时，获取当前驾驶员的疲劳照片；所述疲劳及人脸识别模块还用于根据所述疲劳照片对驾驶员的人脸特征进行分析处理以判断是否发生疲劳驾驶。

9.根据权利要求7或8所述的驾驶安全监控系统，其特征在于，所述主控模块还用于当判断驾驶员发生疲劳驾驶、轨迹偏移或者行车环境不安全时，输出预警信息并进行预警处理。

10.根据权利要求9所述的驾驶安全监控系统，其特征在于，所述驾驶安全监控系统还包括语音输出模块，所述主控模块的输出端与语音输出模块的输入端连接，所述主控模块根据预警信息的输出频率进行不同级别的预警处理，包括一级预警处理和二级预警处理，所述一级预警处理包括车辆本地的语音预警；所述语音输出模块用于实现车辆本地语音报警。

11.根据权利要求10所述的驾驶安全监控系统，其特征在于，所述驾驶安全监控系统还包括通讯模块、云端服务器以及后台监控中心，所述主控模块与通讯模块连接，所述通讯模块与云端服务器连接，所述云端服务器与后台监控中心连接。

12.根据权利要求11所述的驾驶安全监控系统，其特征在于，所述二级预警处理包括车辆本地的语音预警和后台人工干预，所述主控模块通过通讯模块上传预警信息至云端服务器，所述云端服务器通知后台监控中心进行人工干预。