CN110213516A - 车载视频录制处理方法、装置、存储介质及电子装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种车载视频录制处理方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：接收触发启动视频录制的启动指令；根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。通过本发明，可以解决相关技术中网约车存在较大风险，没有对乘客和司机的安全采取有效的保障措施的问题，通过对车内环境进行视频录制和分析，在异常情况下发起告警，提高了网约车的安全性，尽量规避安全风险，有效保障乘客和司机的安全。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种车载视频录制处理方法、装置、存储介质及电子装置。
背景技术
网约车是网络预约出租汽车的简称。乘客可以通过移动设备在网上直接预约，网约车的司机接单后将乘客从指定地点运送至目的地。目前，网约车处于蓬勃发展中(例如，出租车、专车、顺风车、快车等)，满足用户多样化的出行需求，为公众出行带来便利。然而，现实中，网约车存在的问题也不容忽视。尽管网约车的司机和车辆是需要登记和资格审核的，但网约车仍可能具有较大的风险，对于乘客的安全并没有进行有效的保障和预防。
目前的网约车，普遍存在安全性低的问题，像司机有意绕路、行车过程中对乘客骚扰等乘客人身安全受到侵害，因此，需要一种有效的网约车安全机制，可以确保乘客和司机的安全，改善网约车运营环境、提高乘客乘车体验。
针对上述网约车乘客安全性低的问题，申请号为201811112821.9的专利中提出一种网约车安全机制管理系统，包括：用户客户端、司机客户端、客服端、云服务器以及后台服务器，所述用户客户端包括乘客客户端和非乘客客户端，所述非乘客客户端，用于与所述云服务器连接，包括重确认功能系统，重确认功能系统，用于接收两个或两个以上非乘客客户端的确认信息，确认当前乘客的安全到达，同时根据历史订单的重确认成功率评价非乘客用户的信誉。所述后台服务器，用于接收纠纷问题，当发现有极大可能发送安全事故时，传送报警信息至预设的接收方；接收到费用纠纷时，向服务器发送费用显示指令。
上述网约车安全管理机制通过第三人确定是否安全到达，未收到非乘客的确定到底信息时，确定行程异常，但是对于行程过程中的发生的状况无从知晓。即对于行程发生异常的缘由无法获知，可能是司机导致的，也可能是乘客与司机发生争执，影响司机正常驾驶等导致的。
申请号为201811427561.4的相关专利中公开了一种基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统及方法，通过在监测到下单乘客上车后采集车内的语音信息，并根据该语音信息判断接单司机和下单乘客的行为是否异常，如是，则获取该用户终端当前所处位置的位置信息，并获取该网约车的车辆标识信息，并将获取的位置信息、车辆标识信息和采集的语音信息发送给网约车管理平台，以便于网约车管理平台的管理人员及时掌握到该网约车内发生的情况，从而及时采取相应的措施进行管理，更好的保障了乘客和司机的生命财产安全。
上述的方案仅仅通过语音信息确定车内是否异常，确定的结果并不准确。
申请号为201610504952.6的相关专利中还公开了一种网约车安全监测系统及方法，其通过对车辆信息、司机信息以及乘客信息进行实时采集，并根据图像记录模块记录的图像信息，将车辆信息与注册时的登记信息进行比较，判定图像是否匹配，并对判断乘客图像信息是否发生明显改变；在检测到司机和车辆信息与登记信息不匹配时，对向后台管理终端发出警告信息；亦在车辆接单过程中乘客的实时图像发生明显改变时，对向后台管理终端发出警告信息。所述网约车安全监测系统及方法，其通过对准实时图像的采集，采用图像差异分析方式，对车辆的匹配信息和搭载乘客的信息进行比较分析，并将差异状态传给后台管理终端，当差异过大则启动报警模块，从而实现对车辆的监控管理。
上述通过对司机与登记信息是否匹配以及乘客图像信息进行比较分析，来提高网约车乘客的安全，在乘客图像信息明显改变时启动告警，但是并没有对司机是否安全驾驶进行监控，仅仅是确定司机与注册的信息是否相同，在司机处于危险驾驶的情况下，没有采取相应的措施。
针对相关技术中网约车存在较大风险，没有对乘客和司机的安全采取有效的保障措施的问题，尚未提出解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种车载视频录制处理方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中网约车存在较大风险，没有对乘客和司机的安全采取有效的保障措施的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种车载视频录制处理方法，包括：
接收触发启动视频录制的启动指令；
根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
可选地，所述对录制的视频进行分析包括：
对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测，在检测结果为疲劳驾驶的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
根据所述视频中的音频信息判断是否处于危险状态，在处于所述危险状态下，确定所述视频分析的结果为异常。
可选地，所述对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测包括：
通过检测所述司机的以下至少之一参数的方式检测所述司机是否疲劳驾驶：眨眼频率、注视偏离道路方向的时间、眼睛闭合时长；
在满足至少以下之一条件的情况下，确定所述检测结果为疲劳驾驶：所述眨眼频率大于第一预定阈值、所述注视偏离道路方向的时间大于第二预定阈值、所述眼睛闭合时长大于第三预定阈值。
可选地，所述对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测包括：
检测所述司机离开座位的时间是否超过第四预定阈值；或者，
检测所述司机的驾驶姿势中预先设置的部位是否超出预先保存的司机标准驾驶姿势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围。
可选地，所述对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测包括：
检测乘客离开座位的时间是否超过第五预定阈值；或者，
检测所述乘客的坐势中预先设置的部位是否超出预先保存的乘客标准坐势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围。
可选地，根据所述视频中的音频信息判断是否处于危险状态包括：
判断所述音频信息中声音分贝大于预设分贝阈值且声音频率大于预设频率阈值的时间是否大于预设时间，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态；
判断所述音频信息中的关键词与预先保存的关键词词库的匹配度是否大于预定值，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态。
可选地，所述方法还包括：
在所述视频分析的结果为正常的情况下，在所述当前行程结束时，关闭所述摄像头和所述视频分析功能；
将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息进行绑定并保存，和/或将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息绑定后发送给云服务器。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车载视频录制处理设备，包括：平视显示器(Head Up Display，简称为HUD)设备，其中，所述HUD设备包括处理器和摄像头，所述处理器与所述摄像头连接，其中，
所述处理器，用于接收触发启动视频录制的启动指令；根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动摄像头和视频分析功能；
所述摄像头，用于对车内环境进行视频录制，并将录制的视频传输给所述处理器；
所述处理器，还用于在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
可选地，所述HUD设备还包括麦克和/或启动按钮，其中，
所述麦克，用于采集启动视频录制的语音信息；
所述启动按钮，用于采集启动视频录制的按压指令；和/或，
所述处理器，与云服务器连接，还用于向所述云服务器发送绑定所述订单信息的告警信息。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车载视频录制处理装置，包括：
接收模块，用于接收触发启动视频录制的启动指令；
启动模块，用于根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
视频录制模块，用于通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
分析模块，用于在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
告警模块，用于在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
可选地，所述分析模块包括：
第一检测子模块，用于对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测，在检测结果为疲劳驾驶的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
第二检测子模块，用于对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
第三检测子模块，用于对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
确定模块，用于根据所述视频中的音频信息判断是否处于危险状态，在处于所述危险状态下，确定所述视频分析的结果为异常。
可选地，所述第一检测子模块包括：
第一检测单元，用于通过检测所述司机的以下至少之一参数的方式检测所述司机是否疲劳驾驶：眨眼频率、注视偏离道路方向的时间、眼睛闭合时长；
第一确定单元，用于在满足至少以下之一条件的情况下，确定所述检测结果为疲劳驾驶：所述眨眼频率大于第一预定阈值、所述注视偏离道路方向的时间大于第二预定阈值、所述眼睛闭合时长大于第三预定阈值。
可选地，所述第二检测子模块包括：
第二检测单元，用于检测所述司机离开座位的时间是否超过第四预定阈值；或者，
检测所述司机的驾驶姿势中预先设置的部位是否超出预先保存的司机标准驾驶姿势范围；
第二确定单元，用于在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围。
可选地，所述第三检测子模块包括：
第三检测单元，用于检测乘客离开座位的时间是否超过第五预定阈值；或者，
检测所述乘客的坐势中预先设置的部位是否超出预先保存的乘客标准坐势范围；
第三确定单元，用于在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围。
可选地，所述确定模块包括：
第一判断单元，用于判断所述音频信息中声音分贝大于预设分贝阈值且声音频率大于预设频率阈值的时间是否大于预设时间，用于在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态；
第二判断单元，用于判断所述音频信息中的关键词与预先保存的关键词词库的匹配度是否大于预定值，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态。
可选地，所述装置还包括：
关闭模块，用于在所述视频分析的结果为正常的情况下，在所述当前行程结束时，关闭所述摄像头和所述视频分析功能；
保存模块，用于将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息进行绑定并保存，和/或将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息绑定后发送给云服务器。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，接收触发启动视频录制的启动指令；根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警，因此，可以解决相关技术中网约车存在较大风险，没有对乘客和司机的安全采取有效的保障措施的问题，通过对车内环境进行视频录制和分析，在异常情况下发起告警，提高了网约车的安全性，尽量规避安全风险，进一步地还可以检测出司机是否疲劳驾驶、以及司机、乘客之间是否存在超出安全范围的举动，若检测出存在安全风险，提示司机、乘客规范自己的行为，有效保障乘客和司机的安全。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例1的一种车载视频录制处理方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例1的车载视频录制处理方法的流程图；
图3是根据本发明实施例2的网约车服务系统的示意图；
图4是根据本发明实施例2的网约车安全处理的示意图；
图5是根据本发明实施例3的车载视频录制处理设备的示意图；
图6是根据本发明实施例4的车载视频录制处理装置的框图；
图7是根据本发明实施例4的车载视频录制优选处理装置的框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。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。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
实施例1
本申请实施例1所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种车载视频录制处理方法的移动终端的硬件结构框图，如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1功能更多的不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的报文接收方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
基于上述的移动终端，本实施例提供了一种车载视频录制处理方法，
图2是根据本发明实施例1的车载视频录制处理方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S202，接收触发启动视频录制的启动指令；
步骤S204，根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
在司机接单后，司机可以在指定地点接到乘客，乘客上车，乘坐网约车。当乘客乘坐网约车时，当前行程开始计费，可以启动摄像头拍摄网约车内的视频图像。其中，所述摄像头可以是普通摄像头(例如，其摄像广角是120度)，也可以是全景摄像头(例如，其摄像广角是180度或360度等)。为降低运营成本，可以采用普通摄像头，拍摄司机的视频图像。为增大拍摄范围，可以采用全景摄像头，拍摄司机和乘客的视频图像。
步骤S206，通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
上述的视频录制包括视频图像录制和音频的录制。
步骤S208，在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
上述视频分析主要针对安全性进行分析，通过视频分析判断当前行程是否存在危险，若存在，则产生告警。
步骤S210，在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
步骤S210中，在一个可选的实施例中，在视频分析的结果为异常的情况下，将该视频分析的结果传输给云服务器，由云服务器触发安全策略，在接收到云服务器的告警信息之后，发起告警，其中，云服务器触发安全策略后获取并查看实时录制的视频，确定处于危险驾驶，向HUD设备发送告警信息；在另一个可选的实施例中，在视频分析的结果为异常的情况下，直接发起告警。
上述告警的方式可以有多种，可以通过语音提醒，如“当前处于危险状态，请注意”，也可以通过响警报的方式提醒，还可以自动将告警信息发送给网约车服务器，网约车服务平台看到告警之后，可以查看告警信息，查看告警信息对应的视频内容，如果确定危险情况比较紧急，可以马上采取相应措施，如报警等。
通过上述步骤S202至S210，接收触发启动视频录制的启动指令；根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警，可以解决相关技术中网约车存在较大风险，没有对乘客和司机的安全采取有效的保障措施的问题，通过对车内环境进行视频录制和分析，在异常情况下发起告警，提高了网约车的安全性，尽量规避安全风险，有效保障乘客和司机的安全。
本发明实施例中，上述步骤S208具体可以包括：
S2081，对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测，在检测结果为疲劳驾驶的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
S2082，对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
S2083，对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
S2084，根据所述视频中的音频信息判断是否处于危险状态，在处于所述危险状态下，确定所述视频分析的结果为异常。
本发明实施例中，上述步骤S2081具体可以包括：
通过检测所述司机的以下至少之一参数的方式检测所述司机是否疲劳驾驶：眨眼频率、注视偏离道路方向的时间、眼睛闭合时长；
在满足至少以下之一条件的情况下，确定所述检测结果为疲劳驾驶：所述眨眼频率大于第一预定阈值、所述注视偏离道路方向的时间大于第二预定阈值、所述眼睛闭合时长大于第三预定阈值。
本发明实施例中，上述步骤S2082具体可以包括：
检测所述司机离开座位的时间是否超过第四预定阈值；或者，
检测所述司机的驾驶姿势中预先设置的部位是否超出预先保存的司机标准驾驶姿势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围。
本发明实施例中，上述步骤S2083具体可以包括：
检测乘客离开座位的时间是否超过第五预定阈值；或者，
检测所述乘客的坐势中预先设置的部位是否超出预先保存的乘客标准坐势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围。
上述检测离开座位的时间具体可以通过检测指定位置区域(司机座椅或乘客座椅)是否有人，可以通过人脸识别技术、压力传感技术等检测。
本发明实施例中，事先保存司机的标准驾驶姿势范围和乘客的标准坐姿范围，通过摄像头采集司机的安全范围内的驾驶姿势，将采集的司机的视频一起保存即为司机的标准驾驶姿势范围，乘客的标准坐姿范围的确定方式类似，在此不再赘述。
当检测司机的行为动作是否超出安全范围时，将录制的视频中司机的驾驶姿势与标准驾驶姿势范围进行对比，若在标准驾驶姿势范围内，则确定为不超出安全范围，否则超出安全范围，具体地，将司机的驾驶姿势中预先设置的部位与标准驾驶姿势范围进行对比，获取各个部位之间的位置差，确定最大位置差是否大于第六预定阈值，例如，第六预定阈值为20cm时，判断是否大于20cm，若大于则超出安全范围，其中，预先设置的部位可以是头、手、胳膊等。
当检测乘客的行为动作是否超出安全范围时，将录制的视频中乘客的坐姿与标准坐姿范围进行对比，若在标准坐姿范围内，则确定为不超出安全范围，否则超出安全范围，具体地，所述乘客的坐势中预先设置的部位与预先保存的乘客标准坐势范围中对应部分进行对比，获取最大位置差，若最大位置差大于第七预定阈值，例如，第七预定阈值为30cm，即若大于30cm，则确定超出安全范围，其中，预先设置的部位可以是头、手、胳膊等。
本发明实施例中，上述步骤S2084具体可以包括：
判断所述音频信息中声音分贝大于预设分贝阈值且声音频率大于预设频率阈值的时间是否大于预设时间，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态；例如，乘客呼救声很大且时间很长，则确定处于危险状态，至于判断的标准，即预设时间可以事先进行设置。
判断所述音频信息中的关键词与预先保存的关键词词库的匹配度是否大于预定值，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态。可以事先设置关键词的词库，将音频信息中获取的关键词与词库进行匹配，若匹配度大于第一预定值，则可判断处于危险状态。作为一个非限制性的例子，所述乘客可以发出斥责类内容关键词、呼救类内容关键词或恐吓类内容关键词或其他内容关键词。例如，“无耻！”、“救命！”等声音，且乘客发出的关键词的次数大于预设值，则判断处于危险状态。
为了便于后续查询相关内容，还可以将视频进行保存，具体地，在所述视频分析的结果为正常的情况下，在所述当前行程结束时，关闭所述摄像头和所述视频分析功能；将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息进行绑定并保存，和/或将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息绑定后发送给云服务器，云服务保存便于后续查看。
实施例2
本发明实施例提供一种汽车抬头显示器，HUD(Head-up display)设备，一般称为平视显示器，在使用过程中，可以向驾驶员展示很多类型信息，不需要低头查看仪表盘，只需平视HUD设备就可以查看到自己需要的各类驾驶信息，包括C-HUD(Combiner HUD)、W-HUD(windshield-HUD)、后装HUD(Aftermarket HUD)、AR-HUD(Augmented Reality-HUD)等。
需要说明的是，在一可选的实施例中，上述车载视频录制处理方法的技术方案还可以应用到以下场景中，首先，HUD设备与网约车服务器建立第一网络连接；其次，通过所述第一网络连接，以及所述网约车服务器与网约车所绑定的移动终端的交互，所述HUD设备与所述移动终端建立第二网络连接；最后，HUD设备通过建立的所述第二网络连接与所述移动终端进行通信，以使所述HUD设备实现所述移动终端所完成的网约车功能，以上技术方案可以理解为是HUD设备通过建立的HUD设备与网约车服务器的第一网络连接，与移动终端进行交互(可以是二维码扫描通过后授权等方式)，HUD设备实现了移动终端的连接，进而通过建立的第二网络连接，HUD设备与移动终端进行通信进而完成网约车功能。
需要说明的是，上述网约车功能可以是通过HUD设备抢单，导航到目的地，对客户评价等等通过移动终端能够完成的网约车功能都在本发明实施例的保护范围之内。
可选地，HUD设备接收管理后台的第一指示信息，其中，所述第一指示信息用于指示所述HUD设备与所述移动终端的操作对象进行绑定，在所述HUD设备与所述操作对象绑定成功后，所述HUD设备与所述移动终端建立第二网络连接，其中，所述HUD设备与所述移动终端的操作对象进行绑定可以通过以下技术方案实现：将所述HUD设备的第一标识信息与操作对象的第二标识信息进行绑定，第一标识信息用于唯一标识HUD设备，第二标识信息用于唯一标识操作对象，第一标识信息可以是国际移动设备识别码IMEI，MAC等，第二标识信息可以是网约车注册号，车牌号，发动机号等，本发明实施例对此不作限定，上述绑定过程可以采用现有技术中的任何可实现技术方案，本发明实施例对此不作限定。
HUD设备还可以执行以下技术方案：HUD设备采集所述网约车内或所述网约车外指定范围的多媒体信息(如视频信息、语音信息等)，并将所述多媒体信息上报至网约车服务器；所述HUD设备接收所述网约车服务器响应所述多媒体信息所发送的第二指示信息，其中，所述第二指示信息用于指示是否需要对所述多媒体信息所显示的内容作出响应，在所述多媒体信息指示发生危险时，所述HUD设备执行告警操作，需要说明的是，告警操作可以是HUD设备发出响声，或者是语音播放告知操作对象当前有危险，本发明实施例对告警操作不进行限定。
需要说明的是，HUD设备还能够接收操作对象的语音指令，然后执行与所述语音指令对应的操作，例如，操作对象语音输入开机或启动视频录制的启动指令，则HUD设备就开机或启动视频录制。
进一步地，平视显示器HUD设备与网约车服务器建立第一网络连接之后，HUD设备还能够接收网络服务器下发的待显示内容(可以是待推送的广告内容，也可以是其他内容，本发明实施例对此不作限定)，并在所述HUD设备上显示所述待显示内容。
综上，通过本发明实施例的上述技术方案可以看出，HUD设备作为独立于手机的透明显示设备，能够比较好的呈现导航显示效果，并且不影响司机观察实际路况信息；同时HUD设备能够支持车辆的行驶轨迹记录及偏航提醒；HUD设备能够提供车内和车外情况监控的摄像头，以及录音功能，为网约车行车安全和司机/乘客安全提供保障策略；HUD设备上的语音识别/从文到语音(Text To Speech，简称为TTS)等功能，能够使司机与网约车后台进行更便捷的交互。
当然，在必要的时候，操作对象所绑定的移动终端仍然可以完成网约车功能的部分功能，也可以同时和HUD设备完成网约车功能，网约车服务器作为数据通信的枢纽连接网约车的移动终端和HUD设备，实现两个设备(移动终端和HUD设备)之间的互联互通。
需要说明的是，在另一可选的实施例中，上述实施例中的车载视频录制处理方法的技术方案还可以应用到以下应用场景中，首先，HUD设备仍然先与网约车服务器建立第一网络连接，其中，所述HUD设备已与网约车绑定；然后，HUD设备接收所述网约车服务器通过所述第一网络连接推送的信息，其中，所述网约车服务器还将所述信息通过所述网约车服务器和移动终端建立的第三网络连接推送至所述移动终端，所述移动终端与所述网约车绑定。
通过上述步骤，HUD设备先与网约车服务器建立第一网络连接，然后HUD设备接收所述网约车服务器通过所述第一网络连接推送的信息，其中，所述网约车服务器还将所述信息通过所述网约车服务器和移动终端建立的第三网络连接推送至所述移动终端，所述移动终端和HUD设备均与所述网约车绑定，以使所述HUD设备实现所述移动终端所完成的网约车功能。
需要说明的是，上述网约车功能可以是通过HUD设备抢单，导航到目的地，对客户评价等等通过移动终端能够完成的网约车功能都在本发明实施例的保护范围之内。
其中，所述HUD设备与所述移动终端的操作对象进行绑定可以通过以下技术方案实现：将所述HUD设备的第一标识信息与操作对象的第二标识信息进行绑定，第一标识信息用于唯一标识HUD设备，第二标识信息用于唯一标识操作对象，第一标识信息可以是国际移动设备识别码IMEI，MAC等，第二标识信息可以是网约车注册号，车牌号，发动机号等，本发明实施例对此不作限定。
HUD设备还可以执行以下技术方案：HUD设备采集所述网约车内或所述网约车外指定范围的多媒体信息，并将所述多媒体信息上报至网约车服务器；所述HUD设备接收所述网约车服务器响应所述多媒体信息所发送的第二指示信息，其中，所述第二指示信息用于指示是否需要对所述多媒体信息所显示的内容作出响应，在所述多媒体信息指示发生危险时，所述HUD设备执行告警操作，需要说明的是，告警操作可以是HUD设备发出响声，或者是语音播放告知操作对象当前有危险，本发明实施例对告警操作不进行限定。
需要说明的是，HUD设备还能够接收操作对象的语音指令，然后执行与所述语音指令对应的操作，例如，操作对象语音输入开机，则HUD设备就开机。
进一步地，平视显示器HUD设备与网约车服务器建立第一网络连接之后，HUD设备还能够接收网络服务器下发的待显示内容(可以是待推送的广告内容，也可以是其他内容，本发明实施例对此不作限定)，并在所述HUD设备上显示所述待显示内容。
综上，通过本发明实施例的上述技术方案可以看出，HUD设备作为独立于手机的透明显示设备，能够比较好的呈现导航显示效果，并且不影响司机观察实际路况信息；同时HUD设备能够支持车辆的行驶轨迹记录及偏航提醒；HUD设备能够提供车内和车外情况监控的摄像头，以及录音功能，为网约车行车安全和司机/乘客安全提供保障策略；HUD设备上的语音识别/从文到语音(Text To Speech，简称为TTS)等功能，能够使司机与网约车后台进行更便捷的交互。
图3是根据本发明实施例2的网约车服务系统的示意图，如图3所示，HUD设备可以与网约车乘客、司机进行语音交互，司机和乘客均可根据HUD设备的屏幕了解当前行程；HUD设备可以向网约车云服务器进行数据请求，云服务器向HUD设备下发相关数据，司机可以通过司机端APP与云服务器建立连接，设置司机的相关信息。通过平视显示器(简称为HUD)设备本身的音视频输入功能，也可在HUD设备上连接麦克和/或摄像头，对车内车外的语音和视频环境进行采集，将音视频采集结果保存在HUD设备内部，并可以根据服务器请求，将一些有效的音视频信息上传到网约车服务器。
HUD可以实现上述视频录制，通过HUD设备本身的视频输入功能，对车内的视频环境进行采集，并通过智能分析算法对音视频内容进行分析，预判出车内是否存在异常情况，并实时与网约车服务器进行通信，如果出现异常情况，及时向网约车服务器进行报警及通过HUD设备向司机和乘客进行提醒。进一步提高网约车司机和乘客的安全性，避免乘客和司机之间的纠纷，网约车公司希望能够引入视频的智能分析功能以提高运营的安全性。图4是根据本发明实施例2的网约车安全处理的示意图，如图4所示，包括：
司机注册到HUD设备，HUD设备与网约车服务器绑定，同时网约车服务器与司机的移动终端(手机)绑定，HUD设备与手机实现信息同步，进而实现手机的网约车功能。其中，网约车功能可以是通过HUD设备抢单，导航到目的地，对客户评价等等通过移动终端能够完成的网约车功能都在本发明实施例的保护范围之内。
在网约车行车过程中，司机可以选择打开和关闭车外环境/车内环境的录制；在网约车订单合同履行过程中，缺省由服务器自动打开车外环境/车内环境录制的功能，但是司机也可以选择手动关闭/打开。还可以通过语音打开/关闭视频录制，其中车外摄像头只能录制视频，车内摄像头可以录制音频和视频。网约车司机可以选择打开和关闭音视频录制功能(可以分开选择打开车外/车内录制功能)。
网约车云服务器将订单派发给网约车司机绑定的HUD设备，订单形成或订单开始计费之后，启动视频录制和视频分析功能。
如果通过视频分析确定司机存在疲劳驾驶行为，HUD设备将视频分析结果发送给网约车云服务器，云服务器触发安全策略，获取并查看实时视频，确定司机处于危险驾驶状态，向HUD设备发送安全提醒通知，HUD设备播放安全提醒。
如果通过视频分析确定司机或乘客存在影响安全驾驶行为，HUD设备将视频分析结果发送给网约车云服务器，云服务器触发安全策略，获取并查看实时视频，确定处于危险驾驶状态，向HUD设备发送安全提醒通知，HUD设备播放安全提醒。
为保证网约车司机和乘客的安全，对车内情况通过视频进行分析和预判，将分析和预判的结果上传到网约车服务器。
通过对在车内采集的视频进行实时分析，能够提高针对异常情况的快速响应能力，为网约车公司处理异常情况提供数据输入，提高网约车公司处理异常事件的时效性能力。
通过视频的智能分析，能够为合法守法的网约车司机和乘客提供实际安全保障及心理安全保障，对不法网约车司机和乘客起到震慑作用。
从对网约车司机和乘客的安全考虑以及网约车平台处理异常事件的时效性出发，引入视频的智能分析。具体包括：
HUD设备提供内置和/或外置摄像头用以拍摄车内情况，摄像头拍摄的视频流可以用作视频记录功能，同时也用于视频分析输入；司机不能通过命令关闭视频分析功能，网约车服务器控制视频分析功能的开启/关闭；网约车订单生效后，网约车服务器通知HUD设备开启视频分析功能，乘客确认订单结束后，网约车服务器通知HUD设备关闭视频分析功能；视频分析的内容主要包括司机和乘客行为分析、司机疲劳状态分析等。
网约车订单生效后，网约车服务器通知HUD设备开启视频分析功能；HUD设备开启视频分析功能，监控司机的疲劳状态以及司机和乘客的行为；
可以通过以下方式眨眼频率、注视时间和注视方向、眼睛闭合时间长短等识别司机是否处于疲劳驾驶状态；具体识别方法包括：人脸定位，人脸图像的灰度分布来检测出眼睛的位置，通过模板匹配判断出人眼的开闭状态(事先预设人眼张开和闭合的模板)，计算眼睛的闭合时间和PERCLOS(定义为单位时间内眼睛闭合的比例，即眼睛闭合时间/检测总时间)。
检测标准可以事先设置，上述的第一预定阈值、第二预定阈值、第三预定阈值可以根据实际情况进行设置，在此不做具体限定。例如，第一预定阈值设置为5S/次，第二预定阈值设置为2秒，上述第三预定阈值设置为3秒，闭合时间超过3秒或者PERCLOS超过80％；眨眼频率超过5S/次；注视方向和注视时间上连续2秒注视区域偏离道路方向(道路方向通过连续视频帧间采样来获取)，则确定司机为疲劳驾驶。
司机的安全行为动作还可以通过以下方式判断：中途下车、大动作行为、身体越界，具体判断方法包括：
中途下车：若预先设置第四预定阈值为5秒，检测司机驾驶位置是否发生变化时，如果发现行驶过程中驾驶座位没有司机超过5秒并且车辆速度为0，则视为司机下车行为发生；
大动作行为：双手离开方向盘时间超过4秒，手部动作超出驾驶员正常操控范围(如伸到副驾驶位置)；
身体越界：身体主要部位(头部和上身躯干)离开驾驶座伸向车窗位置或者副驾驶位置。
乘客的安全行为动作可以通过以下方式判断：中途下车、大动作行为、身体越界，具体判断方法包括：
中途下车：如果发现行驶过程中乘客座位没有人的时间超过5秒，则视为乘客下车行为发生；
大动作行为：检测到乘客在副驾驶位置手部动作超出副驾正常操控范围(如伸到驾驶位置或者后排位置)；检测到乘客在后排位置手部伸到前排位置视为大动作；
身体越界：检测到乘客在副驾驶位置身体主要部位(头部和上身躯干)离开副驾驶座伸向车窗位置或者副驾驶位置；检测到乘客在后排位置身体主要部位(头部和上身躯干)离开后排座椅伸向窗外位置或者前排座椅位置。
如果发现司机有疲劳驾驶情况，HUD设备将异常情况上传到网约车服务器，网约车服务器可以通过实时视频人工确认是否存在驾驶安全隐患，确认后网约车服务器向HUD设备发送对司机的实时提醒，HUD设备插播对司机的安全提醒；
如果发现司机有非正常行为，如殴打乘客、中途下车、其他影响驾驶安全的行为等，HUD设备将异常情况上传到网约车服务器，网约车服务器可以通过实时视频人工确认是否存在驾驶安全隐患，确认后网约车服务器根据异常行为的严重等级选择不同的处理方式，其中包括通过HUD设备向司机进行警告，HUD设备接收到来自网约车服务器的警告信息，插播警告信息；
如果发现乘客有非正常行为，如中途下车、殴打司机、其他影响司机驾驶安全的行为等，HUD设备将异常情况上传到网约车服务器，网约车服务器可以通过实时视频人工确认是否存在驾驶安全隐患，确认后网约车服务器根据异常行为的严重等级选择不同的处理方式，其中包括通过HUD设备向乘客进行警告，HUD设备接收到来自网约车服务器的警告信息，插播警告信息；
网约车订单的契约完成(网约车司机和乘客均确认)后，网约车服务器通知HUD设备关闭视频分析功能。
本发明实施例通过HUD设备上的视频传感器，对网约车车内环境进行分析和预测，降低了网约车安全防范的风险和成本。
通过HUD设备进行分析和预测的异常结果，上报到网约车服务器，网约车服务器确认后根据安全等级可以及时准确的做出相应的应对措施。
实施例3
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车载视频录制处理设备，图5是根据本发明实施例3的车载视频录制处理设备的示意图，如图5所示，包括：HUD设备，其中，所述HUD设备包括处理器52和摄像头54，所述处理器52与所述摄像头54连接，其中，
所述处理器52，用于接收触发启动视频录制的启动指令；根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动摄像头和视频分析功能；
所述摄像头54，用于对车内环境进行视频录制，并将录制的视频传输给所述处理器52；
所述处理器52，还用于在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
可选地，所述HUD设备还包括麦克和/或启动按钮，其中，
所述麦克，用于采集启动视频录制的语音信息；所述麦克可以与所述摄像头54是一体设备，也可以是独立于所述摄像头54的单独音频设备。
所述启动按钮，用于采集启动视频录制的按压指令；和/或，
所述处理器52，与云服务器连接，还用于向所述云服务器发送绑定所述订单信息的告警信息。
可选地，所述处理器，还用于对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测，在检测结果为疲劳驾驶的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
根据所述视频中的音频信息判断是否处于危险状态，在处于所述危险状态下，确定所述视频分析的结果为异常。
可选地，所述处理器，还用于：
通过检测所述司机的以下至少之一参数的方式检测所述司机是否疲劳驾驶：眨眼频率、注视偏离道路方向的时间、眼睛闭合时长；
在满足至少以下之一条件的情况下，确定所述检测结果为疲劳驾驶：所述眨眼频率大于第一预定阈值、所述注视偏离道路方向的时间大于第二预定阈值、所述眼睛闭合时长大于第三预定阈值。
可选地，所述处理器，还用于：
检测所述司机离开座位的时间是否超过第四预定阈值；或者，
检测所述司机的驾驶姿势中预先设置的部位是否超出预先保存的司机标准驾驶姿势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围。
可选地，所述处理器，还用于：
检测乘客离开座位的时间是否超过第五预定阈值；或者，
检测所述乘客的坐势中预先设置的部位是否超出预先保存的乘客标准坐势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围。
可选地，所述处理器，还用于：
判断所述音频信息中声音分贝大于预设分贝阈值且声音频率大于预设频率阈值的时间是否大于预设时间，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态；
判断所述音频信息中的关键词与预先保存的关键词词库的匹配度是否大于预定值，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态。
可选地，所述处理器，还用于：
在所述视频分析的结果为正常的情况下，在所述当前行程结束时，关闭所述摄像头和所述视频分析功能；
将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息进行绑定并保存，和/或将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息绑定后发送给云服务器。
实施例4
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车载视频录制处理装置，
图6是根据本发明实施例4的车载视频录制处理装置的框图，如图6所示，包括：
接收模块62，用于接收触发启动视频录制的启动指令；
启动模块64，用于根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
视频录制模块66，用于通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
分析模块68，用于在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
告警模块610，用于在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
图7是根据本发明实施例4的车载视频录制优选处理装置的框图，如图7所示，所述分析模块68包括：
第一检测子模块72，用于对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测，在检测结果为疲劳驾驶的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
第二检测子模块74，用于对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
第三检测子模块76，用于对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
确定模块78，用于根据所述视频中的音频信息确定是否处于危险状态，在处于所述危险状态下，确定所述视频分析的结果为异常。
可选地，所述第一检测子模块72包括：
第一检测单元，用于通过检测所述司机的以下至少之一参数的方式检测所述司机是否疲劳驾驶：眨眼频率、注视偏离道路方向的时间、眼睛闭合时长；
第一确定单元，用于在满足至少以下之一条件的情况下，确定所述检测结果为疲劳驾驶：所述眨眼频率大于第一预定阈值、所述注视偏离道路方向的时间大于第二预定阈值、所述眼睛闭合时长大于第三预定阈值。
可选地，所述第二检测子模块74包括：
第二检测单元，用于检测所述司机离开座位的时间是否超过第四预定阈值；或者，
检测所述司机的驾驶姿势中预先设置的部位是否超出预先保存的司机标准驾驶姿势范围；
第二确定单元，用于在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围。
可选地，所述第三检测子模块76包括：
第三检测单元，用于检测乘客离开座位的时间是否超过第五预定阈值；或者，
检测所述乘客的坐势中预先设置的部位是否超出预先保存的乘客标准坐势范围；
第三确定单元，用于在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围。
可选地，所述确定模块78包括：
第一判断单元，用于判断所述音频信息中声音分贝大于预设分贝阈值且声音频率大于预设频率阈值的时间是否大于预设时间，用于在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态；
第二判断单元，用于判断所述音频信息中的关键词与预先保存的关键词词库的匹配度是否大于预定值，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态。
可选地，所述装置还包括：
关闭模块，用于在所述视频分析的结果为正常的情况下，在所述当前行程结束时，关闭所述摄像头和所述视频分析功能；
保存模块，用于将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息进行绑定并保存，和/或将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息绑定后发送给云服务器。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
实施例5
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S11，接收触发启动视频录制的启动指令；
S12，根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
S13，通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
S14，在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
S15，在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
实施例6
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S11，接收触发启动视频录制的启动指令；
S12，根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
S13，通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
S14，在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
S15，在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种车载视频录制处理方法，其特征在于，包括：
接收触发启动视频录制的启动指令；
根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对录制的视频进行分析包括：
对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测，在检测结果为疲劳驾驶的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测，在检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围的情况下，确定所述视频分析的结果为异常；
根据所述视频中的音频信息判断是否处于危险状态，在处于所述危险状态下，确定所述视频分析的结果为异常。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述视频中司机是否疲劳驾驶进行检测包括：
通过检测所述司机的以下至少之一参数的方式检测所述司机是否疲劳驾驶：眨眼频率、注视偏离道路方向的时间、眼睛闭合时长；
在满足至少以下之一条件的情况下，确定所述检测结果为疲劳驾驶：所述眨眼频率大于第一预定阈值、所述注视偏离道路方向的时间大于第二预定阈值、所述眼睛闭合时长大于第三预定阈值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述视频中司机的行为动作是否超出安全范围进行检测包括：
检测所述司机离开座位的时间是否超过第四预定阈值；或者，检测所述司机的驾驶姿势中预先设置的部位是否超出预先保存的司机标准驾驶姿势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述司机的行为动作超出安全范围。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述视频中乘客的行为动作是否超出安全范围进行检测包括：
检测乘客离开座位的时间是否超过第五预定阈值；或者，检测所述乘客的坐势中预先设置的部位是否超出预先保存的乘客标准坐势范围；
在检测结果为是的情况下，确定所述检测结果为所述乘客的行为动作超出安全范围。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述视频中的音频信息判断是否处于危险状态包括：
判断所述音频信息中声音分贝大于预设分贝阈值且声音频率大于预设频率阈值的时间是否大于预设时间，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态；
判断所述音频信息中的关键词与预先保存的关键词词库的匹配度是否大于预定值，在判断结果为是的情况下，确定处于所述危险状态。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述视频分析的结果为正常的情况下，在所述当前行程结束时，关闭所述摄像头和所述视频分析功能；
将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息进行绑定并保存，和/或将所述视频、所述视频分析的结果与所述订单信息绑定后发送给云服务器。
8.一种车载视频录制处理设备，其特征在于，包括：平视显示器HUD设备，其中，所述HUD设备包括处理器和摄像头，所述处理器与所述摄像头连接，其中，
所述处理器，用于接收触发启动视频录制的启动指令；根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动摄像头和视频分析功能；
所述摄像头，用于对车内环境进行视频录制，并将录制的视频传输给所述处理器；
所述处理器，还用于在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，所述HUD设备还包括麦克和/或启动按钮，其中，
所述麦克，用于采集启动视频录制的语音信息；
所述启动按钮，用于采集启动视频录制的按压指令；和/或，
所述处理器，与云服务器连接，还用于向所述云服务器发送绑定所述订单信息的告警信息。
10.一种车载视频录制处理装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收触发启动视频录制的启动指令；
启动模块，用于根据所述启动指令获取当前行程的订单信息，启动设置于车辆内部的摄像头和视频分析功能；
视频录制模块，用于通过所述摄像头对车内环境进行视频录制；
分析模块，用于在录制视频的同时，对录制的视频进行分析；
告警模块，用于在视频分析的结果为异常的情况下，发起告警。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7中任一项所述的方法。
12.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
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| CN201910431336.6A CN110213516A (zh) | 2019-05-22 | 2019-05-22 | 车载视频录制处理方法、装置、存储介质及电子装置 |
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|---|---|
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Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20200294119A1 (en) * | 2019-03-14 | 2020-09-17 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Computer program product and computer-implemented method |
| CN111814531A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-10-23 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于确定司机行为的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111858082A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 提示信息的发送方法、输出方法、装置、电子设备和介质 |
| CN111859101A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种异常事件检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111860111A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 车辆行程中的安全监测方法、设备及存储介质 |
| CN112071309A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-11 | 苏州上下文人工智能技术研发有限公司 | 网约车安全监测装置及系统 |
| CN112183245A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-01-05 | 广州宸祺出行科技有限公司 | 一种监测网约车司机异常行为并告警的方法、装置及电子设备 |
| CN113313908A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-27 | 许昌学院 | 一种用于网约车的安全监测系统以及方法 |
| CN113343754A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-09-03 | 彭泳 | 基于视频图像分析的危货监管系统及危货监管方法 |
| CN113569718A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 提醒方法、装置、设备、系统和存储介质 |
| CN113591690A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-11-02 | 深圳昌恩智能股份有限公司 | 一种网约车/出租车的行驶监测方法 |
| CN113645405A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-12 | 深圳法翼软件技术有限公司 | 一种用于人员监管的服务记录仪、管理平台系统及方法 |
| US20220144200A1 (en) * | 2020-11-12 | 2022-05-12 | Toyoda Gosei Co., Ltd. | Vehicle occupant protection system |
| CN114582088A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-03 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种网约车的报警处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150341964A1 (en) * | 2004-05-28 | 2015-11-26 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Method and apparatus for persistent communications, interoperability and situational awareness in the aftermath of a disaster |
| CN205921586U (zh) * | 2016-08-29 | 2017-02-01 | 叶振平 | 一种车载网约车司机专用终端听单操作系统 |
| CN107679636A (zh) * | 2017-08-29 | 2018-02-09 | 明光泰源安防科技有限公司 | 一种基于网约车的驾驶员安全评估方法 |
| CN107871297A (zh) * | 2016-09-28 | 2018-04-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 行程中的安全监测方法及装置 |
| CN108961669A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-07 | 上海小蚁科技有限公司 | 网约车的安全预警方法及装置、存储介质、服务器 |
| CN109242743A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-18 | 王陆 | 一种网约车营运服务智能监管系统及其方法 |
| CN109711920A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-05-03 | 界首市菁华科技信息咨询服务有限公司 | 一种网约车安全监控系统 |
| CN109726840A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-07 | 安徽云联城市交通信息有限公司 | 一种基于人脸识别的网约车系统及其使用方法 |
-
2019
- 2019-05-22 CN CN201910431336.6A patent/CN110213516A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150341964A1 (en) * | 2004-05-28 | 2015-11-26 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Method and apparatus for persistent communications, interoperability and situational awareness in the aftermath of a disaster |
| CN205921586U (zh) * | 2016-08-29 | 2017-02-01 | 叶振平 | 一种车载网约车司机专用终端听单操作系统 |
| CN107871297A (zh) * | 2016-09-28 | 2018-04-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 行程中的安全监测方法及装置 |
| CN107679636A (zh) * | 2017-08-29 | 2018-02-09 | 明光泰源安防科技有限公司 | 一种基于网约车的驾驶员安全评估方法 |
| CN108961669A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-07 | 上海小蚁科技有限公司 | 网约车的安全预警方法及装置、存储介质、服务器 |
| CN109242743A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-18 | 王陆 | 一种网约车营运服务智能监管系统及其方法 |
| CN109711920A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-05-03 | 界首市菁华科技信息咨询服务有限公司 | 一种网约车安全监控系统 |
| CN109726840A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-05-07 | 安徽云联城市交通信息有限公司 | 一种基于人脸识别的网约车系统及其使用方法 |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20200294119A1 (en) * | 2019-03-14 | 2020-09-17 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Computer program product and computer-implemented method |
| CN111858082A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 提示信息的发送方法、输出方法、装置、电子设备和介质 |
| WO2021098866A1 (zh) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种提示信息发送方法和系统 |
| CN111859101A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种异常事件检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111814531A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-10-23 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于确定司机行为的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111860111A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 车辆行程中的安全监测方法、设备及存储介质 |
| CN112183245A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-01-05 | 广州宸祺出行科技有限公司 | 一种监测网约车司机异常行为并告警的方法、装置及电子设备 |
| CN112071309A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-11 | 苏州上下文人工智能技术研发有限公司 | 网约车安全监测装置及系统 |
| CN112071309B (zh) * | 2020-09-17 | 2023-12-01 | 苏州上下文人工智能技术研发有限公司 | 网约车安全监测装置及系统 |
| US20220144200A1 (en) * | 2020-11-12 | 2022-05-12 | Toyoda Gosei Co., Ltd. | Vehicle occupant protection system |
| CN113343754A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-09-03 | 彭泳 | 基于视频图像分析的危货监管系统及危货监管方法 |
| CN113313908A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-27 | 许昌学院 | 一种用于网约车的安全监测系统以及方法 |
| CN113569718A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-10-29 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 提醒方法、装置、设备、系统和存储介质 |
| CN113591690A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-11-02 | 深圳昌恩智能股份有限公司 | 一种网约车/出租车的行驶监测方法 |
| CN113591690B (zh) * | 2021-07-29 | 2022-10-21 | 深圳昌恩智能股份有限公司 | 一种网约车/出租车的行驶监测方法 |
| CN113645405A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-12 | 深圳法翼软件技术有限公司 | 一种用于人员监管的服务记录仪、管理平台系统及方法 |
| CN113645405B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-12-02 | 深圳警翼软件技术有限公司 | 一种用于人员监管的服务记录仪、管理平台系统及方法 |
| CN114582088A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-03 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种网约车的报警处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
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