CN110395260A - 车辆、安全驾驶方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种车辆、安全驾驶方法和装置，所述方法包括以下步骤：在车辆行驶过程中，通过图像采集装置，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像；对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，从人脸图像中提取表情数据；根据表情数据，判断驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。该方法能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。

Description

车辆、安全驾驶方法和装置
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种安全驾驶方法、一种安全驾驶装置和一种具有该安全驾驶装置的车辆。
背景技术
目前，交通事故是现代社会威胁人类生命安全的重要因素之一。因此，汽车行驶安全位于客户对汽车性能要求的核心，消费者普遍认为，汽车的安全性比汽车的动力性、舒适性、经济性更加重要。汽车行驶不安全的因素主要包括两个方面，一方面是驾驶员的主观因素，如暴躁等不良的负面情绪或疲惫的精神状态等；另一方面是来自车外的客观因素，如周围的车辆、环境、行人状态等。其中，驾驶员的主观因素又是最主要的，而作为驾驶车辆的驾驶员来说，负面情绪很容易导致交通事故的发生。
相关技术中，对驾驶员状态的监控只是根据眼睛是否常常闭合判定驾驶员是否为疲劳驾驶，而并没有对驾驶员的情绪进行识别。在汽车行驶过程中，如果驾驶员出现烦躁不安或极度悲伤等负面情绪，而无法及时获取驾驶员情绪方面的信息，因而不能及时进行适当处理，在这种情况下，如果汽车继续高速行驶，则很容易引发交通事故，可能对驾驶员造成无法弥补的伤害。
发明内容
本发明旨在至少从一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种安全驾驶方法，根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
本发明的第二个目的在于提出一种安全驾驶装置。
本发明的第三个目的在于提出一种车辆。
本发明的第四个目的在于提出一种电子设备。
本发明的第五个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种安全驾驶方法，包括以下步骤：在车辆行驶过程中，通过图像采集装置，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像，其中，所述第一图像中至少包括驾驶员的图像；对所述第一图像进行人脸识别，得到所述驾驶员的人脸图像，从所述人脸图像中提取表情数据；根据所述表情数据，判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。
根据本发明实施例的安全驾驶方法，在车辆行驶过程中，通过图像采集装置，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像，接着对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，从人脸图像中提取表情数据，并根据表情数据，判断驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。该方法能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
另外，根据本发明上述实施例提出的安全驾驶方法还可具有如下附加的技术特征：
根据本发明的一个实施例，所述根据所述表情数据，判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，包括：根据所述表情数据，确定所述驾驶员的情绪类型；如果所述情绪类型为负面情绪类型，则判断所述驾驶员的情绪状态未满足安全驾驶需求。
根据本发明的一个实施例，所述判断所述驾驶员的情绪状态未满足安全驾驶需求之后，还包括：控制语音播放装置发出第一语音提醒，提醒所述驾驶员安全驾驶。
根据本发明的一个实施例，所述对所述第一图像进行人脸识别，得到所述驾驶员的人脸图像，包括：对所述第一图像区域进行人脸识别，如果识别到多张人脸，则对预设区域范围内的人脸进行进一步识别，得到所述驾驶员的人脸图像；其中，所述预设区域范围小于第一图像区域范围。
根据本发明的一个实施例，所述从所述人脸图像中提取表情数据，包括：从所述人脸图像中识别关键特征点，提取所述关键特征点的姿态信息；利用所述关键特征点的姿态信息，生成所述表情数据。
根据本发明的一个实施例，所述根据所述表情数据，确定所述驾驶员的情绪类型，包括：将所述表情数据，与每个情绪类型的标准表情数据进行相似度计算，得到所述表情数据与每个标准表情数据的相似度；选择相似度最高的所述标准表情数据对应的情绪类型，作为所述驾驶员的情绪类型；或者，将所述表情数据，输入训练好的情绪分类模型中，通过所述情绪分类模型，得到所述表情数据在每个情绪类型中的概率；将所述概率最高的情绪类型作为所述驾驶员的情绪类型。
根据本发明的一个实施例，所述得到所述驾驶员的人脸图像之后，还包括：对所述人脸图像进行预处理，去除所述人脸图像中背景；对去除背景后的所述人脸图像进行灰度处理，得到灰度人脸图像。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种安全驾驶装置，包括：图像采集模块，用于在车辆行驶过程中，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像；其中，所述第一图像中至少包括驾驶员的图像；提取模块，用于对所述第一图像进行人脸识别，得到所述驾驶员的人脸图像，从所述人脸图像中提取表情数据；判断模块，用于根据所述表情数据，判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。
根据本发明实施例的安全驾驶装置，在车辆行驶过程中，通过图像采集模块对监控范围内的画面进行采集得到第一图像，并通过提取模块对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，从人脸图像中提取表情数据，进而通过判断模块根据所述表情数据判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。该装置能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种车辆，其包括上述的安全驾驶装置。
根据本发明实施例的车辆，通过上述的安全驾驶装置，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种电子设备，其包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现上述的安全驾驶方法。
本发明实施例的电子设备，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
为达到上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的安全驾驶方法。
根据本发明实施例的非临时性计算机可读存储介质，通过执行上述的安全驾驶方法，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明实施例的安全驾驶方法的流程图；
图2是根据本发明一个实施例的车机端与仪表的结构示意图；
图3是根据本发明一个实施例的安全驾驶方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的安全驾驶装置的方框示意图；以及
图5是根据本发明实施例的车辆的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的安全驾驶方法、安全驾驶装置和具有该安全驾驶装置的车辆。
图1是根据本发明实施例的安全驾驶方法的流程图。如图1所示，该安全驾驶方法可包括以下步骤：
S1，在车辆行驶过程中，通过图像采集装置，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像。其中，第一图像中至少包括驾驶员的图像。
具体地，在车辆行驶过程中，通过图像采集装置(如摄像头)实时采集监控范围内(具体可由摄像头的镜头大小确定)的画面，以得到至少包括驾驶员(如包括驾驶员、副驾驶员和后排乘员)的第一图像。
需要说明的是，图像采集装置(如摄像头)可集成设置在中控多媒体中；参照图2，也可独立设置在车机端(如在车内的内后视镜上)，当图像采集装置独立设置在车机端时，将图像采集装置与中控多媒体相连，以便图像采集装置将采集到的第一图像传输至中控多媒体。其中，图像采集装置要求可清晰地采集到监控范围内车内人员的图像(尤其是脸部图像)，图像采集装置可采用高分辨率的红外摄像头，车内安装红外灯，以便在晚上或者光照条件差的情况下仍可以清晰地采集到监控范围内车内人员的图像。
S2，对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，从人脸图像中提取表情数据。
根据本发明的一个实施例，对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，包括：对第一图像进行人脸识别，如果识别到多张人脸，则对预设区域范围内的人脸进行进一步识别，得到驾驶员的人脸图像；其中，预设区域范围小于第一图像区域范围。
具体而言，在通过图像采集装置采集得到第一图像后，中控多媒体对第一图像进行人脸识别，如果识别到第一图像中仅包含一张人脸图像，则将该人脸图像作为第一图像中驾驶员的人脸图像；如果识别到第一图像中包含多张人脸(如包含驾驶员、副驾驶和后排乘员的人脸)图像，则获取每张人脸在第一图像中的覆盖区域，然后将每张人脸在第一图像中的覆盖区域与预设的区域范围进行比较，并在其中一张人脸的覆盖区域与预设的区域范围重合时，将该覆盖区域对应的人脸作为驾驶员的人脸，最后对第一图像进行裁剪，以得到驾驶员的人脸图像。
进一步地，根据本发明的一个实施例，得到驾驶员的人脸图像之后，还可包括：对人脸图像进行预处理，去除人脸图像中背景，并对去除背景后的人脸图像进行灰度处理，得到灰度人脸图像。
具体而言，由于光照变化等因素，使得通过图像采集装置采集得到的第一图像产生不同质量，通常表现为不同程度的噪声。因此，在中控多媒体从第一图像中得到驾驶员的人脸图像之后，先对驾驶员的人脸图像进行预处理，主要是对驾驶员的人脸图像进行剪切处理，去除驾驶员人脸图像中的背景，然后对去除背景的驾驶员的人脸图像进行灰度处理，这样在尽可能去除光照影响和噪声影响的情况下，得到与预设尺寸(具体由数据库中的人脸图像确定)相同的灰度人脸图像。
需要说明的是，在本发明的其它实施例中，在对驾驶员的人脸图像进行剪切处理的过程中，可同时去除驾驶员人脸图像中的背景、头发和人脸轮廓等干扰因素的影响，而后对去除背景、头发和人脸轮廓后的驾驶员的人脸图像进行灰度处理，得到灰度人脸图像。
更近一步地，根据本发明的一个实施例，从人脸图像中提取表情数据可包括：从人脸图像中识别关键特征点，提取关键特征点的姿态信息；利用关键特征点的姿态信息，生成表情数据。
具体而言，在中控多媒体得到灰度人脸图像后，对灰度人脸图像的关键特征点(如眉毛、眼睑、嘴唇和下巴等)进行识别，并提取关键特征点的姿态信息(如纹理和形态)。在提取到关键特征点的姿态信息后，利用关键特征点的姿态信息生成表情数据。其中，可采用Gabor小波变换提取灰度人脸图像中的关键特征点。
S3，根据表情数据，判断驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。
根据本发明的一个实施例，根据表情数据，判断驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，包括：根据表情数据，确定驾驶员的情绪类型；如果情绪类型为负面情绪类型，则判断驾驶员的情绪状态未满足安全驾驶需求。其中，情绪类型可包括惊奇、恐惧、厌恶、愤怒、高兴和悲伤等，在本发明的实施例中，负面情绪类型可包括恐惧、厌恶、愤怒、悲伤。
下面结合具体实施例对如何根据表情数据确定驾驶员的情绪类型进行说明。
根据本发明的一个具体实施例，根据表情数据，确定驾驶员的情绪类型，可包括：将表情数据，与每个情绪类型的标准表情数据进行相似度计算，得到表情数据与每个标准表情数据的相似度，选择相似度最高的标准表情数据对应的情绪类型，作为驾驶员的情绪类型。
具体地，在获取到表情数据之后，将获取到的表情数据与数据库中的每个情绪类型的标准表情数据进行相似度计算。在完成相似度计算后，选择相似度最高的标准表情数据对应的情绪类型作为驾驶员的情绪类型，其中，数据库中存储有标准图像样本，由于数据库可通过中控多媒体来联网更新，这样能够进一步提高对驾驶员情绪类型判定的准确性。
根据本发明的另一个具体实施例，根据表情数据，确定驾驶员的情绪类型，可包括：将表情数据，输入训练好的情绪分类模型中，通过情绪分类模型，得到表情数据在每个情绪类型中的概率，将概率最高的情绪类型作为驾驶员的情绪类型。
需要说明的是，可预先获取被测试者处于不同情绪类型时的表情数据，并在获取到被测试者处于不同情绪类型时表情数据后，对获取到的表情数据进行分类，得到模型训练数据。然后，通过支持向量机、神经网络、决策树、贝叶斯网络等算法模型，对模型训练数据进行学习训练，得到情绪分类模型。
具体地，在获取到表情数据之后，将表情数据输入到训练好的情绪分类模型中，计算出表情数据在每个情绪类型中的概率，选择概率最高的情绪类型作为驾驶员的情绪类型。
进一步地，在中控多媒体根据表情数据确定驾驶员的情绪类型后，如果确定驾驶员的情绪类型为负面情绪，如恐惧、厌恶、愤怒、悲伤等，则判断驾驶员的情绪状态未满足安全驾驶需求。由此，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。
根据本发明的一个实施例，在判断出驾驶员的情绪状态未满足安全驾驶需求之后，还包括：控制语音播放装置发出第一语音提醒，提醒驾驶员安全驾驶。
具体地，当中控多媒体确定驾驶员的情绪类型为负面情绪类型时，中控多媒体合成第一语音提醒(如“请注意安全驾驶”)，并控制语音播放装置(如扬声器)进行播报，以提醒驾驶员安全驾驶，此时的声音方式构成一级提醒方式。
需要说明的是，语音播放装置(如扬声器)可集成设置在中控多媒体中；参考图2，也可独立设置在车机端，当语音播放装置独立设置在车机端时，将语音播放装置与中控多媒体相连，以便中控多媒体将合成语音发送至语音播放装置。
由此，本发明实施例的方法，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，并在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
进一步地，根据本发明的一个实施例，控制语音播放装置发出第一语音提醒之后，还包括：采集车辆的行驶信息，根据行驶信息，判断车辆是否存在危险驾驶行为，如果车辆存在危险驾驶行为，则控制车辆在安全速度下行驶。
其中，根据行驶信息，判断车辆是否存在危险驾驶行为，可包括：将车辆当前的加速度与预设的加速度阈值进行比较，如果加速度超出加速度阈值，则确定车辆存在危险驾驶行为，其中，行驶信息为车辆当前的加速度；或者，将车辆的行驶速度，与预设的速度阈值进行比较，如果行驶速度超出速度阈值，则确定车辆存在危险驾驶行为，其中，行驶信息为车辆的行驶速度；或者，根据车辆的行驶速度，获取车辆的加速度，将加速度与预设的加速度阈值进行比较，如果加速度超出加速度阈值，则确定车辆存在危险驾驶行为；将车辆当前的转弯角速度，与预设的角速度阈值进行比较，如果转弯角速度超出角速度阈值，则确定车辆存在危险驾驶行为。其中，预设的加速度阈值、预设的速度阈值和预设的角速度阈值均可在中控多媒体中进行个性化设置，如可根据平时的驾驶习惯进行设置。
具体地，中控多媒体中的语音播放装置在发出第一语音提醒之后，中控多媒体通过CAN(Controller Area Network，控制器局域网络)总线接收仪表发送的行驶信息(如当前的加速度、行驶速度和当前的转弯角速度)，并根据行驶信息对驾驶员的行为进行判断。其中，如果仪表发送的行驶信息为当前的加速度，则在加速度超出加速度阈值时，判定驾驶员有危险驾驶行为；如果仪表发送的行驶信息为行驶速度，当行驶速度超出速度阈值时，判定驾驶员有危险驾驶行为，或者，根据车辆的行驶速度计算车辆的加速度，并当加速度超出加速度阈值时，判定驾驶员有危险驾驶行为；如果仪表发送的行驶信息为当前的转弯角速度，则当转弯角速度超出角速度阈值时，判定驾驶员有危险驾驶行为。
也就是说，中控多媒体中的语音播放装置在发出第一语音提醒之后，如果车辆仍处于加速状态，则说明驾驶员有危险驾驶行为，此时需要对车辆的行驶速度进行控制，如可控制车辆在安全速度下行驶，由此，通过约束驾驶员的行为的方式，能够进一步提高驾驶的安全性。
进一步地，控制车辆在安全速度下行驶之后，还可包括：控制语音播放装置发出第二语音提醒。
具体而言，当判定出驾驶员有危险驾驶行为时，控制车辆在安全速度下行驶，以保证驾驶安全，同时，中控多媒体合成第二语音提醒(如“为了您的安全，已将车速限制至30km/h，请注意安全驾驶”)，并控制语音播放装置进行播报，以再次提醒驾驶员安全驾驶，此时的声音方式构成二级提醒方式。另外，中控多媒体将限速标志发送至仪表，仪表显示限速标志，以便警醒驾驶员。
进一步地，在车辆的行驶速度限定一定时间(如10秒)后，限速自动解除，中控多媒体通过CAN总线发送限速解除标志至仪表，仪表不再显示限速标志。
在本发明的实施例中，通过图像采集装置对监控范围内的画面进行采集之前，还可包括：采集中控多媒体的状态信息，根据状态信息，确定中控多媒体处于正常状态，启动中控多媒体。
也就是说，在通过中控多媒体中的图像采集装置之前，根据采集到的中控多媒体的状态信息确定中控多媒体是否处于正常状态，如果是，则启动中控多媒体，启动完成的条件是中控多媒体的各项功能(如，图像采集功能和语音采集功能)可以正常工作，即可正常使用图像采集装置和声音采集装置等装置。另外，还需确定中控多媒体与仪表之间的CAN通讯是否正常，如果是，则可正常接收仪表发送的当前的加速度、行驶速度和当前的转弯角速度等行驶数据，并可发送限速标志等数据。
为使本领域技术人员更清楚地了解本发明，如图3所示，本发明实施例的安全驾驶方法可包括以下步骤：
S101，启动中控多媒体。
S102，采集驾驶员的图像，并提取驾驶员的表情数据。
S103，根据表情数据，识别驾驶员的情绪。
S104，当驾驶员的情绪不佳(如愤怒)时语音提醒。
S105，车辆的当前加速度是否超过预设的加速度阈值。如果是，执行步骤S106；如果否，返回步骤S102。
S106，限制车速，保证安全距离。
S107，10s后解除限速，返回步骤S102。
综上所述，根据本发明实施例的安全驾驶方法，在车辆行驶过程中，通过图像采集装置，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像，接着对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，从人脸图像中提取表情数据，并根据表情数据，判断驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。该方法根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
基于上述实施例，本发明还提出了一种安全驾驶装置100。
图4是根据本发明实施例的安全驾驶装置的方框示意图。如图4所示，该安全驾驶装置100可包括：图像采集模块10、提取模块20和判断模块30。
其中，图像采集模块10，例如，图像采集装置(如摄像头)，用于在车辆行驶过程中，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像，其中，第一图像中至少包括驾驶员的图像。提取模块20用于对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，从人脸图像中提取表情数据。判断模块30用于根据表情数据，判断驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。
需要说明的是，本发明实施例的安全驾驶装置100中未披露的细节，请参考本发明实施例的安全驾驶方法中所披露的细节，具体这里不再详述。
根据本发明实施例的安全驾驶装置，在车辆行驶过程中，通过图像采集模块对监控范围内的画面进行采集得到第一图像，并通过提取模块对第一图像进行人脸识别，得到驾驶员的人脸图像，从人脸图像中提取表情数据，进而通过判断模块根据所述表情数据判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。该装置能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
基于上述实施例，本发明实施例还提出了一种车辆1000。
图5是根据本发明实施例的车辆的方框示意图。如图5所示，该车辆1000可包括上述的安全驾驶装置100。
需要说明的是，本发明实施例的车辆1000中未披露的细节，请参考本发明实施例的安全驾驶方法中所披露的细节。
根据本发明实施例的车辆，通过上述的安全驾驶装置，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
基于上述实施例，本发明实施例还提出了一种电子设备，其包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现上述的安全驾驶方法。
本发明实施例的电子设备，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
基于上述实施例，本发明实施例还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的安全驾驶方法。
根据本发明实施例的非临时性计算机可读存储介质，通过执行上述的安全驾驶方法，能够根据表情数据判断出驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，以便在不满足安全驾驶需求时，做出相应的处理，来保证驾驶员和其它车辆的安全，进而能够预防交通事故的发生。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (11)

1.一种安全驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：
在车辆行驶过程中，通过图像采集装置，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像；其中，所述第一图像中至少包括驾驶员的图像；
对所述第一图像进行人脸识别，得到所述驾驶员的人脸图像，从所述人脸图像中提取表情数据；
根据所述表情数据，判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述表情数据，判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求，包括：
根据所述表情数据，确定所述驾驶员的情绪类型；
如果所述情绪类型为负面情绪类型，则判断所述驾驶员的情绪状态未满足安全驾驶需求。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述驾驶员的情绪状态未满足安全驾驶需求之后，还包括：
控制语音播放装置发出第一语音提醒，提醒所述驾驶员安全驾驶。
4.根据权利要求1所述的方法，其特在在于，所述对所述第一图像进行人脸识别，得到所述驾驶员的人脸图像，包括：
对所述第一图像区域进行人脸识别，如果识别到多张人脸，则对预设区域范围内的人脸进行进一步识别，得到所述驾驶员的人脸图像；其中，所述预设区域范围小于第一图像区域范围。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述人脸图像中提取表情数据，包括：
从所述人脸图像中识别关键特征点，提取所述关键特征点的姿态信息；
利用所述关键特征点的姿态信息，生成所述表情数据。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述表情数据，确定所述驾驶员的情绪类型，包括：
将所述表情数据，与每个情绪类型的标准表情数据进行相似度计算，得到所述表情数据与每个标准表情数据的相似度；
选择相似度最高的所述标准表情数据对应的情绪类型，作为所述驾驶员的情绪类型；或者，
将所述表情数据，输入训练好的情绪分类模型中，通过所述情绪分类模型，得到所述表情数据在每个情绪类型中的概率；
将所述概率最高的情绪类型作为所述驾驶员的情绪类型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述驾驶员的人脸图像之后，还包括：
对所述人脸图像进行预处理，去除所述人脸图像中背景；
对去除背景后的所述人脸图像进行灰度处理，得到灰度人脸图像。
8.一种安全驾驶装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于在车辆行驶过程中，对监控范围内的画面进行采集，得到第一图像；其中，所述第一图像中至少包括驾驶员的图像；
提取模块，用于对所述第一图像进行人脸识别，得到所述驾驶员的人脸图像，从所述人脸图像中提取表情数据；
判断模块，用于根据所述表情数据，判断所述驾驶员的情绪状态是否满足安全驾驶需求。
9.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求8所述的安全驾驶装置。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-7中任一所述的安全驾驶方法。
11.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的安全驾驶方法。
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