CN112124073B - 基于酒精检测的智能驾驶控制方法及装置 - Google Patents

基于酒精检测的智能驾驶控制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种基于酒精检测的智能驾驶控制方法及装置。本公开还涉及一种车辆、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据；基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态；根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。

Description

基于酒精检测的智能驾驶控制方法及装置
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于酒精检测的智能驾驶控制方法及装置、车辆、电子设备和存储介质。
背景技术
酒后驾车是引起交通事故的主要原因，通常对酒驾行为检测的方式是人工检测，人工检测往往是交警利用手持的酒精传感器检测驾驶员呼出的气体中的酒精含量，依据呼出的气体中的酒精含量判断驾驶员是否饮酒后驾驶。
人工检测是被动式的检测方式，其检测效率有待提升。
发明内容
本公开提出了一种基于酒精检测进行智能驾驶控制的技术方案。
根据本公开的一方面，提供了一种基于酒精检测的智能驾驶控制方法，包括：
获取驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据；
基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态；
根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
响应于根据所述影像传感数据检测到驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件，且所述酒精传感数据超过预设的阈值，确定所述驾驶员处于饮酒后驾驶状态。
在一种可能的实现方式中，所述预设的饮酒后状态条件包括以下至少之一：
所述驾驶员面部肤色的红色分量的颜色值达到设定颜色阈值；
所述驾驶员闭眼时长达到设定时长；
所述驾驶员头部的摇摆幅度超过第一幅度阈值；
所述驾驶员躯干的摇摆幅度超过第二幅度阈值；
所述驾驶员的心率超过设定心率阈值。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
基于所述影像传感数据，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度；
响应于确定所述置信度达到第一阈值，获取酒精传感器采集的车辆内部的酒精浓度数据；
响应于所述酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态。
在一种可能的实现方式中，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括：
生成告警信息，所述告警信息用于警示所述驾驶员勿酒后驾驶车辆。
在一种可能的实现方式中，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括以下至少一项：
控制车辆进入辅助驾驶模式或自动驾驶模式；
控制车辆减速，并在安全的地点停车；
开启对所述驾驶员的驾驶操控权限控制。
在一种可能的实现方式中，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括：
生成提醒信息，所述提醒信息用于提醒驾驶员系统对车辆进行控制操作。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
响应于接收到驾驶员对车辆的操控请求，根据驾驶区域的传感数据检测驾驶员的身体状态；响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的不安全驾驶状态，对所述车辆进行智能驾驶控制；
和/或，响应于所述操控请求，对驾驶员进行认知能力测验，得到认知能力测验结果；响应于所述认知能力测验结果为测验不通过，对所述车辆进行智能驾驶控制。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的安全驾驶状态，开放驾驶员对车辆的操控权限；
和/或，
响应于所述认知能力测验结果为通过，开放驾驶员对车辆的操控权限。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
将获取的驾驶区域的影像传感数据和酒精传感数据输入神经网络，经由所述神经网络，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，所述神经网络基于采集的饮酒后状态以及正常状态的驾驶员的影像传感数据和酒精传感数据训练得到。
根据本公开的一方面，提供了一种基于酒精检测的智能驾驶控制装置，包括：
获取模块，用于获取驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据；
检测模块，用于基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态；
控制模块，用于根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
在一种可能的实现方式中，所述检测模块，用于响应于根据所述影像传感数据检测到驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件，且所述酒精传感数据超过预设的阈值，确定所述驾驶员处于饮酒后驾驶状态。
在一种可能的实现方式中，所述预设的饮酒后状态条件包括以下至少之一：
所述驾驶员面部肤色的红色分量的颜色值达到设定颜色阈值；
所述驾驶员闭眼时长达到设定时长；
所述驾驶员头部的摇摆幅度超过第一幅度阈值；
所述驾驶员躯干的摇摆幅度超过第二幅度阈值；
所述驾驶员的心率超过设定心率阈值。
在一种可能的实现方式中，所述检测模块，用于基于所述影像传感数据，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度；响应于确定所述置信度达到第一阈值，获取酒精传感器采集的车辆内部的酒精浓度数据；响应于所述酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态。
在一种可能的实现方式中，所述控制模块，用于生成告警信息，所述告警信息用于警示所述驾驶员勿酒后驾驶车辆。
在一种可能的实现方式中，所述控制模块，用于执行以下至少一项：
控制车辆进入辅助驾驶模式或自动驾驶模式；
控制车辆减速，并在安全的地点停车；
开启对所述驾驶员的驾驶操控权限控制。
在一种可能的实现方式中，所述控制模块，用于生成提醒信息，所述提醒信息用于提醒驾驶员系统对车辆进行控制操作。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
身体状态检测模块，用于响应于接收到驾驶员对车辆的操控请求，根据驾驶区域的传感数据检测驾驶员的身体状态；第二控制模块，用于响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的不安全驾驶状态，对所述车辆进行智能驾驶控制；
和/或，测验模块，用于响应于所述操控请求，对驾驶员进行认知能力测验，得到认知能力测验结果；第三控制模块，用于响应于所述认知能力测验结果为测验不通过，对所述车辆进行智能驾驶控制。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第一权限开启模块，用于响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的安全驾驶状态，开放驾驶员对车辆的操控权限；
和/或，
第二权限开启模块，用于响应于所述认知能力测验结果为通过，开放驾驶员对车辆的操控权限。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
将获取的驾驶区域的影像传感数据和酒精传感数据输入神经网络，经由所述神经网络，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，所述神经网络基于采集的饮酒后状态以及正常状态的驾驶员的影像传感数据和酒精传感数据训练得到。
根据本公开的一方面，提供了一种车辆，包括：
用于获取驾驶区域的影像传感数据的第一传感器，和用于获取酒精传感数据的第二传感器；
控制器，用于基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，并根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
在本公开实施例中，基于驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据，来检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，并根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，由此，利用酒精传感数据，再结合驾驶员的影像传感数据，可以实现主动式的饮酒驾驶检测，提升了酒驾检测效率，并且可以准确判断驾驶员是否饮酒，减少了由于车舱内乘员饮酒导致的误判。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
图1示出本公开实施例提供的基于酒精检测的智能驾驶控制方法的流程图。
图2示出本公开实施例提供的基于酒精检测的智能驾驶控制装置的框图。
图3示出本公开实施例提供的一种电子设备800的框图。
图4示出本公开实施例提供的一种电子设备1900的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
本公开提供一种基于酒精检测的智能驾驶控制方法，该方法的执行主体可以是安装于车辆上的智能驾驶控制装置。在一种可能的实现方式中，该方法可以由终端设备或服务器或其它处理设备执行。其中，终端设备可以是车载设备、用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、手持设备、计算设备或者可穿戴设备等。其中，车载设备可以是车舱内的车机或者域控制器，还可以是ADAS(Advanced Driving Assistance System，高级驾驶辅助系统)、OMS(Occupant Monitoring System，乘员监控系统)或者DMS(Driver MonitoringSystem，驾驶员监控系统)中用于执行智能驾驶控制方法的设备主机等。在一些可能的实现方式中，所述基于酒精检测的智能驾驶控制方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
图1示出根据本公开实施例的基于酒精检测的智能驾驶控制方法的流程图，如图1所示，所述基于酒精检测的智能驾驶控制方法包括：
在步骤S11中，获取驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据。
这里的驾驶区域可以是车舱内驾驶员所在的区域，或者包含驾驶员所在区域的任意区域，该区域往往是主驾驶座的区域。
驾驶区域的影像传感数据可以是车舱内部驾驶员所在区域的影像传感数据，该影像传感数据可以通过设置于车辆的车舱内或车舱外的车载影像采集设备来采集，车载影像采集设备可以是车载摄像头或配置有摄像头的影像采集装置。该摄像头既可以是用于采集车辆内部影像传感数据的摄像头，也可是用于采集车辆外部影像传感数据的摄像头。
例如，该摄像头可以包括DMS摄像头和/或OMS摄像头等，这些摄像头可以用于采集车辆内部的影像传感数据；该摄像头还可以包括ADAS摄像头，可以用于采集车辆外部的影像传感数据。当然，车载影像采集设备也可以是其它系统中的摄像头，或者也可以是单独配置的摄像头，本公开实施例对具体的车载影像采集设备不做限定。
这里的影像传感数据可以是二维的图像，也可以是视频，例如，影像传感数据具体可以是可见光图像/视频，或者红外光图像/视频；还可以是雷达扫描的点云构成的三维图像，等等，具体可依据实际应用场景而定，本公开对此不做限定。
可以通过与车载影像采集设备之间建立的通信连接获取其采集的影像传感数据。在一个示例中，车载影像采集设备可以实时地将采集的影像传感数据通过总线或无线通信通道传输至车载控制器或远程服务器，车载控制器或远程服务器可以通过总线或无线通信通道接收实时的影像传感数据。
酒精传感数据可以通过酒精传感器检测得到，酒精传感器能够检测到空气中的酒精分子，当空气中的酒精分子通过酒精传感器时，酒精转化成乙醛，在该转换过程中，由于释放电子引起传感器电流的变化，酒精传感器中的微处理器便可以通过测量该电流，将电流转换成空气中的酒精浓度。
酒精传感器可以设置于车舱内，具体可以设置于驾驶区域中距离驾驶员口鼻较近的位置，该位置例如可以包括，方向盘上、车舱内驾驶员的正上方等位置。以准确地检测驾驶员呼出的气体中的酒精，减少车舱内其它乘员呼出的酒精对检测驾驶员饮酒后驾驶的干扰。
可以通过与酒精传感器之间建立的通信连接获取其采集的酒精传感器。在一个示例中，酒精传感器可以实时地将采集的酒精传感器通过总线或无线通信通道传输至车载控制器或远程服务器，车载控制器或远程服务器可以通过总线或无线通信通道接收实时的酒精传感器。
在步骤S12中，基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态。
酒精传感数据能够反映车舱内空气中的酒精浓度，然而，由于受车舱内乘员的影响，以及周围环境的影响，车舱内空气中的酒精浓度较高的情况下，也可能并非是由驾驶员饮酒导致的，因此，为准确检测驾驶员是否饮酒，还可以结合驾驶区域的影像传感数据来检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态。
影像传感数据是车舱内部驾驶员所在区域的影像传感数据，显然，影像传感数据能够反应驾驶员的状态，驾驶员的状态具体可以通过图像处理技术对驾驶区域的影像传感数据进行分析处理得到，驾驶员的状态例如包括：肢体状态、面部状态等等。
由于驾驶员饮酒后的身体状态往往会呈现一些特定的状态，例如，脸红、身体摇晃、闭眼等等，那么，可以在影像传感数据中检测这些特定的状态。当然，也并非存在这些特定的状态就必然是驾驶员处于饮酒后驾驶状态，因此，本公开中，以驾驶区域的影像传感数据为依据，结合酒精传感数据来检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，以减少检测驾驶员饮酒后驾驶状态的误判。
在具体的实现中，还可以训练用于检测饮酒驾驶状态的神经网络模型，该神经网络模型的训练数据可以包括饮酒后人员的影像传感数据和未饮酒的人员的影像传感数据，以及相应的饮酒或未饮酒的标注信息。这样，可以通过神经网络模型实现基于视觉的驾驶员饮酒状态判别。
在步骤S13中，根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
具体检测结果可以是驾驶员处于饮酒后驾驶状态，或驾驶员未处于饮酒后驾驶状态。针对驾驶员处于饮酒后驾驶状态的情况，可以对驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。这里的智能驾驶控制，例如包括发出告警信息、控制辅助驾驶/自动驾驶功能启动、控制车辆减速等措施中的至少一种，具体的智能驾驶控制方式将结合本公开后文可能的实现方式进行详细描述，此处不做赘述。
而针对驾驶员未处于饮酒后驾驶状态的情况，可以开放驾驶员对车辆的操控权限，由驾驶员自主驾驶车辆行驶。
可选地，在检测到驾驶员处于饮酒后驾驶状态时，可以将驾驶员的状态检测结果、驾驶区域的图像、车辆的位置信息、车辆的行驶状态信息、车辆周边的环境信息中的至少一项上传至管理平台，保存至驾驶员的驾驶记录中，或者还可以通过管理平台远程辅助驾驶车辆，实现车辆的远程安全控制。
在本公开实施例中，基于驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据，来检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，并根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，由此，利用酒精传感数据结合驾驶区域的影像传感数据，可以实现主动式的驾驶员饮酒检测，提升检测效率，并且可以准确判断驾驶员是否饮酒，进而在判定驾驶员饮酒后驾驶时执行相应的智能控制，提升安全性。此外，由于结合驾驶区域的影像传感数据判定驾驶员是否饮酒，可以减少由于车舱内乘员饮酒导致的误判。
在上述基于酒精检测的智能驾驶控制方法的一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：响应于根据所述影像传感数据检测到驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件，且所述酒精传感数据超过预设的阈值，确定所述驾驶员处于饮酒后驾驶状态。
如前文所述，驾驶员在饮酒后往往会表现出一些特定的身体状态，为此，可以预设一些饮酒后的状态条件，并根据影像传感数据检测驾驶员的身体状态是否满足预设的饮酒后状态条件，在驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件的情况下，表明驾驶员的身体状态在视觉上是处于饮酒后驾驶状态的。在这里，预设的饮酒后状态条件与饮酒后的身体状态对应，例如，身体晃动频率超过第一阈值、身体晃动幅度超过第二阈值、闭眼频率超过第三阈值，等等。
另外，酒精传感数据能够反映车舱内空气中的酒精浓度，受外界环境影响以及酒精传感器自身灵敏度等因素的影响，在酒精传感数据较低的情况下，即空气中的酒精浓度非常低的情况下，驾驶员饮酒后驾驶的概率较小。因此，可以通过预设的阈值，在酒精传感数据超过预设的阈值的情况下，表明车舱内有乘员处于饮酒后状态。该预设的阈值可以根据实际应用场景确定，本公开对该预设的阈值的具体值不作具体限定。
在驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件，且酒精传感数据超过预设的阈值的情况下，表明车舱内处于饮酒后状态的乘员是驾驶员，也即，可以确定驾驶员处于饮酒后状态。
在该实现方式中，根据所述影像传感数据检测到驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件，且所述酒精传感数据超过预设的阈值，确定所述驾驶员处于饮酒后驾驶状态，由此，可结合根据影像传感数据对驾驶员的身体状态的检测结果和酒精传感器的检测结果，准确判断驾驶员是否饮酒，减少了由于车舱内乘员饮酒导致的误判。
在一种可能的实现方式中，所述预设的饮酒后状态条件包括以下至少之一：
所述驾驶员面部肤色的红色分量的颜色值达到设定颜色阈值；
所述驾驶员闭眼时长达到设定时长；
所述驾驶员头部的摇摆幅度超过第一幅度阈值；
所述驾驶员躯干的摇摆幅度超过第二幅度阈值；
所述驾驶员的心率超过设定心率阈值。
这里的红色分量是颜色空间中的一个分量，在计算机中，对颜色的表示是通过定义颜色空间中的颜色参数来实现的，颜色空间也称彩色模型(或称彩色空间，或称彩色系统)，其通常用三维模型来表示，也就是代表三个参数的三维坐标来指定，它描述了具体的颜色在该三维坐标中的位置，根据颜色空间的坐标参数的不同，可以定义出不同的颜色。常用的颜色空间是红绿蓝(RGB)颜色空间，其包含三个颜色分量：红色分量、绿色分量和蓝色分量。
在该实现方式中，考虑到驾驶员在饮酒后的面部肤色相较于正常肤色往往偏红色，因此，通过设定驾驶员面部肤色的红色分量的颜色值达到设定颜色阈值，作为饮酒后状态条件，在驾驶员的面部肤色满足该条件的情况下，即表明驾驶员的面部肤色相较于正常肤色偏红，即认为基于视觉的酒驾检测结果为：驾驶员处于饮酒后驾驶状态。这里的设定颜色阈值可以根据实际应用场景确定，本公开对此不做限定。
在该实现方式中，通过对驾驶员面部肤色的红色分量进行分析来检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，可以基于图像的颜色分析快速地给出基于视觉的酒驾检测结果，提高饮酒后驾驶状态检测的效率。
在该实现方式中，考虑到驾驶员在饮酒后可能会存在睡觉的情况，因此，通过将驾驶员闭眼时长达到设定时长作为预设的饮酒后状态条件，在驾驶员的闭眼时长满足该条件的情况下，即确定基于视觉的酒驾检测结果为：驾驶员处于饮酒后驾驶状态。这里的设定时长可以根据实际应用场景确定，例如，可以设置为5秒钟，本公开对此不做限定。
在该实现方式中，考虑到驾驶员在饮酒后相对于正常情况下头部会大幅度摇摆，因此，通过将驾驶员头部的摇摆幅度超过第一幅度阈值作为预设的饮酒后状态条件，在驾驶员头部的摇摆幅度超过第一幅度阈值的情况下，即确定基于视觉的酒驾检测结果为：驾驶员处于饮酒后驾驶状态。这里的第一幅度阈值可以根据实际应用场景确定，例如，可以设置为15厘米，本公开对此不做限定。
在该实现方式中，考虑到驾驶员在饮酒后相对于正常情况下躯干会大幅度摇摆，因此，通过将驾驶员躯干的摇摆幅度超过第二幅度阈值作为预设的饮酒后状态条件，在驾驶员躯干的摇摆幅度超过第二幅度阈值的情况下，即确定基于视觉的酒驾检测结果为：驾驶员处于饮酒后驾驶状态。这里的第二幅度阈值可以根据实际应用场景确定，例如，可以设置为10厘米，本公开对此不做限定。
在该实现方式中，考虑到驾驶员在饮酒后相对于正常情况下心率会较快，因此，通过将驾驶员的心率超过设定心率阈值作为预设的饮酒后状态条件，在驾驶员的心率超过设定心率阈值的情况下，即确定基于视觉的酒驾检测结果为：驾驶员处于饮酒后驾驶状态。这里的设定心率阈值可以根据实际应用场景确定，例如，可以设置为100次，本公开对此不做限定。其中，基于影像传感数据检测驾驶员的心率的具体方式可以为：基于驾驶区域的影像传感数据进行颜色通道的分离，并基于电容积脉搏波原理，利用其中一个颜色通道的人脸数据，采用小波变换等方法提取心率信息。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：基于所述影像传感数据，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度；响应于确定所述置信度达到第一阈值，获取酒精传感器采集的车辆内部的酒精浓度数据；响应于所述酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态。
在利用图像处理技术，基于影像传感数据检测驾驶员的身体状态是否为饮酒后驾驶状态的过程中，可以得到驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度，这里的置信度指示驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的可信程度。置信度越高，表明基于影像传感数据得到的检测结果的可信度越高，即驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的可信度越高。基于影像传感数据确定驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度，可以基于图像识别技术得到，此处不做赘述。
在该实现方式中，置信度越高，表明基于影像传感数据得到的驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的可信度越高，那么，在可信度较低的情况下，没有必要再通过酒精传感数据确定驾驶员的身体状态是否为饮酒后驾驶状态，仅在置信度达到第一阈值时获取酒精传感数据并进一步执行驾驶员的饮酒后状态检测，可以提高处理效率，减少处理资源的消耗。
而在置信度达到第一阈值的情况下，则获取酒精传感器采集的车辆内部的酒精浓度数据，通过酒精传感数据确定驾驶员的身体状态是否为饮酒后驾驶状态，响应于酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，确定驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态。置信度达到第一阈值，表征得到的驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态可靠程度高。该第一阈值可以根据实际应用场景确定，本公开对此不作限定。酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，表征驾驶员呼出的酒精浓度较高，即认为所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态。
在一种可能的实现方式中，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括：生成告警信息，所述告警信息用于警示所述驾驶员勿酒后驾驶车辆。
这里的告警信息用于对驾驶员进行告警，告警信息可以包括告警动画和/或语音，在告警信息为告警动画的情况下，告警信息可以通过显示屏来播放，在告警信息为语音的情况下，告警信息可以通过扬声器来播放。
语音形式的告警信息例如可以包括“酒后驾驶车辆属违法行为，为了您和他人的安全，请勿酒后驾驶车辆”。
在该实现方式中，通过生成告警信息来警示驾驶员勿酒后驾驶车辆，以提醒驾驶员安全驾驶，提高了车辆的驾驶安全。
在一种可能的实现方式中，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括以下至少一项：控制车辆进入辅助驾驶模式或自动驾驶模式；控制车辆减速，并在安全的地点停车；开启对所述驾驶员的驾驶操控权限控制。
在该实现方式中，在车辆正处于行驶中状态的情况下，由于驾驶员属于饮酒后驾驶，为了驾驶员和他人的人身安全，可以控制车辆进入辅助驾驶模式或自动驾驶模式，辅助驾驶/自动驾驶模式能够根据车辆的传感器采集的行车传感数据，控制油门、制动和、方向使车辆与变化的交通状况相适应，实现诸如自适应定速巡航、将车辆保持在车道内行驶、控制车辆与前车的跟车距离等驾驶功能，提高了车辆的行车安全，降低由于驾驶员饮酒后驾驶造成事故的风险。
在该实现方式中，在车辆正处于行驶中状态的情况下，由于驾驶员属于饮酒后驾驶，为了驾驶员和他人的人身安全，可以控制车辆减速，并在安全的地点停车，该过程可以由自动驾驶功能实现，提高了车辆的行车安全。
在该实现方式中，通过开启对驾驶员的驾驶操控权限控制，使得驾驶员无法操控车辆行驶，在车辆未启动的情况下，由于驾驶员未获得权限，无法启动车辆；在车辆处于行驶中状态的情况下，驾驶员无法操控车辆行驶，而由自动驾驶/辅助驾驶模式控制车辆行驶，提高了车辆的行车安全。
在一种可能的实现方式中，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括：生成提醒信息，所述提醒信息用于提醒驾驶员系统对车辆进行控制操作。
这里的提醒信息用于对驾驶员进行提醒，提醒信息可以包括提醒动画和/或语音，在提醒信息为动画的情况下，提醒信息可以通过显示屏来播放，在提醒信息为语音的情况下，提醒信息可以通过扬声器来播放。
语音形式的提醒信息例如可以包括“酒后驾驶车辆属违法行为，为了您和他人的安全，已开启自动驾驶模式，并会在最近的安全地点停车”。
在发出该提醒后，驾驶员可以请求对车辆进行操控，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
响应于接收到驾驶员对车辆的操控请求，根据驾驶区域的传感数据检测驾驶员的身体状态；响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的不安全驾驶状态，对所述车辆进行智能驾驶控制；
和/或，响应于所述操控请求，对驾驶员进行认知能力测验，得到认知能力测验结果；响应于所述认知能力测验结果为测验不通过，对所述车辆进行智能驾驶控制。
在接收到驾驶员对车辆的操控请求的情况下，可以根据驾驶区域的传感数据检测驾驶员的身体状态，这里的传感数据可以包括驾驶区域的影像传感数据和酒精传感数据，另外，还可以包括其它的传感数据。这里的传感数据可以是在接收到操控请求的情况下，对驾驶区域进行采集得到的，以对驾驶员的身体状态进行检测。
这里的预设的不安全驾驶状态，包括身体疾病状态和/或饮酒后状态。
对于检测身体疾病状态的过程，可以根据所述传感数据，确定驾驶员的人体生理参数值，该人体生理参数值包括下述至少一项：呼吸、心跳、血压；响应于人体生理参数值与预设的人体生理参数指标不匹配，确定驾驶员的身体状态为身体疾病状态。
这里的人体生理参数指标为健康人体的生理参数指标，在人体生理参数值与预设的人体生理参数指标不匹配的情况下，即可确定驾驶员的身体状态为疾病状态，例如，驾驶员的呼吸急促、血压过高、心跳过高的情况下，均有可能是处于疾病状态。
对于检测饮酒后状态的实施过程，可根据传感数据中的驾驶区域的影像传感数据和酒精传感数据来确定，具体可参照前文的相关描述，此处不作赘述。
在该实现方式中，在接收到驾驶员的操控请求的情况下，再次对驾驶员的身体状态进行检测，在检测到驾驶员的身体状态为不安全驾驶状态的情况下，对车辆进行智能驾驶控制，提高了行车安全。
在该实现方式中，会检测驾驶员的身体状态是否是身体疾病状态，并在驾驶员处于身体疾病状态的情况下，对车辆进行智能驾驶控制，该实现方式有着较高的应用价值，例如，在驾驶员突发高血压、心脏病等危急情况下，能够对车辆进行智能驾驶控制，提高了行车安全。
在接收到驾驶员的操控请求后，还可以响应于所述操控请求，对驾驶员进行认知能力测验，得到认知能力测验结果；响应于认知能力测验结果为测验不通过，对车辆进行智能驾驶控制。
这里的认知能力测验用于测验驾驶员的认知是否正常，认知能力具体可以包括知觉、记忆、注意、思维和想象等能力中的至少一个。该认知能力测验的测验内容具体可以包括交规考试中的题目，如果驾驶员能够答对80％以上的题目，则认知测验能力通过，或者认知能力测验的具体内容也可以是简单的加减法等测验驾驶员的认知是否正常的题目。
在认知能力测验结果为测验不通过的情况下，即表明驾驶员的认知能力不正常，则对车辆进行智能驾驶控制，提高了行车安全。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的安全驾驶状态，开放驾驶员对车辆的操控权限；和/或，响应于所述认知能力测验结果为通过，开放驾驶员对车辆的操控权限。
这里的预设的安全形势状态为驾驶员能够对车辆进行安全驾驶的状态，与预设的不安全行驶状态相对应，既非饮酒后驾驶状态，也非身体疾病状态。在驾驶员的身体状态为预设的安全行驶状态的情况下，即表明驾驶员能够对车辆进行安全驾驶，则开放驾驶员对车辆的操控权限，由驾驶员自主驾驶车辆。
同样的，在认知能力测验结果为通过的情况下，也可以开放驾驶员对车辆的操控权限，由驾驶员自主驾驶车辆。
在该实现方式中，在驾驶员的身体状态为预设的安全驾驶状态或认知能力测验结果为通过的情况下，表明驾驶员有能力自主驾驶车辆，这种情况下驾驶员自主驾驶车辆的安全性往往会高于自动驾驶的安全性，保证行车安全。另外，开放权限由驾驶员自主驾驶车辆，可以便于驾驶员利用车辆，防止由于驾驶员无法操控车辆而耽误驾驶员的行程。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：将获取的驾驶区域的影像传感数据和酒精传感数据输入神经网络，经由所述神经网络，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，所述神经网络基于采集的饮酒后状态以及正常状态的驾驶员的影像传感数据和酒精传感数据训练得到。在该实现方式中，通过神经网络确定检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，能够提高确定的饮酒后驾驶状态的准确性和速度。且神经网络可以预先训练并部署，可以快速实现较大数据量的图像或视频流的检测，因此可以应用于实时驾驶场景的智能驾驶控制中。
下面对本公开实施例的一个应用场景进行说明。在该应用场景中，可以通过DMS摄像头采集驾驶区域的影像传感数据，通过酒精传感器采集驾驶区域的酒精传感数据，处理器可以从DMS摄像头获取驾驶区域的影像传感数据，从酒精传感器获取酒精传感数据；并基于驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态；在检测到驾驶员处于饮酒后驾驶状态的情况下，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。并生成告警信息“酒后驾驶车辆属违法行为，为了您和他人的安全，请勿酒后驾驶车辆”，并进行语音播报。
可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
此外，本公开还提供了基于酒精检测的智能驾驶控制装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种基于酒精检测的智能驾驶控制方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。
图2示出根据本公开实施例的基于酒精检测的智能驾驶控制装置的框图，如图2所示，所述装置包括：
获取模块21，用于获取驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据；
检测模块22，用于基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态；
控制模块23，用于根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
在一种可能的实现方式中，所述检测模块，用于响应于根据所述影像传感数据检测到驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件，且所述酒精传感数据超过预设的阈值，确定所述驾驶员处于饮酒后驾驶状态。
在一种可能的实现方式中，所述预设的饮酒后状态条件包括以下至少之一：
所述驾驶员面部肤色的红色分量的颜色值达到设定颜色阈值；
所述驾驶员闭眼时长达到设定时长；
所述驾驶员头部的摇摆幅度超过第一幅度阈值；
所述驾驶员躯干的摇摆幅度超过第二幅度阈值；
所述驾驶员的心率超过设定心率阈值。
在一种可能的实现方式中，所述检测模块，用于基于所述影像传感数据，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度；响应于确定所述置信度达到第一阈值，获取酒精传感器采集的车辆内部的酒精浓度数据；响应于所述酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态。
在一种可能的实现方式中，所述控制模块，用于生成告警信息，所述告警信息用于警示所述驾驶员勿酒后驾驶车辆。
在一种可能的实现方式中，所述控制模块，用于执行以下至少一项：
控制车辆进入辅助驾驶模式或自动驾驶模式；
控制车辆减速，并在安全的地点停车；
开启对所述驾驶员的驾驶操控权限控制。
在一种可能的实现方式中，所述控制模块，用于生成提醒信息，所述提醒信息用于提醒驾驶员系统对车辆进行控制操作。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
身体状态检测模块，用于响应于接收到驾驶员对车辆的操控请求，根据驾驶区域的传感数据检测驾驶员的身体状态；第二控制模块，用于响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的不安全驾驶状态，对所述车辆进行智能驾驶控制；
和/或，测验模块，用于响应于所述操控请求，对驾驶员进行认知能力测验，得到认知能力测验结果；第三控制模块，用于响应于所述认知能力测验结果为测验不通过，对所述车辆进行智能驾驶控制。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第一权限开启模块，用于响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的安全驾驶状态，开放驾驶员对车辆的操控权限；
和/或，
第二权限开启模块，用于响应于所述认知能力测验结果为通过，开放驾驶员对车辆的操控权限。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
将获取的驾驶区域的影像传感数据和酒精传感数据输入神经网络，经由所述神经网络，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，所述神经网络基于采集的饮酒后状态以及正常状态的驾驶员的影像传感数据和酒精传感数据训练得到。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
本公开实施例还提出了一种车辆，包括：
用于获取驾驶区域的影像传感数据的第一传感器，和用于获取酒精传感数据的第二传感器；
控制器，用于基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，并根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。
本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，当计算机可读代码在设备上运行时，设备中的处理器执行用于实现如上任一实施例提供的基于酒精检测的智能驾驶控制方法的指令。
本公开实施例还提供了另一种计算机程序产品，用于存储计算机可读指令，指令被执行时使得计算机执行上述任一实施例提供的基于酒精检测的智能驾驶控制方法的操作。
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
图3示出根据本公开实施例的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
参照图3，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(WiFi)，第二代移动通信技术(2G)或第三代移动通信技术(3G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
图4示出根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图4，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows ServerTM)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(Mac OSXTM)，多用户多进程的计算机操作系统(UnixTM),自由和开放原代码的类Unix操作系统(LinuxTM)，开放原代码的类Unix操作系统(FreeBSDTM)或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (13)

1.一种基于酒精检测的智能驾驶控制方法，其特征在于，包括：
获取驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据；
基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态；
根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制；
所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
基于所述影像传感数据，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度；
响应于确定所述置信度达到第一阈值，获取酒精传感器采集的车辆内部的酒精浓度数据；
响应于所述酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
响应于根据所述影像传感数据检测到驾驶员的身体状态满足预设的饮酒后状态条件，且所述酒精传感数据超过预设的阈值，确定所述驾驶员处于饮酒后驾驶状态。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述预设的饮酒后状态条件包括以下至少之一：
所述驾驶员面部肤色的红色分量的颜色值达到设定颜色阈值；
所述驾驶员闭眼时长达到设定时长；
所述驾驶员头部的摇摆幅度超过第一幅度阈值；
所述驾驶员躯干的摇摆幅度超过第二幅度阈值；
所述驾驶员的心率超过设定心率阈值。
4.根据权利要求1-3任一所述方法，其特征在于，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括：
生成告警信息，所述告警信息用于警示所述驾驶员勿酒后驾驶车辆。
5.根据权利要求1-4任一所述方法，其特征在于，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括以下至少一项：
控制车辆进入辅助驾驶模式或自动驾驶模式；
控制车辆减速，并在安全的地点停车；
开启对所述驾驶员的驾驶操控权限控制。
6.根据权利要求1-5任一所述方法，其特征在于，所述对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制，包括：
生成提醒信息，所述提醒信息用于提醒驾驶员系统对车辆进行控制操作。
7.根据权利要求1-6任一所述方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于接收到驾驶员对车辆的操控请求，根据驾驶区域的传感数据检测驾驶员的身体状态；响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的不安全驾驶状态，对所述车辆进行智能驾驶控制；
和/或，响应于所述操控请求，对驾驶员进行认知能力测验，得到认知能力测验结果；响应于所述认知能力测验结果为测验不通过，对所述车辆进行智能驾驶控制。
8.根据权利要求7所述方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于检测到驾驶员的身体状态为预设的安全驾驶状态，开放驾驶员对车辆的操控权限；
和/或，
响应于所述认知能力测验结果为通过，开放驾驶员对车辆的操控权限。
9.根据权利要求1-8任一所述方法，其特征在于，所述基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，包括：
将获取的驾驶区域的影像传感数据和酒精传感数据输入神经网络，经由所述神经网络，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态，所述神经网络基于采集的饮酒后状态以及正常状态的驾驶员的影像传感数据和酒精传感数据训练得到。
10.一种基于酒精检测的智能驾驶控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取驾驶区域的影像传感数据和车舱内的酒精传感数据；
检测模块，用于基于所述影像传感数据和酒精传感数据，检测驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态；
所述检测模块，用于基于所述影像传感数据，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态的置信度；响应于确定所述置信度达到第一阈值，获取酒精传感器采集的车辆内部的酒精浓度数据；响应于所述酒精浓度数据的值高于设定浓度阈值，确定所述驾驶员的身体状态为饮酒后驾驶状态；
控制模块，用于根据对所述驾驶员是否处于饮酒后驾驶状态的检测结果，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
11.一种车辆，其特征在于，包括：
用于获取驾驶区域的影像传感数据的第一传感器，和用于获取酒精传感数据的第二传感器；
控制器，用于基于所述影像传感数据和酒精传感数据，根据权利要求1至9中任意一项所述的方法，对所述驾驶员驾驶的车辆进行智能驾驶控制。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至9中任意一项所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至9中任意一项所述的方法。
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