CN112370037B - 一种基于情绪识别的安全驾驶方法及系统 - Google Patents

一种基于情绪识别的安全驾驶方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能辅助驾驶技术领域，提供一种基于情绪识别的安全驾驶方法及系统，以主控模块及与其连接的图像获取模块、车辆状态采集模块、心率采集装置、语音模块、车辆制动模块为组件建立安全驾驶机制，预先采集驾驶员的性格信息得到性格值，实时采集驾驶员心率和面部图像，计算得到对应的心率变化速率并通过识别脸部表情确定驾驶员的情绪，多管齐下，可提高驾驶员情绪识别的准确率，从而能够在驾驶员发出危险驾驶行为之前，就发出语音提示安抚驾驶员的情绪；根据实时采集的情绪值和心率修正驾驶员的性格值，可提升性格信息的采集准确度，进而提升愤怒水平值的准确度，即提升驾驶员情绪识别的准确率。

Description

一种基于情绪识别的安全驾驶方法及系统
技术领域
本发明涉及智能辅助驾驶技术领域，尤其涉及一种基于情绪识别的安全驾驶方法及系统。
背景技术
由于开车过程中过于枯燥，驾驶员的精神状态长期处于绷紧状态，如果在行车途中被其他一些不文明的驾驶行为影响，极容易引起激烈的情绪波动，例如出现路怒症状，从而主动追逐、别停其他车辆，进而出现交通事故或伤人事件。
为了解决上述问题，现有技术提供了采用面部识别的方式对驾驶员的情绪进行分析，首先实时通过监测驾驶员的面部表情，随后在判断驾驶员处于不良情绪状态时，发出语音提示调节驾驶员心情。然而这种提醒方式往往是在驾驶员已经做出危险情绪驾驶行为时或已经情绪爆发后，才发出语音提示，此时，危险驾驶行为已产生，或者驾驶员将处于被情绪支配无法识别语音提示的处境，因此，提醒方式存在一定安全风险，且识别准确率低。
发明内容
本发明提供一种基于情绪识别的安全驾驶方法及系统，解决了现有驾驶提醒技术对驾驶员的情绪识别准确率低、灵敏度较低以及安全性较差的技术问题。
为解决以上技术问题，本发明提供一种基于情绪识别的安全驾驶方法，包括步骤：
S1、获取驾驶员的性格信息，得到对应的性格值；
S2、实时采集所述驾驶员的心率，并计算对应的心率变化速率；
S3、获取所述驾驶员的面部图像并进行图像识别，得到对应的情绪值；
S4、根据所述性格值、所述心率变化速率和所述情绪值计算愤怒水平值；
S5、根据所述愤怒水平值，输出相对应的驾驶调控策略。
本基础方案预先采集驾驶员的性格信息得到性格值，实时采集驾驶员心率和面部图像，计算得到对应的心率变化速率并通过识别脸部表情确定驾驶员的情绪，多管齐下，可提高驾驶员情绪识别的准确率，从而能够在驾驶员发出危险驾驶行为之前，就发出语音提示安抚驾驶员的情绪；根据实时采集的情绪值和心率修正驾驶员的性格值，可提升性格信息的采集准确度，进而提升愤怒水平值的准确度，即提升驾驶员情绪识别的准确率。
在进一步的实施方案中，所述步骤S4包括：
S41、根据所述情绪值和所述心率修正所述性格值得到性格修正值；
S42、根据所述性格修正值、所述心率变化速率和所述情绪值计算愤怒水平值。
在进一步的实施方案中，所述步骤S41包括：
S411、根据第一预设算法计算出对应于所述情绪值的情绪指数；
S412、根据第一预设算法计算出对应于所述心率的心率指数；
S413、根据所述情绪指数、所述心率指数以及第二预设算法，计算得到性格修正值。
在进一步的实施方案中，所述步骤S411包括：
步骤411a、根据所述情绪值的历史采集数据计算出当日的、每一时刻的情绪变化率和情绪变化率平均值；
步骤411b、根据情绪变化率和情绪变化率平均值进行方差分析，计算出情绪波动率；
步骤411c、将所述情绪波动率、所述情绪变化率和所述情绪变化率平均值代入斯皮尔曼等级相关系数公式，计算得到对应的情绪指数。
在进一步的实施方案中，所述步骤S412包括：
步骤412a、根据所述心率的历史采集数据计算出当日的、每一时刻的心率变化率和心率变化率平均值；
步骤412b、根据心率变化率和心率变化率平均值进行方差分析，计算出心率波动率；
步骤412c、将所述心率波动率、所述心率变化率和所述心率变化率平均值代入斯皮尔曼等级相关系数公式，计算得到对应的心率指数。
本方案以历史采集数据为基石，结合第一预设算法，有针对性地计算出驾驶员当日的情绪指数、心率指数，利用算法的严谨性结合驾驶员当日的情绪变量、心率变量，可计算出最为贴合当前驾驶员的当前情绪指数、心率指数。
在进一步的实施方案中，所述第二预设算法的公式如下：
M*＝β0M+β1θ+β2Ω+ε；
其中，M*为所述性格修正值，M为所述性格值，θ为所述情绪指数，Ω为所述心率指数，ε为误差修正值，β0、β1、β2分别为所述性格值、所述情绪指数、所述心率指数的权重。
本方案以驾驶员的性格值为测算核心，计算对应的愤怒水平值，因此为保证性格值可准确反映驾驶员的性格特征，结合驾驶员每天的情绪指数、心率指数，结合大数据样本测试得到的权重以及误差修正值，可有效测算出驾驶员当前的性格修正值，进而使得驾驶员的性格信息更加准确。
在进一步的实施方案中，在所述步骤S4中，所述愤怒水平值的计算公式如下：
Γ＝a1M*+a2LM*+a3QM*；
其中，Γ为所述愤怒水平值，L为所述心率变化速率，Q为所述情绪值，a1、a2、a3分别为所述性格修正值、所述心率变化速率、所述情绪值的权重。
本方案依据不同性格的人愤怒时所展示的表情是不同的，以及即同一表情对于不同性格的人其愤怒值是不一样的，对不同的驾驶员进行对应的性格信息采集以及性格值修正，从而提高对驾驶员情绪的测算准确率，同时结合驾驶员当前的心率变化速率和情绪值并分配适当的权重，计算得到愤怒水平值，可提升愤怒水平值计算的准确率。
在进一步的实施方案中，所述步骤S1包括：
S11、采用人脸识别算法识别驾驶员，得到对应的身份信息；
S12、根据所述身份信息从性格数据库中匹配对应的性格信息，或者进入信息采集界面采集所述性格信息；
S13、根据预设性格定义和所述性格信息确定所述驾驶员的性格值。
本方案预设性格数据库，存储历史驾驶员的性格信息和身份信息，并采用人脸识别算法识别当前驾驶员，从而从性格数据库中自动调取对应的性格信息；而在检测到新驾驶员时，自动进入信息采集界面采集所述性格信息，最后根据预设性格定义和性格信息即可确定所述驾驶员的性格值。
在进一步的实施方案中，在所述步骤S12中，所述信息采集界面包括性格测试界面或性格输入界面；
本方案根据不同的情况预备了至少两种信息采集手段供用户使用，分别是性格测试界面或性格输入界面，采用性格测试界面可根据不同驾驶员的选择进行大数据分析，可得到较为准确的性格信息；而采用性格输入界面可根据驾驶员对自身的性格认知快速获取对应的性格信息。
在进一步的实施方案中，所述步骤S5包括：
当所述愤怒水平值超出第一危险阈值时，输出预设音频和/或播放音乐安抚驾驶员情绪；
当所述愤怒水平值超出第二危险阈值时，输出预设音频安抚驾驶员情绪，并限制车辆驾驶状态；
当所述愤怒水平值超出第三危险阈值时，输出预设音频安抚驾驶员情绪，并在征求驾驶员同意后转接自动驾驶系统接管驾驶操作。
本方案根据不同的愤怒水平值对驾驶员的影响力，设置了多个危险阈值(第一危险阈值、第二危险阈值和第三危险阈值)以及对应的驾驶调控策略，进而在驾驶员情绪较为烦躁时播放预设音频和/或播放音乐安抚驾驶员情绪；在驾驶员有点失控时，在安抚驾驶员情绪的同时，还通过限制车辆驾驶状态保证车辆的驾驶安全；在驾驶员情绪爆发时，在安抚驾驶员情绪的同时，可征求驾驶员同意后转接自动驾驶系统接管驾驶操作，从而有效降低路怒症状的事故发生，有效保护驾驶人和其他驾驶人的安全。
在进一步的实施方案中，所述车辆驾驶状态包括车辆的行驶速率和转向幅度。
本发明还提供一种基于情绪识别的安全驾驶系统，应用于上述的一种基于情绪识别的安全驾驶方法，包括主控模块及与其连接的图像获取模块、车辆状态采集模块、心率采集装置、语音模块、车辆制动模块；
所述图像获取模块用于获取驾驶员的面部图像；
所述心率采集装置用于实时采集所述驾驶员的心率；
所述车辆状态采集模块用于采集当前车辆的行驶状态；
所述主控模块用于采集所述驾驶员的性格信息，以及根据所述面部图像、心率获取对应的情绪值、心率变化速率，进而计算出愤怒水平值；并根据所述愤怒水平值以及所述行驶状态，输出相对应的驾驶调控策略；
所述车辆制动模块用于响应所述驾驶调控策略控制车辆的驾驶状态。
本基础方案以主控模块及与其连接的图像获取模块、车辆状态采集模块、心率采集装置、语音模块、车辆制动模块为组件建立安全驾驶机制，利用图像获取模块、心率采集装置采集驾驶员当前的情绪值、心率，进而计算出愤怒水平值，并根据所述愤怒水平值以及所述行驶状态，输出相对应的驾驶调控策略，可提高驾驶员情绪识别的准确率，从而在驾驶员发出危险驾驶行为之前，安抚驾驶员的情绪并控制车辆的驾驶状态，进而有效降低路怒症状的事故发生，有效保护驾驶人和其他驾驶人的安全。
附图说明
图1是本发明实施例1提供的一种基于情绪识别的安全驾驶方法工作流程图；
图2是本发明实施例2提供的一种基于情绪识别的安全驾驶系统的系统框架图。
具体实施方式
下面结合附图具体阐明本发明的实施方式，实施例的给出仅仅是为了说明目的，并不能理解为对本发明的限定，包括附图仅供参考和说明使用，不构成对本发明专利保护范围的限制，因为在不脱离本发明精神和范围基础上，可以对本发明进行许多改变。
实施例1
本发明实施例提供的一种基于情绪识别的安全驾驶方法，如图1所示，在本实施例中，包括步骤S1～S5：
S1、获取驾驶员的性格信息，得到对应的性格值，包括：
S11、采用图像获取装置获取驾驶员的面部图像，并采用人脸识别算法进行图像识别，与数据库进行匹配得到对应的身份信息；
S12、根据身份信息从性格数据库中匹配对应的性格信息，或者进入信息采集界面采集性格信息；
S13、根据预设性格定义和性格信息确定驾驶员的性格值。
其中，信息采集界面包括但不限于性格测试界面、性格输入界面。具体的，在人脸识别后无法从性格数据库中匹配对应的性格信息时，自动切入性格测试界面或性格输入界面。
预设性格定义具体为：例如定义性格值M，其中温和型性格为M1、中性型性格为M2、急躁易怒型性格为M3。具体地，预设性格定义可根据用户的自定义或性格分类进行有需要的划分，其具体数值和具体等级可根据需要进行定义。
本实施例预设性格数据库，存储历史驾驶员的性格信息和身份信息，并采用人脸识别算法识别当前驾驶员，从而从性格数据库中自动调取对应的性格信息；而在检测到新驾驶员时，自动进入信息采集界面采集性格信息，最后根据预设性格定义和性格信息即可确定驾驶员的性格值。
根据不同的情况预备了至少两种信息采集手段供用户使用，分别是性格测试界面或性格输入界面，采用性格测试界面可根据不同驾驶员的选择进行大数据分析，可得到较为准确的性格信息；而采用性格输入界面可根据驾驶员对自身的性格认知快速获取对应的性格信息。
S2、实时采集驾驶员的心率，并计算对应的心率变化速率。
在本实施例中，心率变化速率的具体算法如下：
Figure BDA0002795648240000071
其中，L为心率变化速率，t2、t1分别为前后相邻的两个时刻，P(t2)、P(t1)分别为t2、t1时刻的心率。
在本实施例的另一实施方式中，还可以通过安装在车身上(例如方向盘上)的心率测量仪直接获取驾驶员的心率变化速率L。
S3、获取驾驶员的面部图像并进行图像识别，得到对应的情绪值。
在本实施例中，可根据现有技术中的情绪值计算手段，获取情绪值，并进行定义，例如定义情绪值为Q，情绪比较稳定时为Q1、开心时为Q2、愤怒时为Q3，其具体数值和具体等级可根据需要进行定义。
S4、根据性格值、心率变化速率和情绪值计算愤怒水平值。
S41、根据情绪值和心率修正性格值得到性格修正值，包括步骤S411～S413：
S411、根据第一预设算法计算出对应于情绪值的情绪指数，包括步骤411a～步骤411c：
步骤411a、根据情绪值的历史采集数据计算出当日的、每一时刻的情绪变化率和情绪变化率平均值；
Figure BDA0002795648240000072
Figure BDA0002795648240000073
其中，Xi为第i时刻到第i+1时刻的情绪变化率，1≤i≤n，Qi+1、Qi分别为第i+1时刻、第i时刻的情绪值，
Figure BDA0002795648240000074
为第i时刻到第i+1时刻的情绪变化率平均值，n为当日情绪变化率的总数。
步骤411b、根据情绪变化率和情绪变化率平均值进行方差分析，计算出情绪波动率；
首先，统计第τ日所有时刻情绪变化率建立数组
Figure BDA0002795648240000081
并对数组
Figure BDA0002795648240000082
中的数据进行排序(在本实施例中采用时间顺序排序)得到对应的排列序号xi；随后计算情绪波动率，具体为：
Figure BDA0002795648240000083
其中，
Figure BDA0002795648240000084
为情绪波动率数组，N为历史采集数据的采集日的总数，1≤τ≤N+1，
Figure BDA0002795648240000085
为第τ-1日的情绪变化率数组，
Figure BDA0002795648240000086
为截止搭配第i时刻的情绪变化率平均值。
步骤411c、将情绪波动率、情绪变化率和情绪变化率平均值代入斯皮尔曼等级相关系数公式，计算得到对应的情绪指数。
Figure BDA0002795648240000087
其中，θ为情绪指数，xi为情绪值Xi在数组
Figure BDA0002795648240000088
中的排序，di为对应于情绪值Xi的情绪波动率在数组
Figure BDA0002795648240000089
中的排序，
Figure BDA00027956482400000810
分别为xi和di的平均值。
S412、根据第一预设算法计算出对应于心率的心率指数，包括步骤412a～步骤412c：
步骤412a、根据心率的历史采集数据计算出当日的、每一时刻的心率变化率和心率变化率平均值；
Figure BDA00027956482400000811
Figure BDA00027956482400000812
其中，Yi为第i时刻到第i+1时刻的心率变化率，1≤i≤n，Pi+1、Pi分别为第i+1时刻、第i时刻的心率，
Figure BDA00027956482400000813
为第i时刻到第i+1时刻的情绪变化率平均值，n为当日心率变化率的总数。
步骤412b、根据心率变化率和心率变化率平均值进行方差分析，计算出心率波动率；
首先，统计第τ日所有时刻情绪变化率建立数组
Figure BDA00027956482400000814
并对数组
Figure BDA00027956482400000815
中的数据进行排序(在本实施例中采用时间顺序排序)得到对应的排列序号xi；随后计算心率波动率，具体为：
Figure BDA0002795648240000091
其中，
Figure BDA0002795648240000092
为心率波动率数组，N为历史采集数据的采集日的总数，1≤τ≤N+1，
Figure BDA0002795648240000093
为第τ-1日的心率变化率数组，
Figure BDA0002795648240000094
为截止搭配第i时刻的心率变化率平均值。
步骤412c、将心率波动率、心率变化率和心率变化率平均值代入斯皮尔曼等级相关系数公式，计算得到对应的心率指数。
Figure BDA0002795648240000095
其中，Ω为心率指数，yi为情绪值Yi在数组
Figure BDA0002795648240000096
中的排序，ei为对应于情绪值Yi的情绪波动率在数组
Figure BDA0002795648240000097
中的排序，
Figure BDA0002795648240000098
分别为Yi和ei的平均值。
本实施例以历史采集数据为基石，结合第一预设算法，有针对性地计算出驾驶员当日的情绪指数、心率指数，利用算法的严谨性结合驾驶员当日的情绪变量、心率变量，可计算出最为贴合当前驾驶员的当前情绪指数、心率指数。
S413、根据情绪指数、心率指数以及第二预设算法，计算得到性格修正值。
其中，第二预设算法的公式如下：
M*＝β0M+β1θ+β2Ω+ε；
其中，M*为性格修正值，M为性格值，θ为情绪指数，Ω为心率指数，ε为误差修正值，β0、β1、β2分别为性格值、情绪指数、心率指数的权重。
本实施例以驾驶员的性格值为测算核心，计算对应的愤怒水平值，因此为保证性格值可准确反映驾驶员的性格特征，本实施例结合驾驶员每天的情绪指数、心率指数，结合大数据样本测试得到的权重以及误差修正值，可有效测算出驾驶员当前的性格修正值，进而使得驾驶员的性格信息更加准确。
S42、根据性格修正值、心率变化速率和情绪值计算愤怒水平值。其中，具体计算公式如下：
Γ＝a1M*+a2LM*+a3QM*；
其中，Γ为愤怒水平值，L为心率变化速率，Q为情绪值，a1、a2、a3分别为性格修正值、心率变化速率、情绪值的权重。
本实施例依据不同性格的人愤怒时所展示的表情是不同的，以及即同一表情对于不同性格的人其愤怒值是不一样的，对不同的驾驶员进行对应的性格信息采集以及性格值修正，从而提高对驾驶员情绪的测算准确率，同时结合驾驶员当前的心率变化速率和情绪值并分配适当的权重，计算得到愤怒水平值，可提升愤怒水平值计算的准确率。
S5、根据愤怒水平值，输出相对应的驾驶调控策略，包括：
当愤怒水平值超出第一危险阈值时，输出预设音频和/或播放音乐安抚驾驶员情绪；
当愤怒水平值超出第二危险阈值时，输出预设音频安抚驾驶员情绪，并限制车辆驾驶状态；
当愤怒水平值超出第三危险阈值时，输出预设音频安抚驾驶员情绪，并在征求驾驶员同意后转接自动驾驶系统接管驾驶操作。
例如在检测到愤怒水平值超出第三危险阈值时在人机交互界面弹出“是否转接自动驾驶系统”的选择菜单征求驾驶员的同意，或者在播出预设音频后，语音提示驾驶员“是否转接自动驾驶系统”，并采集驾驶员的语音回复进行相关操作。
其中，车辆驾驶状态包括车辆的行驶速率和转向幅度。在本实施例中，第一危险阈值、第二危险阈值、第三危险阈值分别为60％、80％、90％。而在其它实施例中，危险阈值具体的等级和分界数值可根据需要进行定义。
本实施例根据不同的愤怒水平值对驾驶员的影响力，设置了多个危险阈值(第一危险阈值、第二危险阈值和第三危险阈值)以及对应的驾驶调控策略，进而在驾驶员情绪较为烦躁时播放预设音频和/或播放音乐安抚驾驶员情绪；在驾驶员有点失控时，在安抚驾驶员情绪的同时，还通过限制车辆驾驶状态保证车辆的驾驶安全；在驾驶员情绪爆发时，在安抚驾驶员情绪的同时，可征求驾驶员同意后转接自动驾驶系统接管驾驶操作，从而有效降低路怒症状的事故发生，有效保护驾驶人和其他驾驶人的安全。
本发明实施例预先采集驾驶员的性格信息得到性格值，实时采集驾驶员心率和面部图像，计算得到对应的心率变化速率并通过识别脸部表情确定驾驶员的情绪，多管齐下，可提高驾驶员情绪识别的准确率，从而能够在驾驶员发出危险驾驶行为之前，就发出语音提示安抚驾驶员的情绪；根据实时采集的情绪值和心率修正驾驶员的性格值，可提升性格信息的采集准确度，进而提升愤怒水平值的准确度，即提升驾驶员情绪识别的准确率。
实施例2
本实施例中说明书附图中的附图标记包括：其中，主控模块1，图像获取模块2，车辆状态采集模块3，心率采集装置4，语音模块5，车辆制动模块6。
本发明实施例还提供一种基于情绪识别的安全驾驶系统，应用于实施例1一种基于情绪识别的安全驾驶方法，参见图2，包括主控模块1及与其连接的图像获取模块2、车辆状态采集模块3、心率采集装置4、语音模块5、车辆制动模块6；
图像获取模块2用于获取驾驶员的面部图像；
心率采集装置4用于实时采集驾驶员的心率；
车辆状态采集模块3用于采集当前车辆的行驶状态；
主控模块1用于采集驾驶员的性格信息，以及根据面部图像、心率获取对应的情绪值、心率变化速率，进而计算出愤怒水平值；并根据愤怒水平值以及行驶状态，输出相对应的驾驶调控策略；
车辆制动模块6用于响应驾驶调控策略控制车辆的驾驶状态。
在本实施例中，所述主控模块1可以是车载ECU及DSP芯片的结合；图像获取模块2包括但不限于红外摄像头、可见光摄像头；语音模块5内存储有预设音频。
本发明实施例以主控模块1及与其连接的图像获取模块2、车辆状态采集模块3、心率采集装置4、语音模块5、车辆制动模块6为组件建立安全驾驶机制，利用图像获取模块2、心率采集装置4采集驾驶员当前的情绪值、心率，进而计算出愤怒水平值，并根据愤怒水平值以及行驶状态，输出相对应的驾驶调控策略，可提高驾驶员情绪识别的准确率，从而在驾驶员发出危险驾驶行为之前，安抚驾驶员的情绪并控制车辆的驾驶状态，进而有效降低路怒症状的事故发生，有效保护驾驶人和其他驾驶人的安全。
本实施例所提供的安全驾驶系统采用各个模块实现安全驾驶方法中的各个步骤，为安全驾驶方法提供硬件基础，便于方法实施。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于情绪识别的安全驾驶方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取驾驶员的性格信息，得到对应的性格值；
S2、实时采集所述驾驶员的心率，并计算对应的心率变化速率；
S3、获取所述驾驶员的面部图像并进行图像识别，得到对应的情绪值；
S4、根据所述性格值、所述心率变化速率和所述情绪值计算愤怒水平值；
S5、根据所述愤怒水平值，输出相对应的驾驶调控策略；
所述步骤S4包括：
S41、根据所述情绪值和所述心率修正所述性格值得到性格修正值；
S42、根据所述性格修正值、所述心率变化速率和所述情绪值计算愤怒水平值；
所述步骤S41包括：
S411根据第一预设算法计算出对应于所述情绪值的情绪指数；
S412、根据第一预设算法计算出对应于所述心率的心率指数；
S413、根据所述情绪指数、所述心率指数以及第二预设算法，计算得到性格修正值；
所述步骤S411包括：
步骤411a、根据所述情绪值的历史采集数据计算出当日的、每一时刻的情绪变化率和情绪变化率平均值；
步骤411b、根据情绪变化率和情绪变化率平均值进行方差分析，计算出情绪波动率；
步骤411c、将所述情绪波动率、所述情绪变化率和所述情绪变化率平均值代入斯皮尔曼等级相关系数公式，计算得到对应的情绪指数；
所述步骤S412包括：
步骤412a、根据所述心率的历史采集数据计算出当日的、每一时刻的心率变化率和心率变化率平均值；
步骤412b、根据心率变化率和心率变化率平均值进行方差分析，计算出心率波动率；
步骤412c、将所述心率波动率、所述心率变化率和所述心率变化率平均值代入斯皮尔曼等级相关系数公式，计算得到对应的心率指数；
所述第二预设算法的公式如下：
M*＝β0M+β1θ+β2Ω+ε；
其中，M*为所述性格修正值，M为所述性格值，θ为所述情绪指数，Ω为所述心率指数，ε为误差修正值，β0、β1、β2分别为所述性格值、所述情绪指数、所述心率指数的权重；
在所述步骤S4中，所述愤怒水平值的计算公式如下：
Γ＝a1M*+a2LM*+a3QM*；
其中，Γ为所述愤怒水平值，L为所述心率变化速率，Q为所述情绪值，a1、a2、a3分别为所述性格修正值、所述心率变化速率、所述情绪值的权重。
2.如权利要求1所述的一种基于情绪识别的安全驾驶方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
S11、采用人脸识别算法识别驾驶员，得到对应的身份信息；
S12、根据所述身份信息从性格数据库中匹配对应的性格信息，或者进入信息采集界面采集所述性格信息；
S13、根据预设性格定义和所述性格信息确定所述驾驶员的性格值。
3.如权利要求2所述的一种基于情绪识别的安全驾驶方法，其特征在于：
在所述步骤S12中，所述信息采集界面包括性格测试界面或性格输入界面。
4.如权利要求1所述的一种基于情绪识别的安全驾驶方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
当所述愤怒水平值超出第一危险阈值时，输出预设音频和/或播放音乐安抚驾驶员情绪；
当所述愤怒水平值超出第二危险阈值时，输出预设音频安抚驾驶员情绪，并限制车辆驾驶状态；
当所述愤怒水平值超出第三危险阈值时，输出预设音频安抚驾驶员情绪，并在征求驾驶员同意后转接自动驾驶系统接管驾驶操作。
5.如权利要求4所述的一种基于情绪识别的安全驾驶方法，其特征在于：
所述车辆驾驶状态包括车辆的行驶速率和转向幅度。
6.一种基于情绪识别的安全驾驶系统，应用于权利要求1～5所述的一种基于情绪识别的安全驾驶方法，其特征在于：包括主控模块及与其连接的图像获取模块、车辆状态采集模块、心率采集装置、语音模块、车辆制动模块；
所述图像获取模块用于获取驾驶员的面部图像；
所述心率采集装置用于实时采集所述驾驶员的心率；
所述车辆状态采集模块用于采集当前车辆的行驶状态；
所述主控模块用于采集所述驾驶员的性格信息，以及根据所述面部图像、心率获取对应的情绪值、心率变化速率，进而计算出愤怒水平值；并根据所述愤怒水平值以及所述行驶状态，输出相对应的驾驶调控策略；
所述车辆制动模块用于响应所述驾驶调控策略控制车辆的驾驶状态。
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