CN113128443A - 驾驶员驾驶状态的检测方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种驾驶员驾驶状态的检测方法、装置、电子设备和介质，获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；根据驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态；触发向目标终端设备发送救援信息，其中，救援信息包括：驾驶员所处的位置信息以及驾驶员的基本信息。即，在驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态的情况下，主动向目标终端设备发送救援信息，并通过救援信息中驾驶员所处的位置信息和驾驶员的基本信息为救援工作提供便利，从而，使驾乘者得到及时有效的援助，提高了救援速度。

Description

驾驶员驾驶状态的检测方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本公开涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及一种驾驶员驾驶状态的检测方法、装置、电子设备和介质。

背景技术

随着人们的生活水平不断提高，汽车已经成为日常生活中一种必备的交通工具。在车辆行驶的过程中，出于驾驶员疲劳、行人或驾驶员不遵守交通规则等原因，经常会出现车辆碰撞等交通事故。

在车辆发生交通事故时，如何第一时间将事故信息通知他人，以获得及时有效的援助，是人们最为关心的问题。目前，通常是依靠车辆的驾乘者主动通过车载设备或移动终端进行报警求援。

然而，采用现有技术的方法，在车辆发生交通事故时，驾乘者无法及时地得到援助。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种驾驶员驾驶状态的检测方法、装置、电子设备和介质。

第一方面，本公开提供一种驾驶员驾驶状态的检测方法，包括：

获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；

根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，第二姿态信息是所述图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，所述第二时间点为所述第一时间点之前的时间点；

触发向目标终端设备发送救援信息，其中，所述救援信息包括：所述驾驶员所处的位置信息以及所述驾驶员的基本信息。

可选的，所述救援信息还包括：

所述图像采集设备采集的当前的驾驶员驾驶的车辆内部图像信息，所述内部图像信息中包括所述驾驶员的图像。

可选的，所述触发向目标终端设备发送救援信息之前，还包括：

确定所述非正常驾驶状态的危险级别；

根据所述危险级别与预设终端设备的对应关系，确定所述目标终端设备。

可选的，所述根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态之前，还包括：

获取加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息，所述运行信息包括：所述驾驶员驾驶的车辆产生紧急刹车或者急停。

可选的，所述根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，包括：

将所述驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息输入安全驾驶模型中，根据所述安全驾驶模型的输出结果确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，所述安全驾驶模型是根据预设第一姿态信息和预设第二姿态信息进行训练得到。

可选的，所述获取图像采集设备采集的驾驶员的姿态信息之前，还包括：

确定处于驾驶模式。

第二方面，本公开提供一种驾驶员驾驶状态的检测装置，包括：

获取模块，用于获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；

处理模块，用于根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，第二姿态信息是所述图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，所述第二时间点为所述第一时间点之前的时间点；

发送模块，用于触发向目标终端设备发送救援信息，其中，所述救援信息包括：所述驾驶员所处的位置信息以及所述驾驶员的基本信息。

可选的，所述救援信息还包括：

所述图像采集设备采集的当前的驾驶员驾驶的车辆内部图像信息，所述内部图像信息中包括所述驾驶员的图像。

可选的，所述处理模块，还用于：

确定所述非正常驾驶状态的危险级别；

根据所述危险级别与预设终端设备的对应关系，确定所述目标终端设备。

可选的，所述获取模块，还用于：

获取加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息，所述运行信息包括：所述驾驶员驾驶的车辆产生紧急刹车或者急停。

可选的，所述处理模块，具体用于：

将所述驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息输入安全驾驶模型中，根据所述安全驾驶模型的输出结果确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，所述安全驾驶模型是根据预设第一姿态信息和预设第二姿态信息进行训练得到。

可选的，所述处理模块，还用于：

确定处于驾驶模式。

第三方面，本公开提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：

获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；根据驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态；触发向目标终端设备发送救援信息，其中，救援信息包括：驾驶员所处的位置信息以及驾驶员的基本信息。即，在驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态的情况下，主动向目标终端设备发送救援信息，并通过救援信息中驾驶员所处的位置信息和驾驶员的基本信息为救援工作提供便利，从而，使驾乘者得到及时有效的援助，提高了救援速度。

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，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开提供的一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图；

图2为本公开提供的另一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图；

图3为本公开提供的再一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图；

图4为本公开提供的又一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图；

图5为本公开提供的一种驾驶员驾驶状态的检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

目前，在车辆发生交通事故时，通常依靠驾乘者通过车载设备或移动终端主动发起求援。然而，在车载设备发生故障，或驾乘者丧失行为能力的情况下，无法发出救援信息，导致驾乘者无法得到及时的救援。

本公开提供一种驾驶员驾驶状态的检测方法，获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；根据驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，第二姿态信息是图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，第二时间点为第一时间点之前的时间点；触发向目标终端设备发送救援信息，其中，救援信息包括：驾驶员所处的位置信息以及驾驶员的基本信息。即，在驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态的情况下，主动向目标终端设备发送救援信息，并通过救援信息中驾驶员所处的位置信息和驾驶员的基本信息为救援工作提供便利，从而，使驾乘者得到及时有效的援助，提高了救援速度。

下面以几个具体的实施例对本公开的技术方案进行描述，对于相同或者类似的概念，可以相互参考，不再每处一一赘述。

图1为本公开实施例提供的一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图。本公开实施例中的驾驶员驾驶状态的检测方法，可以应用于智能手机、可穿戴式设备和平板电脑等终端设备，本公开对此不做限制。如图1所示，本实施例的方法包括：

S101：获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息。

其中，图像采集设备可以是终端设备的摄像头，也可以是与终端设备通信连接的车载摄像头。图像采集设备可以位于在驾驶员正前方的位置，也可以位于在前挡风玻璃上方，对驾驶员所处的区域进行拍摄，例如：图像采集设备位于方向盘后方正对驾驶员人脸的位置。

第一姿态信息包括：驾驶员的第一脸部信息和驾驶员的第一肢体姿态信息等。

S102：根据驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态。

其中，第二姿态信息是图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，第二时间点为第一时间点之前的时间点。

可选的，图像采集设备根据预设的时间间隔，周期性地采集驾驶员的姿态信息，第一时间点与第二时间点的之间的差值等于预设时间间隔。第二姿态信息包括：驾驶员的第二脸部信息和驾驶员的第二肢体姿态信息等。

一种可能的实现方式为：

将驾驶员的第一姿态信息中的第一脸部信息和第二姿态信息中的第二脸部信息进行匹配，检测驾驶员的脸部是否出现流血现象和安全气囊是否弹出。

若驾驶员的脸部出现流血现象和/或安全气囊已弹出，则确定驾驶员的状态处于非正常驾驶状态。

若驾驶员的脸部未出现流血现象且安全气囊未弹出，则将驾驶员的第一姿态信息中的第一肢体姿态信息和驾驶员的第二姿态信息中的第二肢体姿态信息进行匹配，获取第一肢体姿态信息对应的第一身体倾斜角度和第二肢体姿态信息对应的第二身体倾斜角度，判断第一身体倾斜角度与第二身体倾斜角度之间的差值是否大于第一预设阈值。

若第一身体倾斜角度与第二身体倾斜角度之间的差值大于第一预设阈值，则确定驾驶员的状态处于非正常驾驶状态。

S103：触发向目标终端设备发送救援信息。

其中，救援信息包括：驾驶员所处的位置信息以及驾驶员的基本信息。

一种可能的实现方式为：触发向目标终端设备发送短信的操作，其中，短信的内容包括救援信息。

另一种可能的实现方式为：根据驾驶员所处的位置信息以及驾驶员的基本信息生成救援语音信息，向目标终端设备发起呼叫，在呼叫接通后，向目标终端设备播放救援语音信息。

可选的，驾驶员所处的位置信息可以通过全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)、北斗卫星导航系统等卫星定位系统获取。驾驶员的基本信息可以是预先设置的信息，包括：驾驶员的姓名、性别、年龄和身份证号等。目标终端设备包括：公共救援服务平台(例如：110报警平台、120急救平台、122交通事故报警平台等)、终端设备厂商的客服平台和驾驶员预设的紧急联系人的终端设备等。

本实施例，获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；根据驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，第二姿态信息是图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，第二时间点为第一时间点之前的时间点；触发向目标终端设备发送救援信息，其中，救援信息包括：驾驶员所处的位置信息以及驾驶员的基本信息。即，在驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态的情况下，主动向目标终端设备发送救援信息，并通过救援信息中驾驶员所处的位置信息和驾驶员的基本信息为救援工作提供便利，从而，使驾乘者得到及时有效的援助，提高了救援速度。

可选的，救援信息还可以包括：图像采集设备采集的当前的驾驶员驾驶的车辆内部图像信息，内部图像信息中包括驾驶员的图像。以彩信的方式向目标终端设备发送当前的驾驶员驾驶的车辆内部图像信息，为施救者提供更加准确和详细的交通事故的现场信息，从而，缩短了救援时间，提高了救援速度。

可选的，救援信息还可以包括：预设的求助内容，例如：“我需要帮助”、“救命啊”等。

图2为本公开实施例提供的另一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图，图2是在图1所示实施例的基础上，S103之前还可以包括如下步骤，如图2所示，

S201：确定非正常驾驶状态的危险级别。

一种可能的实现方式为：

将驾驶员的第一姿态信息中的第一脸部信息和第二姿态信息中的第二脸部信息进行匹配，检测驾驶员的脸部是否出现流血现象和安全气囊是否弹出。

若驾驶员的脸部出现流血现象和/或安全气囊已弹出，则确定非正常驾驶状态的危险级别为非常危险。

若驾驶员的脸部未出现流血现象且安全气囊未弹出，则将驾驶员的第一姿态信息中的第一肢体姿态信息和驾驶员的第二姿态信息中的第二肢体姿态信息进行匹配，获取第一肢体姿态信息对应的第一身体倾斜角度和第二肢体姿态信息对应的第二身体倾斜角度，判断第一身体倾斜角度与第二身体倾斜角度之间的差值是否大于第二预设阈值。

若第一身体倾斜角度与第二身体倾斜角度之间的差值大于第二预设阈值，则确定非正常驾驶状态的危险级别为较高危险。

若第一身体倾斜角度与第二身体倾斜角度之间的差值不大于第二预设阈值，则判断第一身体倾斜角度与第二身体倾斜角度之间的差值是否大于第一预设阈值。

若第一身体倾斜角度与第二身体倾斜角度之间的差值大于第一预设阈值，则确定非正常驾驶状态的危险级别为较低危险。

S202：根据危险级别与预设终端设备的对应关系，确定目标终端设备。

可选的，若非正常驾驶状态的危险级别为非常危险，根据危险级别与预设终端设备的对应关系，确定目标终端设备为110报警平台、120急救平台、122交通事故报警平台、终端设备厂商的客服平台和驾驶员预设的紧急联系人的终端设备。

若非正常驾驶状态的危险级别为较高危险，根据危险级别与预设终端设备的对应关系，确定目标终端设备为122交通事故报警平台、终端设备厂商的客服平台和驾驶员预设的紧急联系人的终端设备。

若非正常驾驶状态的危险级别为较低危险，根据危险级别与预设终端设备的对应关系，确定目标终端设备为122交通事故报警平台和驾驶员预设的紧急联系人的终端设备。

本实施例，在触发向目标终端设备发送救援信息之前，确定非正常驾驶状态的危险级别，根据危险级别与预设终端设备的对应关系，确定目标终端设备。即，根据非驾驶状态的危险级别确定不同的求助对象，便于施救者尽快进行救援，从而，为驾乘者争取最佳的救援时机，使驾乘者能够快速地摆脱危险状况，提高了救援速度。

图3为本公开实施例提供的再一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图，图3是在图1或图2所示实施例的基础上，S102之前还可以包括如下步骤，如图3所示，

S301：获取加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息。

其中，运行信息包括：驾驶员驾驶的车辆产生紧急刹车或者急停。

可选的，加速度传感器可以是终端设备的加速度传感器，也可以是与终端设备通信连接的车载设备的加速度传感器。

一种可能的实现方式为：获取终端设备的加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息。

另一种可能的实现方式为：接收车载设备的加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息。

本实施例，在根据驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态之前，获取加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息，能够更准确地确定驾驶员的驾驶状态处于非常的驾驶状态，降低了在未发生交通事故的情况下向目标终端设备发送救援信息的概率，从而，减少了错误求援的发生，节省了公共救援服务的资源。

图4为本公开实施例提供的又一种驾驶员驾驶状态的检测方法实施例的流程示意图，图4是在图1-图3任一所示实施例的基础上，S102的另一种可能的实现方式的描述，如图4所示，

S1021：将驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息输入安全驾驶模型中，根据安全驾驶模型的输出结果确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态。

其中，安全驾驶模型是根据预设第一姿态信息和预设第二姿态信息进行训练得到。

一种可能的实现方式为：

将驾驶员的第一姿态信息输入安全驾驶模型中，获取第一姿态信息对应的第一身体特征和第一脸部特征。

将驾驶员的第二姿态信息输入安全驾驶模型中，获取第二姿态信息对应的第二身体特征和第二脸部特征。

根据第一身体特征、第二身体特征、第一脸部特征和第二脸部特征，输出第一姿态信息和第二姿态信息的相似度。

根据第一姿态信息和第二姿态信息的相似度，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶的状态。

另一种可能的实现方式为：

在获取终端设备的用户授权的情况下，将驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息上传到云端服务器。

云端服务器将驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息输入安全驾驶模型中，将安全驾驶模型的输出结果发送给终端设备。

根据云端服务器的安全驾驶模型的输出结果，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态。

本实施例，将驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息输入安全驾驶模型中，根据安全驾驶模型的输出结果确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，由于安全驾驶模型是根据预设第一姿态信息和预设第二姿态信息进行训练得到，根据安全驾驶模型的输出结果能够更加准确地确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，在确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态的第一时间内向目标终端设备发起求援，从而，使驾乘者得到及时的援助，提高了救援速度。

可选的，在S101之前，还包括：确定处于驾驶模式。

可以根据车辆行驶的速度和/或已建立蓝牙连接的车载设备，确定处于驾驶模式。

还可以通过语音启动或人工启动的方式，确定处于驾驶模式。

可选的，在S102之前，还可以包括：将驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息上传到云端服务器。

云端服务器执行S102，并将驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态的通知消息发送给终端设备。

终端设备执行S103。

图5为本公开实施例提供的一种驾驶员驾驶状态的检测装置的结构示意图，本实施例的装置包括：获取模块501、处理模块502和发送模块503。

其中，获取模块501，用于获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；

处理模块502，用于根据驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，第二姿态信息是图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，第二时间点为第一时间点之前的时间点；

发送模块503，用于触发向目标终端设备发送救援信息，其中，救援信息包括：驾驶员所处的位置信息以及驾驶员的基本信息。

可选的，救援信息还包括：

图像采集设备采集的当前的驾驶员驾驶的车辆内部图像信息，内部图像信息中包括驾驶员的图像。

可选的，处理模块502，还用于：

确定非正常驾驶状态的危险级别；

根据危险级别与预设终端设备的对应关系，确定目标终端设备。

可选的，获取模块501，还用于：

获取加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息，运行信息包括：驾驶员驾驶的车辆产生紧急刹车或者急停。

可选的，处理模块502，具体用于：

将驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息输入安全驾驶模型中，根据安全驾驶模型的输出结果确定驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，安全驾驶模型是根据预设第一姿态信息和预设第二姿态信息进行训练得到。

可选的，处理模块502，还用于：

确定处于驾驶模式。

本实施例的装置对应的可用于执行上述图1到图4任一所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本公开实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时可以实现图1到图4任一所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现图1到图4任一所示方法实施例的技术方案。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种驾驶员驾驶状态的检测方法，其特征在于，包括：

获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；

根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，第二姿态信息是所述图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，所述第二时间点为所述第一时间点之前的时间点；

触发向目标终端设备发送救援信息，其中，所述救援信息包括：所述驾驶员所处的位置信息以及所述驾驶员的基本信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述救援信息还包括：

所述图像采集设备采集的当前的驾驶员驾驶的车辆内部图像信息，所述内部图像信息中包括所述驾驶员的图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述触发向目标终端设备发送救援信息之前，还包括：

确定所述非正常驾驶状态的危险级别；

根据所述危险级别与预设终端设备的对应关系，确定所述目标终端设备。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态之前，还包括：

获取加速度传感器得到的驾驶员驾驶的车辆的运行信息，所述运行信息包括：所述驾驶员驾驶的车辆产生紧急刹车或者急停。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，包括：

将所述驾驶员的第一姿态信息和第二姿态信息输入安全驾驶模型中，根据所述安全驾驶模型的输出结果确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，所述安全驾驶模型是根据预设第一姿态信息和预设第二姿态信息进行训练得到。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取图像采集设备采集的驾驶员的姿态信息之前，还包括：

确定处于驾驶模式。

7.一种驾驶员驾驶状态的检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取图像采集设备在第一时间点采集的驾驶员的第一姿态信息；

处理模块，用于根据所述驾驶员的第一姿态信息与第二姿态信息进行匹配，确定所述驾驶员的驾驶状态处于非正常驾驶状态，其中，第二姿态信息是所述图像采集设备在第二时间点采集的驾驶员的姿态信息，所述第二时间点为所述第一时间点之前的时间点；

发送模块，用于触发向目标终端设备发送救援信息，其中，所述救援信息包括：所述驾驶员所处的位置信息以及所述驾驶员的基本信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述救援信息还包括：

所述图像采集设备采集的当前的驾驶员驾驶的车辆内部图像信息，所述内部图像信息中包括所述驾驶员的图像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。

Images