CN113592262B - 一种用于网约车的安全监控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种用于网约车的安全监控方法及系统，包括：基于网约车订单，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；乘客终端接收网约车平台根据网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客选择目标路径，并确定安全区域发送至信息群；在执行网约车订单的过程中，实时获取网约车的行驶轨迹，并判断行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至信息群；根据声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理。可以实现对网约车进行有效的安全监控。

Description

一种用于网约车的安全监控方法及系统
技术领域
本发明涉及网约车技术领域，特别涉及一种用于网约车的安全监控方法及系统。
背景技术
随着现阶段生活水平的显著提升，车辆成为生活中常见的交通工具。人们在出行时，基于网约车更加的方便。但是乘客使用网约车服务时遭遇危险的情况却屡见不鲜，缺少对网约车进行有效的安全监控。
发明内容
本发明旨在至少一定程度上解决上述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用于网约车的安全监控方法，可以实现对网约车进行有效的安全监控，保证司机及乘客的安全。
本发明的第二个目的在于提出一种用于网约车的安全监控系统。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种用于网约车的安全监控方法，包括：
网约车终端接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；
乘客终端接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；
在执行所述网约车订单的过程中，网约车终端实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；
所述监控平台根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理。
根据本发明的一些实施例，在执行所述网约车订单的过程中，还包括：
获取网约车的行车图像及驾驶员图像；
对所述行车图像及所述驾驶员图像进行特征提取，确定驾驶员的驾驶行为参数；
将所述驾驶行为参数输入预先训练好的驾驶行为评分模型中，输出驾驶行为评分，并判断是否小于预设驾驶行为评分；
在确定所述驾驶行为评分小于预设驾驶行为评分时，发出提示信息提醒司机规范驾驶行为。
根据本发明的一些实施例，在执行所述网约车订单的过程中，还包括：
获取乘客图像；
对所述乘客图像进行特征提取，确定乘客行为，并判断所述乘客行为是否影响司机安全驾驶；在确定乘客行为影响司机安全驾驶发出预警提示，并进行报警处理。
根据本发明的一些实施例，基于可视光线摄像头及热成像摄像头获取网约车的行车图像。
根据本发明的一些实施例，所述根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，包括：
对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号；
对所述降噪信号进行分帧加窗处理，得到若干帧子降噪信号，分别获取若干帧子降噪信号的短时能量，并与预设短时能量进行比较，筛选出短时能量大于预设短时能量的子降噪信号，作为待检测信号；
对所述待检测信号基于加权算法进行突出加权处理后，将突出加权处理后的待检测信号基于离散傅里叶变换，转换为频域信号；
对所述频域信号进行特征提取，获取语音特征，并构建语音特征矩阵；
基于语气词增强训练网络从所述语音特征矩阵中识别出语气词，并构建语气向量；
将所述语气向量输入语音情感识别模型中，输出语音情感，计算所述语音情感与争吵情感的匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示司机与乘客发生争吵。
根据本发明的一些实施例，语音情感识别模型的构建方法，包括：
获取样本语音，并获取所述样本语音对应的样本语气向量，作为训练数据集，构建深度神经网络并进行训练，得到语音情感识别模型。
根据本发明的一些实施例，对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号，包括：
将所述声音信号分割成若干帧子声音信号，对所述若干帧子声音信号进行帧移处理，得到帧移处理后若干帧子声音信号的采样点；
获取若干帧子声音信号的采样点的噪声频谱能量，并分别与预设噪声频谱能量进行比较，将噪声频谱能量大于预设噪声频谱能量的子声音信号作为待处理信号，将噪声频谱能量小于等于预设噪声频谱能量的子声音信号作为有效信号；
获取所述待处理信号的声音强度，根据所述声音强度确定噪声等级；
根据所述噪声等级查询预设数据库，得到降噪增益系数，根据所述降噪增益系数对所述待处理信号进行降噪处理，得到纯净信号；
根据所述纯净信号及所述有效信号进行信号重构，得到降噪信号。
根据本发明的一些实施例，在对所述降噪信号进行分帧加窗处理前，还包括：
计算所述降噪信号的信噪比，在确定所述信噪比小于预设信噪比时，对所述降噪信号进行再次降噪。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种用于网约车的安全监控系统，包括：
网约车终端，用于接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；
乘客终端，用于接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；
所述网约车终端，还用于在执行所述网约车订单的过程中，实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；
所述监控平台，用于根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是根据本发明一个实施例的一种用于网约车的安全监控方法的流程图；
图2是根据本发明一个实施例的一种用于网约车的安全监控系统的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明第一方面实施例提出了一种用于网约车的安全监控方法，包括步骤S1-S4：
S1、网约车终端接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；
S2、乘客终端接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；
S3、在执行所述网约车订单的过程中，网约车终端实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；
S4、所述监控平台根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理。
上述技术方案的工作原理：预设规则包括距离最近原则、时间最短原则、行驶道路最舒适原则(即，选择路况好的道路)等。网约车终端接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；网约车终端包括智能后视镜，智能后视镜整合互联网、移动互联网、车辆OBD系统、蓝牙等无线技术，全天候不间断监控动态车辆信息，实现车辆动态数据实时共享。该智能后视镜替换现有技术中的普通后视镜，按下息屏键，与普通后视镜无任何区别。智能后视镜加入全网通，使之能够信息采集与上传。智能后视镜采用安卓操作系统，预留扩展接口，定制功能方便高效。主要功能有车内外录音录像，身份识别，地图导航，一键报警，远程监控(定位及音视频)，远程通话，数据云端存储，安全警示提醒，评价亮证，故障上报等。乘客终端接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；乘客终端包括手机、平板等。示例的，在乘客选择最短原则对应的路径为目标路径，进而确定相应的安全区域，有利于监控平台对司机行驶的路径进行监控，避免私自改变行驶路径，造成乘客恐慌，进而出现跳车的危险情况。在执行所述网约车订单的过程中，网约车终端实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；所述监控平台根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理。监控平台为基于使用对应的网约车终端对应的后台。
上述技术方案的有益效果：在乘客乘坐网约车时，建立三方互联互通的信息群，便于进行相互的监督，有利于保证司机及乘客的安全。监控平台对车内的声音信号进行监控，便于分析司机与乘客是否发生争吵，进而了解具体情况，在紧急情况时，及时进行报警处理，实现对网约车有效的安全监控，保证司机及乘客的安全。现有技术中只能基于网约车平台对网约车订单进行监控，进而保障司机及乘客的安全。本发明实现基于网约车平台及监控平台共同对网约车订单进行监控，实现双重监控，提高了网约车的安全性。
根据本发明的一些实施例，在执行所述网约车订单的过程中，还包括：
获取网约车的行车图像及驾驶员图像；
对所述行车图像及所述驾驶员图像进行特征提取，确定驾驶员的驾驶行为参数；
将所述驾驶行为参数输入预先训练好的驾驶行为评分模型中，输出驾驶行为评分，并判断是否小于预设驾驶行为评分；
在确定所述驾驶行为评分小于预设驾驶行为评分时，发出提示信息提醒司机规范驾驶行为。
上述技术方案的工作原理：获取网约车的行车图像及驾驶员图像；对所述行车图像及所述驾驶员图像进行特征提取，确定驾驶员的驾驶行为参数；将所述驾驶行为参数输入预先训练好的驾驶行为评分模型中，输出驾驶行为评分，并判断是否小于预设驾驶行为评分；在确定所述驾驶行为评分小于预设驾驶行为评分时，发出提示信息提醒司机规范驾驶行为。
上述技术方案的有益效果：便于对网约车司机在执行网约车订单时的驾驶行为进行监控，避免其出现危险的驾驶行为，如在驾驶过程中玩手机、超速行驶等等。
根据本发明的一些实施例，在执行所述网约车订单的过程中，还包括：
获取乘客图像；
对所述乘客图像进行特征提取，确定乘客行为，并判断所述乘客行为是否影响司机安全驾驶；在确定乘客行为影响司机安全驾驶发出预警提示，并进行报警处理。
上述技术方案的工作原理：获取乘客图像；对所述乘客图像进行特征提取，确定乘客行为，并判断所述乘客行为是否影响司机安全驾驶；在确定乘客行为影响司机安全驾驶发出预警提示，并进行报警处理。
上述技术方案的有益效果：对乘客的行为进行有效的监控，避免乘客做出危害司机驾驶的行为，如击打司机，挟持司机等，进而保证司机的安全。
根据本发明的一些实施例，基于可视光线摄像头及热成像摄像头获取网约车的行车图像。
根据本发明的一些实施例，所述根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，包括：
对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号；
对所述降噪信号进行分帧加窗处理，得到若干帧子降噪信号，分别获取若干帧子降噪信号的短时能量，并与预设短时能量进行比较，筛选出短时能量大于预设短时能量的子降噪信号，作为待检测信号；
对所述待检测信号基于加权算法进行突出加权处理后，将突出加权处理后的待检测信号基于离散傅里叶变换，转换为频域信号；
对所述频域信号进行特征提取，获取语音特征，并构建语音特征矩阵；
基于语气词增强训练网络从所述语音特征矩阵中识别出语气词，并构建语气向量；
将所述语气向量输入语音情感识别模型中，输出语音情感，计算所述语音情感与争吵情感的匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示司机与乘客发生争吵。
上述技术方案的工作原理及有益效果：对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号；便于监控平台提高对声音信号的识别准确性，便于提高确定司机与乘客是否发生争吵的准确性。对所述降噪信号进行分帧加窗处理，得到若干帧子降噪信号，分别获取若干帧子降噪信号的短时能量，并与预设短时能量进行比较，筛选出短时能量大于预设短时能量的子降噪信号，作为待检测信号；短时能量大于预设短时能量的子降噪信号表示司机与乘客对话强度较大，可能存在争吵。在短时能量较小时，可能司机与乘客都没有对话，只是存在环境噪声。便于缩小检测范围，基于待检测信号检测是否存在争吵。对所述待检测信号基于加权算法进行突出加权处理后，将突出加权处理后的待检测信号基于离散傅里叶变换，转换为频域信号；便于突出待检测信号对应的声音特征，降低后续的处理难度。对所述频域信号进行特征提取，获取语音特征，并构建语音特征矩阵；基于语气词增强训练网络从所述语音特征矩阵中识别出语气词，并构建语气向量；将所述语气向量输入语音情感识别模型中，输出语音情感，计算所述语音情感与争吵情感的匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示司机与乘客发生争吵。提高了判断司机与乘客是否发生争吵的准确性。
根据本发明的一些实施例，语音情感识别模型的构建方法，包括：
获取样本语音，并获取所述样本语音对应的样本语气向量，作为训练数据集，构建深度神经网络并进行训练，得到语音情感识别模型。
上述技术方案的有益效果：得到训练好的语音情感识别模型，提高了语音情感识别模型对语气向量的识别准确性。
根据本发明的一些实施例，对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号，包括：
将所述声音信号分割成若干帧子声音信号，对所述若干帧子声音信号进行帧移处理，得到帧移处理后若干帧子声音信号的采样点；
获取若干帧子声音信号的采样点的噪声频谱能量，并分别与预设噪声频谱能量进行比较，将噪声频谱能量大于预设噪声频谱能量的子声音信号作为待处理信号，将噪声频谱能量小于等于预设噪声频谱能量的子声音信号作为有效信号；
获取所述待处理信号的声音强度，根据所述声音强度确定噪声等级；
根据所述噪声等级查询预设数据库，得到降噪增益系数，根据所述降噪增益系数对所述待处理信号进行降噪处理，得到纯净信号；
根据所述纯净信号及所述有效信号进行信号重构，得到降噪信号。
上述技术方案的工作原理及有益效果：将所述声音信号分割成若干帧子声音信号，对所述若干帧子声音信号进行帧移处理，得到帧移处理后若干帧子声音信号的采样点；避免了分帧后各帧之间不连续的问题，保证了若干帧子声音信号的平稳。获取若干帧子声音信号的采样点的噪声频谱能量，并分别与预设噪声频谱能量进行比较，将噪声频谱能量大于预设噪声频谱能量的子声音信号作为待处理信号，将噪声频谱能量小于等于预设噪声频谱能量的子声音信号作为有效信号；获取所述待处理信号的声音强度，根据所述声音强度确定噪声等级；根据所述噪声等级查询预设数据库，得到降噪增益系数，根据所述降噪增益系数对所述待处理信号进行降噪处理，得到纯净信号；根据所述纯净信号及所述有效信号进行信号重构，得到降噪信号。预设数据库包括噪声等级与降噪增益系数的对应表。筛选出待处理信号，基于降噪增益系数对所述待处理信号进行降噪处理，减少了降噪量，提高了降噪效率，根据所述纯净信号及所述有效信号进行信号重构，得到降噪信号，便于准确且快速的得到降噪信号，提高系统响应性，同时降低了进行降噪处理的功耗。
根据本发明的一些实施例，在对所述降噪信号进行分帧加窗处理前，还包括：
计算所述降噪信号的信噪比，在确定所述信噪比小于预设信噪比时，对所述降噪信号进行再次降噪。
上述技术方案的有益效果：保证降噪信号的纯净，避免噪声的影响，提高了判断司机与乘客是否发生争吵的准确性。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种用于网约车的安全监控系统，包括：
网约车终端，用于接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；
乘客终端，用于接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；
所述网约车终端，还用于在执行所述网约车订单的过程中，实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；
所述监控平台，用于根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理。
上述技术方案的工作原理：预设规则包括距离最近原则、时间最短原则、行驶道路最舒适原则(即，选择路况好的道路)等。网约车终端接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；网约车终端包括智能后视镜，智能后视镜整合互联网、移动互联网、车辆OBD系统、蓝牙等无线技术，全天候不间断监控动态车辆信息，实现车辆动态数据实时共享。该智能后视镜替换现有技术中的普通后视镜，按下息屏键，与普通后视镜无任何区别。智能后视镜加入全网通，使之能够信息采集与上传。智能后视镜采用安卓操作系统，预留扩展接口，定制功能方便高效。主要功能有车内外录音录像，身份识别，地图导航，一键报警，远程监控(定位及音视频)，远程通话，数据云端存储，安全警示提醒，评价亮证，故障上报等。乘客终端接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；乘客终端包括手机、平板等。示例的，在乘客选择最短原则对应的路径为目标路径，进而确定相应的安全区域，有利于监控平台对司机行驶的路径进行监控，避免私自改变行驶路径，造成乘客恐慌，进而出现跳车的危险情况。在执行所述网约车订单的过程中，网约车终端实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；所述监控平台根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理。监控平台为基于使用对应的网约车终端对应的后台。
上述技术方案的有益效果：在乘客乘坐网约车时，建立三方互联互通的信息群，便于进行相互的监督，有利于保证司机及乘客的安全。监控平台对车内的声音信号进行监控，便于分析司机与乘客是否发生争吵，进而了解具体情况，在紧急情况时，及时进行报警处理，实现对网约车有效的安全监控，保证司机及乘客的安全。现有技术中只能基于网约车平台对网约车订单进行监控，进而保障司机及乘客的安全。本发明实现基于网约车平台及监控平台共同对网约车订单进行监控，实现双重监控，提高了网约车的安全性。
在一实施例中，网约车终端上还包括dms模块(疲劳驾驶预警模块)，可以实现司机疲劳，是否戴口罩，打电话，抽烟，是否佩戴安全带等监控报警，便于监控平台获取相关信息，进而进行有效的监控。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种用于网约车的安全监控方法，其特征在于，包括：
网约车终端接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；
乘客终端接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；
在执行所述网约车订单的过程中，网约车终端实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；
所述监控平台根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理；
所述根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，包括：
对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号；
对所述降噪信号进行分帧加窗处理，得到若干帧子降噪信号，分别获取若干帧子降噪信号的短时能量，并与预设短时能量进行比较，筛选出短时能量大于预设短时能量的子降噪信号，作为待检测信号；
对所述待检测信号基于加权算法进行突出加权处理后，将突出加权处理后的待检测信号基于离散傅里叶变换，转换为频域信号；
对所述频域信号进行特征提取，获取语音特征，并构建语音特征矩阵；
基于语气词增强训练网络从所述语音特征矩阵中识别出语气词，并构建语气向量；
将所述语气向量输入语音情感识别模型中，输出语音情感，计算所述语音情感与争吵情感的匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示司机与乘客发生争吵；
对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号，包括：
将所述声音信号分割成若干帧子声音信号，对所述若干帧子声音信号进行帧移处理，得到帧移处理后若干帧子声音信号的采样点；
获取若干帧子声音信号的采样点的噪声频谱能量，并分别与预设噪声频谱能量进行比较，将噪声频谱能量大于预设噪声频谱能量的子声音信号作为待处理信号，将噪声频谱能量小于等于预设噪声频谱能量的子声音信号作为有效信号；
获取所述待处理信号的声音强度，根据所述声音强度确定噪声等级；
根据所述噪声等级查询预设数据库，得到降噪增益系数，根据所述降噪增益系数对所述待处理信号进行降噪处理，得到纯净信号；
根据所述纯净信号及所述有效信号进行信号重构，得到降噪信号。
2.如权利要求1所述的用于网约车的安全监控方法，其特征在于，在执行所述网约车订单的过程中，还包括：
获取网约车的行车图像及驾驶员图像；
对所述行车图像及所述驾驶员图像进行特征提取，确定驾驶员的驾驶行为参数；
将所述驾驶行为参数输入预先训练好的驾驶行为评分模型中，输出驾驶行为评分，并判断是否小于预设驾驶行为评分；
在确定所述驾驶行为评分小于预设驾驶行为评分时，发出提示信息提醒司机规范驾驶行为。
3.如权利要求1所述的用于网约车的安全监控方法，其特征在于，在执行所述网约车订单的过程中，还包括：
获取乘客图像；
对所述乘客图像进行特征提取，确定乘客行为，并判断所述乘客行为是否影响司机安全驾驶；在确定乘客行为影响司机安全驾驶发出预警提示，并进行报警处理。
4.如权利要求1所述的用于网约车的安全监控方法，其特征在于，基于可视光线摄像头及热成像摄像头获取网约车的行车图像。
5.如权利要求1所述的用于网约车的安全监控方法，其特征在于，语音情感识别模型的构建方法，包括：
获取样本语音，并获取所述样本语音对应的样本语气向量，作为训练数据集，构建深度神经网络并进行训练，得到语音情感识别模型。
6.如权利要求1所述的用于网约车的安全监控方法，其特征在于，在对所述降噪信号进行分帧加窗处理前，还包括：
计算所述降噪信号的信噪比，在确定所述信噪比小于预设信噪比时，对所述降噪信号进行再次降噪。
7.一种用于网约车的安全监控系统，其特征在于，包括：
网约车终端，用于接收网约车平台生成的网约车订单，在司机接到乘客后，建立乘客终端、网约车终端及监控平台三方互联互通的信息群；
乘客终端，用于接收网约车平台根据所述网约车订单的起点和终点按照预设规则确定若干条路径；乘客在所述若干条路径中选择目标路径，根据所述目标路径确定所述网约车订单对应的安全区域并发送至所述信息群；
所述网约车终端，还用于在执行所述网约车订单的过程中，实时获取网约车的行驶轨迹，并判断所述行驶轨迹是否在安全区域范围内，在确定所述行驶轨迹不在安全区域范围内时，将实时采集的车内的声音信号传输至所述信息群；
所述监控平台，用于根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵，在确定司机与乘客发生争吵时，发出争吵预警提示并对争吵事件进行及时处理；
所述监控平台根据所述声音信号判断司机与乘客是否发生争吵包括：对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号；
对所述降噪信号进行分帧加窗处理，得到若干帧子降噪信号，分别获取若干帧子降噪信号的短时能量，并与预设短时能量进行比较，筛选出短时能量大于预设短时能量的子降噪信号，作为待检测信号；
对所述待检测信号基于加权算法进行突出加权处理后，将突出加权处理后的待检测信号基于离散傅里叶变换，转换为频域信号；
对所述频域信号进行特征提取，获取语音特征，并构建语音特征矩阵；
基于语气词增强训练网络从所述语音特征矩阵中识别出语气词，并构建语气向量；
将所述语气向量输入语音情感识别模型中，输出语音情感，计算所述语音情感与争吵情感的匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示司机与乘客发生争吵；
所述监控平台对所述声音信号进行降噪处理，得到降噪信号，包括：
将所述声音信号分割成若干帧子声音信号，对所述若干帧子声音信号进行帧移处理，得到帧移处理后若干帧子声音信号的采样点；
获取若干帧子声音信号的采样点的噪声频谱能量，并分别与预设噪声频谱能量进行比较，将噪声频谱能量大于预设噪声频谱能量的子声音信号作为待处理信号，将噪声频谱能量小于等于预设噪声频谱能量的子声音信号作为有效信号；
获取所述待处理信号的声音强度，根据所述声音强度确定噪声等级；
根据所述噪声等级查询预设数据库，得到降噪增益系数，根据所述降噪增益系数对所述待处理信号进行降噪处理，得到纯净信号；
根据所述纯净信号及所述有效信号进行信号重构，得到降噪信号。
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