CN117272155A - 基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法 - Google Patents

基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取智能手表采集的驾驶人的四类数据，从四类数据中筛选出与驾驶员路怒症状态具有相关性的传感器数据；步骤2、对传感器数据进行预处理得到特征参数；然后对特征参数进行方差分析后采用二元斯皮尔曼相关系数法处理，得到与路怒症状态相关性最强的特征参数及标签；步骤3、采用步骤2得到的具有标签的特征参数对监督学习分类器进行训练，得到训练好的分类模型；步骤4、采用步骤3得到的训练好的分类模型进行路怒症检测。本发明具有检测结果准确、检测方便的优点。

Description

基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法
技术领域
本发明涉及路怒症检测方法领域，具体是一种基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法。
背景技术
以往的驾驶人路怒症检测系统重点使用血压、心率检测仪等复杂且具有侵入性的生理检测硬件系统，以及利用摄像头和录音设备等具有一定隐私安全风险的非侵入性检测系统。这种侵入式或者非侵入式的系统均需要额外加装硬件设备，并且不具备实时检测能力。
发明内容
本发明提供了一种基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，以解决现有技术驾驶人路怒症检测存在的不具备实时检测能力的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，包括以下步骤：
步骤1、获取智能手表采集的驾驶人的四类数据，包括生理特征类数据、手部运动类数据、车辆运动类数据、语音类数据，每类数据包括至少一种传感器数据；然后从四类数据中筛选出与驾驶员路怒症状态具有相关性的传感器数据；
步骤2、对步骤1从筛选出的传感器数据进行预处理，以得到传感器数据的特征参数；然后对特征参数进行方差分析，以确定特征参数是否受驾驶员正常状态和路怒症状态影响，并得到路怒症状态影响的各个特征参数；接着采用二元斯皮尔曼相关系数法，对受路怒症状态影响的各个特征参数进行分析，得到与路怒症状态相关性最强的特征参数，并对相关性最强的特征参数建立路怒症状态标签；
步骤3、采用步骤2得到的具有标签的特征参数，对监督学习分类器进行训练，得到训练好的分类模型；
步骤4、采用步骤3得到的训练好的分类模型，对智能手表采集的驾驶人待识别的四类数据进行检测，得到路怒症检测结果。
进一步的步骤1中对四类数据与驾驶人情绪进行相关性分析，相关系分析时逐一对比驾驶员正常状态和路怒症状态下的每类数据中的传感器数据，找出其中具有明显差异的传感器数据，即为筛选得到的与驾驶员路怒症状态具有相关性的传感器数据。
进一步的，步骤2中对步骤1从筛选出的传感器数据进行预处理时，按固定时间窗范围计算传感器数据的均值、标准差、极值，作为传感器数据的特征参数。
进一步的，步骤2中进行方差分析时，以路怒症状态作为影响因子，以特征参数作为结果变量，通过计算方差分析的F值和P值，判断驾驶员正常状态、路怒症状态两种驾驶情况下是否对特征参数产生影响。
进一步的步骤3中，采用支持向量机作为分类器。
进一步的步骤3中，以驾驶员正常状态下相应特征参数的均值作为参考基准，将步骤2得到的具有标签的特征参数减去对应的参考基准，由此得到的数据用于对监督学习分类器进行训练。
进一步的步骤3中，对基于参考基准筛选后的数据进行归一化处理后，再用于对监督学习类分类器进行训练。
进一步的步骤4中，将训练好的分类模型部署于智能手表中，用于进行路怒症检测。
本发明基于智能手表采集的数据，从中提取特征参数对分类器进行训练，利用训练好的分类器进行路怒症检测，能够实现路怒症的实时检测，所需设备少，并且不存在对驾驶员的侵入影响，同时兼顾了驾驶员的隐私安全，分类器本身可利用智能手表的数据进行迭代更新，具有检测结果准确、检测方便的优点。
附图说明
图1是本发明实施例方法流程图。
图2是本发明实施例中智能手表数据采集原理图。
图3是本发明实施例中四类数据流图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1所示，本实施例公开了一种基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，以苹果手表为例进行说明。如图2所示，苹果手表中传感器包括加速度计、陀螺仪、心率传感器、ECG传感器、皮肤点活动传感器、皮肤温度传感器、GPS、麦克风，各个传感器均具备采集驾驶员相关数据的功能，并且各个传感器采集的数据可通过基于Xcode开发的苹果手表应用进行处理和上传。本实施例方法包括以下步骤：
步骤1、获取苹果手表采集的驾驶人的四类数据，包括生理特征类数据、手部运动类数据、车辆运动类数据、语音类数据。
本实施例中，通过苹果手表中传感器采集的数据分为四类，如图3所示，其中：
第一类为生理特征类，包含：心率传感器使用光检查手腕上的血流速度来计算每分钟的心跳数；ECG传感器检测驾驶人心脏在每次心跳时发出的微小电脉冲；皮肤点活动传感器检测皮肤汗液中的细微电子变化；皮肤温度传感器检测驾驶人皮肤温度的轻微变化。根据人因工程、心理学等相关研究，人在愤怒时相比正常稳定情绪下，在生理指标上会产生变化。
第二类为手部运动类，包括：加速度计检测手表坐标系三个轴的加速度，陀螺仪检测手表坐标系三个轴的角速度。生活中驾驶人在路怒症出现时常会出现打杂方向盘、猛按汽笛等动作，利用手表对手部动作的捕捉和识别也是路怒症检测的重要特征。
第三类为车辆运动状态类，包括利用手表GPS数据推断车辆的运动状态。驾驶人佩戴苹果手表驾驶车辆时，可利用GPS数据形成行车轨迹，推导出车辆速度和加速度，路怒症驾驶人也常出现激烈驾驶等行为。
第四类为语音类，包括利用麦克风记录驾驶人的语音信息。驾驶人在路怒症出现时常伴随有大声谩骂和秽语。语音识别作为重要部分，思路是通过独立的语音识别模块将驾驶人实时语音片段与秽语库进行对比，统计出秽语出现次数及音量大小，作为综合分类模型的部分输入，而不是直接输入原始语音素材。
得到四类数据后，根据专家数据库从定性的角度对四类数据中包含的传感器数据与驾驶人情绪相关性分析，逐一对比驾驶员正常状态和路怒症状态下的每类数据中的传感器数据，找出其中具有明显差异的传感器数据，由此筛选得到与驾驶员路怒症状态具有相关性的传感器数据，用于步骤2中的特征参数提取。
步骤2、对步骤1从筛选出的四类数据的传感器数据进行预处理，形成以固定时间窗为范围的均值、标准差、极值，作为特征参数。由此，分别从生理特征指标、手部运动指标、车辆运动相关指标以及语音信息指标四个方面进行特征参数选取。
然后，采用方差分析法对得到的特征参数进行方差分析，研究驾驶员不同状态（正常和路怒）下对特征参数的影响。具体的以路怒症状态作为影响因子，以四类数据中传感器数据提取的特征参数作为结果变量，通过计算方差分析的F值和P值，判断驾驶员正常状态、路怒症状态两种驾驶情况下是否对特征参数产生影响，并得到路怒症状态影响的各个特征参数。
接着，采用二元斯皮尔曼相关系数法，对受路怒症状态影响的各个特征参数进行分析，挑选出与路怒症状态相关性最强的特征参数，并对相关性最强的特征参数建立路怒症状态标签，通过二元斯皮尔曼相关系数法，减少后续分类模型的复杂度。
步骤3、采用步骤2得到的具有标签的特征参数，对监督学习分类器进行训练，得到训练好的分类模型。
路怒症驾驶是一种复杂的生理和心理行为，在不同外部刺激下表现出高度的不确定性。为准确辨识驾驶人的正常驾驶和路怒症驾驶状态，需要在客观确定驾驶路怒症的各个状态基础上，结合四方面特征指标，通过分类器进行识别。
本实施例中，选择支持向量机（SVM）作为分类器，因为SVM是一种具有高泛化性能的分类器，故本实施例采用支持向量机作为分类器。
在对支持向量机进行训练前，先对步骤2得到的具有标签的特征参数进行预处理。考虑每个驾驶人具有一定的个体差异，所以需降低个体差异对状态分类的干扰，因此以每名驾驶人在正常驾驶状态下的四个维度特征值的均值作为参考基准。然后将步骤2得到的每个驾驶人路怒症状态下的具有标签的特征参数减去对应的参考基准值，由此得到的数据再进行归一化处理后作为数据集用于支持向量机的训练。
训练时，将数据集中的数据中的60%作为训练集、20%作为验证集、20%作为测试集。将训练集输入至支持向量机进行训练；将验证集输入至支持向量机，以调整支持向量机的最优参数；将测试集输入至支持向量机，获取支持向量机的检测准确率，由此得到训练好的分类模型。
步骤4、将训练好的分类模型部署于苹果手表中，同时在苹果手机中增设特征参数提取功能，由苹果手表采集驾驶人的待识别四类数据，并由苹果手表提取待识别四类数据的特征参数后，送入训练好的分类模型，由分类模型输出路怒症检测结果，并由苹果手表在检测到驾驶人存在路怒症时进行告警。
同时，在苹果手机中增设模型训练功能，苹果手机完成路怒症检测后，利用当前完成路怒症检测的四类数据的特征参数对训练集、测试集、验证集进行扩展，并对分类模型进行训练，由此实现分类模型的迭代训练，以提高检测准确率。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，本发明所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行的描述，并非对本发明构思和范围进行限定。在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，这种组合只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内以及不脱离本发明设计思想的前提下，本领域技术人员对本发明的技术方案作出的各种变型和改进，均应落入本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。

Claims (8)

1.基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取智能手表采集的驾驶人的四类数据，包括生理特征类数据、手部运动类数据、车辆运动类数据、语音类数据，每类数据包括至少一种传感器数据；然后从四类数据中筛选出与驾驶员路怒症状态具有相关性的传感器数据；
步骤2、对步骤1从筛选出的传感器数据进行预处理，以得到传感器数据的特征参数；然后对特征参数进行方差分析，以确定特征参数是否受驾驶员正常状态和路怒症状态影响，并得到路怒症状态影响的各个特征参数；接着采用二元斯皮尔曼相关系数法，对受路怒症状态影响的各个特征参数进行分析，得到与路怒症状态相关性最强的特征参数，并对相关性最强的特征参数建立路怒症状态标签；
步骤3、采用步骤2得到的具有标签的特征参数，对监督学习分类器进行训练，得到训练好的分类模型；
步骤4、采用步骤3得到的训练好的分类模型，对智能手表采集的驾驶人待识别的四类数据进行检测，得到路怒症检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，步骤1中对四类数据与驾驶人情绪进行相关性分析，相关系分析时逐一对比驾驶员正常状态和路怒症状态下的每类数据中的传感器数据，找出其中具有明显差异的传感器数据，即为筛选得到的与驾驶员路怒症状态具有相关性的传感器数据。
3.根据权利要求1所述的基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，步骤2中对步骤1从筛选出的传感器数据进行预处理时，按固定时间窗范围计算传感器数据的均值、标准差、极值，作为传感器数据的特征参数。
4.根据权利要求1所述的基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，步骤2中进行方差分析时，以路怒症状态作为影响因子，以特征参数作为结果变量，通过计算方差分析的F值和P值，判断驾驶员正常状态、路怒症状态两种驾驶情况下是否对特征参数产生影响。
5.根据权利要求1所述的基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，步骤3中，采用支持向量机作为分类器。
6.根据权利要求3所述的基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，步骤3中，以驾驶员正常状态下相应特征参数的均值作为参考基准，将步骤2得到的具有标签的特征参数减去对应的参考基准，由此得到的数据用于对监督学习分类器进行训练。
7.根据权利要求6所述的基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，步骤3中，对基于参考基准筛选后的数据进行归一化处理后，再用于对监督学习类分类器进行训练。
8.根据权利要求1所述的基于智能手表的驾驶人路怒症检测方法，其特征在于，步骤4中，将训练好的分类模型部署于智能手表中，用于进行路怒症检测。
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