CN117382621A - 一种关于车辆主动安全的方法、终端设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种关于车辆主动安全的方法、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息；基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，并基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数；基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数；基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略，通过确定不同安全指数以及总额和风险指数匹配不同的主动安全策略，综合考虑车辆安全的影响因素，提高主动安全的安全性。

Description

一种关于车辆主动安全的方法、终端设备及存储介质
技术领域
本申请涉及车辆主动安全技术领域，更具体地，涉及一种关于车辆主动安全的方法、终端设备及存储介质。
背景技术
随着社会的高速发展和人民生活水平的不断提高，道路上的汽车保有量大大增加，因此行车安全就成为目前汽车驾驶员最关注的事项的之一。
车辆主动安全系统能够防患于未然，主动避免交通事故的发生，目前，常见的主动安全系统主要包括防抱死制动系统(Antilock Brake System，ABS)，车辆电子稳定程序(Electronic Stability Program，ESP)，牵引力控制系统(Traction Control System，TCS)，电控驱动防滑系统(Acceleration Slip Regulation，ASR)，四轮转向稳定控制系统(4 Wheel Steering，4WS)等。
但是目前的主动安全一般仅监控车辆行驶中安全影响因素中的一个，例如仅检测驾驶员的疲劳程度或道路信息等，但是在车辆实际行驶过程中，车辆安全受到不同因素综合影响，这就导致目前的主动安全方法的安全性较低。
因此，如何提供一种关于车辆主动安全的方法、终端设备及存储介质，实现对车辆安全影响因素的综合考虑，进而确定主动安全策略，提高主动安全的安全性，是目前有待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种关于车辆主动安全的方法、终端设备及存储介质，用以解决现有技术中主动安全系统的安全性较低的技术问题，所述方法包括：
获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息；
基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，并基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数；
基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数；
基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略。
在其中一些具体实施例中，获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息，具体为：
在检测到驾驶员存在异常的时刻起，采集第一预设时间段内的驾驶员信息，所述驾驶员信息包括驾驶员的面部信息、驾驶员座位处的压力信息、方向盘转动信息；
在检测到所述车辆的环境信息存在风险时，获取车联网中的其他车辆的预警信息、车辆周围其他车辆的行驶信息及车辆接收到的风险信息。
在其中一些具体实施例中，基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，具体为：
预先设定驾驶员信息的风险等级为第一驾驶员风险等级、第二驾驶员风险等级、第三驾驶员风险等级，并为所述第一驾驶员风险等级设定对应的第一驾驶员评分、第二驾驶员风险等级设定对应的第二驾驶员评分、第三驾驶员风险等级设定对应的第三驾驶员评分，其中按照第一驾驶员风险等级、第二驾驶员风险等级、第三驾驶员风险等级的顺序驾驶员信息对应的风险依次升高，其对应的评分也依次升高；
通过车内摄像头获取在第一预设时间段内的驾驶员的闭眼时长，并基于所述闭眼时长确定所述面部信息对应的驾驶员评分；
获取在第一预设时间段内的驾驶员座位处的压力平均值，并将所述压力平均值与标准压力值进行比较，根据比较结果确定压力信息对应的驾驶员评分；
获取在第一预设时间段内的驾驶员的方向盘转动信息，并基于所述方向盘转动信息确定方向盘当前的修正频率、转动幅度，基于所述方向盘当前的修正频率、转动幅度确定方向盘转动信息对应的驾驶员评分；
当所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分中任一为第三驾驶员评分，则将第三驾驶员评分赋予所述第一安全指数；
当所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分均不为第三驾驶员评分，则按照第一安全指数计算公式确定第一安全指数；
其中，所述第一安全指数计算公式为K1＝a1X1+a2X2+a3X3；
所述K1为所述第一安全指数，a1、a2、a3分别为所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分的权重值，X1、X2、X3分别为所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分。
在其中一些具体实施例中，基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数：
预先设定环境信息的风险等级为第一环境风险等级、第二环境风险等级、第三环境风险等级，并为所述第一环境风险等级设定对应的第一环境评分、第二环境风险等级设定对应的第二环境评分、第三环境风险等级设定对应的第三环境评分，其中按照第一环境风险等级、第二环境风险等级、第三环境风险等级的顺序环境信息对应的风险依次升高，其对应的评分也依次升高；
基于所述车联网中的其他车辆的预警信息及车辆接收到的风险信息确定行驶过程中障碍物信息对应的环境评分；
基于所述车辆周围其他车辆的形式信息确定其他车辆对应的环境评分；
当行驶过程中障碍物信息对应的环境评分及其他车辆对应的环境评分中任一为第三环境评分，则将第三环境评分赋予所述第二安全指数；
当行驶过程中障碍物信息对应的环境评分及其他车辆对应的环境评分中均不为第三环境评分，则按照第二安全指数计算公式确定第一安全指数；
其中，所述第二安全指数计算公式为K2＝b1Y1+b2Y2；
所述K1为所述第一安全指数，b1、b2分别为所述障碍物信息对应的环境评分、其他车辆对应的环境评分的权重值，Y1、Y2分别为所述障碍物信息对应的环境评分、其他车辆对应的环境评分。
在其中一些具体实施例中，基于所述车联网中的其他车辆的预警信息及车辆接收到的风险信息确定行驶过程中障碍物信息对应的环境评分，具体为：
识别所述车辆接收到的风险信息中携带的障碍物信息；
确定所述障碍物信息对应的第一区域范围；
接收所述第一区域范围内其他车辆的预警信息，并解析其他车辆的预警信息内的障碍物信息与车辆接收到的风险信息中携带的障碍物信息是否一致；
若一致，则基于车辆的当前车速及与所述第一区域范围的距离确定所述障碍物信息对应的环境评分；
若不一致，则为障碍物信息对应的环境评分赋值为0。
在其中一些具体实施例中，基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数具体通过如下公式得出：
其中，k3为所述综合安全指数，kn为第一安全指数或第二安全指数，cn为第一安全指数或第二安全指数对应的权重值。
在其中一些具体实施例中，基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略，具体为：
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中至少一个处于其最高风险等级范围内时，启动高风险主动安全策略，向驾驶员发送安全风险预警，并监测驾驶员的操作信息，若在预定时间内驾驶员未执行安全制动操作，则车辆根据当前车辆的行驶信息与周边车辆的行驶信息控制车辆执行紧急避险操作；
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中至少一个处于其中风险等级范围内时，向用户发送预警指令，直到驾驶员确认接收到所述预警指令，所述预警指令中至少包括风险类型、障碍物位置中的一个；
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中均处于其低风险等级范围内时，不执行主动安全策略。
在其中一些具体实施例中，车辆根据当前车辆的行驶信息与周边车辆的行驶信息控制车辆执行紧急避险操作，还包括：
关闭驾驶员的油门响应及方向盘响应，并进入自动控制停车流程；
根据当前车辆的行驶信息及周边车辆的行驶信息生成目标停车位置及停车减速度信息，所述停车减速度信息具体为车辆纵向行驶方向的减速度且至少包括基础减速度s1、横向失效或丢失横向控制目标减速度s2、安全停车超时减速度s3、危险目标减速度s4，安全停车过程中的最终减速度取Min(s1、s2、s3、s4)；
基于深度学习算法确定车辆的车道线置信度；
在车道线置信度大于或等于第一置信度阈值时，根据两侧车道线控制车辆在车道内对中行驶；
如果车道线置信度小于第一置信度阈值，根据周围车辆的行驶信息确定出参考的行驶车道线，进行横向控制，并按照所述最终减速度执行停车操作，直到行驶至所述目标停车位置。
另一方面，本申请还提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上所述所述的方法。
另一方面，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
通过应用以上技术方案，提出一种关于车辆主动安全的方法，所述方法包括：获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息；基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，并基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数；基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数；基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略，通过确定不同安全指数以及总额和风险指数匹配不同的主动安全策略，综合考虑车辆安全的影响因素，提高主动安全的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例提出的一种关于车辆主动安全的方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例提出的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示，本申请提出了一种关于车辆主动安全的方法，该方法包括以下步骤：
步骤S101，获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息。
为了获取驾驶员信息及环境信息，在本申请的一些实施例中，获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息，具体为：
在检测到驾驶员存在异常的时刻起，采集第一预设时间段内的驾驶员信息，所述驾驶员信息包括驾驶员的面部信息、驾驶员座位处的压力信息、方向盘转动信息；
在检测到所述车辆的环境信息存在风险时，获取车联网中的其他车辆的预警信息、车辆周围其他车辆的行驶信息及车辆接收到的风险信息。
本实施例中，通过车内的检测设备，例如摄像头实时监测驾驶员的异常，在检测到异常的时刻起，采集第一预设时间段内的驾驶员的面部信息、驾驶员座位处的压力信息、方向盘转动信息，面部信息以方便确认驾驶员是否处于疲劳驾驶或紧急昏迷等状态，作为的压力信息及方向盘转动信息也可以进一步确认驾驶员是否处于正常驾驶状态。
本实施例中，对车辆周围的信息进行实时采集，包括车联网中的其他车辆的预警信息、车辆周围其他车辆的行驶信息及车辆接收到的风险信息。
需要说明的是，上述驾驶员信息及环境信息的包含范围仅是作为一种具体实施例进行说明，而并非是对其范围的具体限定，在实际场景中，可以根据车辆行驶环境及安全需要进一步扩大或缩小范围。
步骤S102，基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，并基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数。
本实施例中，根据驾驶员信息确定出驾驶员对应的安全指数，并根据环境信息确定出对应的安全指数，分别为第一安全指数与第二安全指数。
为了确定第一安全指数，在本申请的具体实施中，基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，具体为：
预先设定驾驶员信息的风险等级为第一驾驶员风险等级、第二驾驶员风险等级、第三驾驶员风险等级，并为所述第一驾驶员风险等级设定对应的第一驾驶员评分、第二驾驶员风险等级设定对应的第二驾驶员评分、第三驾驶员风险等级设定对应的第三驾驶员评分，其中按照第一驾驶员风险等级、第二驾驶员风险等级、第三驾驶员风险等级的顺序驾驶员信息对应的风险依次升高，其对应的评分也依次升高；
通过车内摄像头获取在第一预设时间段内的驾驶员的闭眼时长，并基于所述闭眼时长确定所述面部信息对应的驾驶员评分；
获取在第一预设时间段内的驾驶员座位处的压力平均值，并将所述压力平均值与标准压力值进行比较，根据比较结果确定压力信息对应的驾驶员评分；
获取在第一预设时间段内的驾驶员的方向盘转动信息，并基于所述方向盘转动信息确定方向盘当前的修正频率、转动幅度，基于所述方向盘当前的修正频率、转动幅度确定方向盘转动信息对应的驾驶员评分；
当所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分中任一为第三驾驶员评分，则将第三驾驶员评分赋予所述第一安全指数；
当所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分均不为第三驾驶员评分，则按照第一安全指数计算公式确定第一安全指数；
其中，所述第一安全指数计算公式为K1＝a1X1+a2X2+a3X3；
所述K1为所述第一安全指数，a1、a2、a3分别为所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分的权重值，X1、X2、X3分别为所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分。
本实施例中，预先设置驾驶员评分，并针对驾驶员信息中的不同信息确定其对应的驾驶员评分，该信息中驾驶员行为越危险，该信息对应的驾驶员评分越高，根据不同信息的驾驶员评分以及赋予其的权重确定驾驶员的第一安全指数。
为了获取第二安全指数，在本申请的一些实施例中，基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数：
预先设定环境信息的风险等级为第一环境风险等级、第二环境风险等级、第三环境风险等级，并为所述第一环境风险等级设定对应的第一环境评分、第二环境风险等级设定对应的第二环境评分、第三环境风险等级设定对应的第三环境评分，其中按照第一环境风险等级、第二环境风险等级、第三环境风险等级的顺序环境信息对应的风险依次升高，其对应的评分也依次升高；
基于所述车联网中的其他车辆的预警信息及车辆接收到的风险信息确定行驶过程中障碍物信息对应的环境评分；
基于所述车辆周围其他车辆的形式信息确定其他车辆对应的环境评分；
当行驶过程中障碍物信息对应的环境评分及其他车辆对应的环境评分中任一为第三环境评分，则将第三环境评分赋予所述第二安全指数；
当行驶过程中障碍物信息对应的环境评分及其他车辆对应的环境评分中均不为第三环境评分，则按照第二安全指数计算公式确定第一安全指数；
其中，所述第二安全指数计算公式为K2＝b1Y1+b2Y2；
所述K1为所述第一安全指数，b1、b2分别为所述障碍物信息对应的环境评分、其他车辆对应的环境评分的权重值，Y1、Y2分别为所述障碍物信息对应的环境评分、其他车辆对应的环境评分。
为了获取障碍物信息对应的环境评分，在本申请的一些实施例中，基于所述车联网中的其他车辆的预警信息及车辆接收到的风险信息确定行驶过程中障碍物信息对应的环境评分，具体为：
识别所述车辆接收到的风险信息中携带的障碍物信息；
确定所述障碍物信息对应的第一区域范围；
接收所述第一区域范围内其他车辆的预警信息，并解析其他车辆的预警信息内的障碍物信息与车辆接收到的风险信息中携带的障碍物信息是否一致；
若一致，则基于车辆的当前车速及与所述第一区域范围的距离确定所述障碍物信息对应的环境评分；
若不一致，则为障碍物信息对应的环境评分赋值为0。
本实施例中，由于对障碍物的监测可能存在错误，即障碍物误报，因此本方案中首先需要确定障碍物信息是否准确，若障碍物信息准确无误，则根据距离障碍物的距离及车速确定对应的环境评分，若不准确，则忽略障碍物信息并为其对应的环境评分赋值0。
步骤S103，基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数。
本实施例中，综合安全评分的设置目的是，在行驶过程中，可能驾驶员引起的风险并不严重，同时环境因素导致的安全风险也较低，但两者结合所导致的风险可能就会增加，也即是行车的风险需要综合考虑不同因素，因此通过上述设置，保证对主动安全的安全性进行准确评估。
为了获取综合安全指数，在本申请的一些实施例中，基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数具体通过如下公式得出：
其中，k3为所述综合安全指数，kn为第一安全指数或第二安全指数，cn为第一安全指数或第二安全指数对应的权重值。
步骤S104，基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略。
本实施例中，根据第一安全指数、第二安全指数及综合风险指数的计算结果与其对应的参考标准比较，并确定出对应的主动安全策略。
为了确定所述车辆的主动安全策略，在本申请的一些实施例中，基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略，具体为：
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中至少一个处于其最高风险等级范围内时，启动高风险主动安全策略，向驾驶员发送安全风险预警，并监测驾驶员的操作信息，若在预定时间内驾驶员未执行安全制动操作，则车辆根据当前车辆的行驶信息与周边车辆的行驶信息控制车辆执行紧急避险操作；
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中至少一个处于其中风险等级范围内时，向用户发送预警指令，直到驾驶员确认接收到所述预警指令，所述预警指令中至少包括风险类型、障碍物位置中的一个；
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中均处于其低风险等级范围内时，不执行主动安全策略。
为了执行紧急避险操作，在本申请的一些实施例中，车辆根据当前车辆的行驶信息与周边车辆的行驶信息控制车辆执行紧急避险操作，还包括：
关闭驾驶员的油门响应及方向盘响应，并进入自动控制停车流程；
根据当前车辆的行驶信息及周边车辆的行驶信息生成目标停车位置及停车减速度信息，所述停车减速度信息具体为车辆纵向行驶方向的减速度且至少包括基础减速度s1、横向失效或丢失横向控制目标减速度s2、安全停车超时减速度s3、危险目标减速度s4，安全停车过程中的最终减速度取Min(s1、s2、s3、s4)；
基于深度学习算法确定车辆的车道线置信度；
在车道线置信度大于或等于第一置信度阈值时，根据两侧车道线控制车辆在车道内对中行驶；
如果车道线置信度小于第一置信度阈值，根据周围车辆的行驶信息确定出参考的行驶车道线，进行横向控制，并按照所述最终减速度执行停车操作，直到行驶至所述目标停车位置。
本实施例中，在判断车辆存在最高风险等级时，执行紧急避险操作，例如驾驶员处于熟睡状态或昏迷状态，且通过警报信息提醒后，驾驶员仍无法恢复正常驾驶状态，此时关闭驾驶员对车辆的操作，通过确定纵向及横向的速度确认及周围环境的判断，执行紧急停车处理。
通过应用以上技术方案，提出一种关于车辆主动安全的方法，所述方法包括：获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息；基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，并基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数；基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数；基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略，通过确定不同安全指数以及总额和风险指数匹配不同的主动安全策略，综合考虑车辆安全的影响因素，提高主动安全的安全性。
图2示出了本发明实施例所适用的一种终端设备的结构示意图，如图2所示，该终端设备可以为服务器或者用户终端，该终端设备可以用于实施本发明任一实施例中提供的方法。
如图2中所示，该终端设备1000主要可以包括至少一个处理器1001(图2中示出了一个)、存储器1002、通信模块1003和输入/输出接口1004等组件，可选的，各组件之间可以通过总线1005实现连接通信。需要说明的是，图2中示出的该终端设备1000的结构只是示意性的，并不构成对本申请实施例提供的方法所适用的终端设备的限定。
其中，存储器1002可以用于存储操作系统和应用程序等，应用程序可以包括在被处理器1001调用时实现本发明实施例所示方法的计算机程序，还可以包括用于实现其他功能或服务的程序。存储器1002可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和计算机程序的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(ElectricallyErasable Programmable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(CompactDisc Read Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
处理器1001通过总线1005与存储器1002连接，通过调用存储器1002中所存储的应用程序实现相应的功能。其中，处理器1001可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(FieldProgrammableGate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合，其可以实现或执行结合本发明公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器1001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
终端设备1000可以通过通信模块1003(可以包括但不限于网络接口等组件)连接到网络，以通过网络与其它设备(如用户终端或服务器等)的通信，实现数据的交互，如向其他设备发送数据或从其他设备接收数据。其中，通信模块1003可以包括有线网络接口和/或无线网络接口等，即通信模块可以包括有线通信模块或无线通信模块中的至少一项。
终端设备1000可以通过输入/输出接口1004可以连接所需要的输入/输出设备，如键盘、显示设备等，终端设备100自身可以具有显示设备，还可以通过接口1004外接其他显示设备。可选的，通过该接口1004还可以连接存储装置，如硬盘等，以可以将终端设备1000中的数据存储到存储装置中，或者读取存储装置中的数据，还可以将存储装置中的数据存储到存储器1002中。可以理解的，输入/输出接口1004可以是有线接口，也可以是无线接口。根据实际应用场景的不同，与输入/输出接口1004连接的设备，可以是终端设备1000的组成部分，也可以是在需要时与终端设备1000连接的外接设备。
用于连接各组件的总线1005可以包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线1005可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。根据功能的不同，总线1005可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
可选的，对于本发明实施例所提供的方案而言，存储器1002可以用于存储执行本发明方案的计算机程序，并由处理器1001来运行，处理器1001运行该计算机程序时实现本发明实施例提供的方法或装置的动作。
基于与本申请实施例提供的方法相同的原理，本申请实施例提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现前述方法实施例的相应内容。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，该产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现前述方法实施例的相应内容。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“进入”、“相连”、“连接”、等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”，“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种关于车辆主动安全的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息；
基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，并基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数；
基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数；
基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取车辆行驶过程中的驾驶员信息及所述车辆的环境信息，具体为：
在检测到驾驶员存在异常的时刻起，采集第一预设时间段内的驾驶员信息，所述驾驶员信息包括驾驶员的面部信息、驾驶员座位处的压力信息、方向盘转动信息；
在检测到所述车辆的环境信息存在风险时，获取车联网中的其他车辆的预警信息、车辆周围其他车辆的行驶信息及车辆接收到的风险信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述驾驶员信息确定所述车辆的第一安全指数，具体为：
预先设定驾驶员信息的风险等级为第一驾驶员风险等级、第二驾驶员风险等级、第三驾驶员风险等级，并为所述第一驾驶员风险等级设定对应的第一驾驶员评分、第二驾驶员风险等级设定对应的第二驾驶员评分、第三驾驶员风险等级设定对应的第三驾驶员评分，其中按照第一驾驶员风险等级、第二驾驶员风险等级、第三驾驶员风险等级的顺序驾驶员信息对应的风险依次升高，其对应的评分也依次升高；
通过车内摄像头获取在第一预设时间段内的驾驶员的闭眼时长，并基于所述闭眼时长确定所述面部信息对应的驾驶员评分；
获取在第一预设时间段内的驾驶员座位处的压力平均值，并将所述压力平均值与标准压力值进行比较，根据比较结果确定压力信息对应的驾驶员评分；
获取在第一预设时间段内的驾驶员的方向盘转动信息，并基于所述方向盘转动信息确定方向盘当前的修正频率、转动幅度，基于所述方向盘当前的修正频率、转动幅度确定方向盘转动信息对应的驾驶员评分；
当所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分中任一为第三驾驶员评分，则将第三驾驶员评分赋予所述第一安全指数；
当所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分均不为第三驾驶员评分，则按照第一安全指数计算公式确定第一安全指数；
其中，所述第一安全指数计算公式为K1＝a1X1+a2X2+a3X3；
所述K1为所述第一安全指数，a1、a2、a3分别为所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分的权重值，X1、X2、X3分别为所述面部信息对应的驾驶员评分、压力信息对应的驾驶员评分及方向盘转动信息对应的驾驶员评分。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述环境信息确定所述车辆的第二安全指数：
预先设定环境信息的风险等级为第一环境风险等级、第二环境风险等级、第三环境风险等级，并为所述第一环境风险等级设定对应的第一环境评分、第二环境风险等级设定对应的第二环境评分、第三环境风险等级设定对应的第三环境评分，其中按照第一环境风险等级、第二环境风险等级、第三环境风险等级的顺序环境信息对应的风险依次升高，其对应的评分也依次升高；
基于所述车联网中的其他车辆的预警信息及车辆接收到的风险信息确定行驶过程中障碍物信息对应的环境评分；
基于所述车辆周围其他车辆的形式信息确定其他车辆对应的环境评分；
当行驶过程中障碍物信息对应的环境评分及其他车辆对应的环境评分中任一为第三环境评分，则将第三环境评分赋予所述第二安全指数；
当行驶过程中障碍物信息对应的环境评分及其他车辆对应的环境评分中均不为第三环境评分，则按照第二安全指数计算公式确定第一安全指数；
其中，所述第二安全指数计算公式为K2＝b1Y1+b2Y2；
所述K1为所述第一安全指数，b1、b2分别为所述障碍物信息对应的环境评分、其他车辆对应的环境评分的权重值，Y1、Y2分别为所述障碍物信息对应的环境评分、其他车辆对应的环境评分。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述车联网中的其他车辆的预警信息及车辆接收到的风险信息确定行驶过程中障碍物信息对应的环境评分，具体为：
识别所述车辆接收到的风险信息中携带的障碍物信息；
确定所述障碍物信息对应的第一区域范围；
接收所述第一区域范围内其他车辆的预警信息，并解析其他车辆的预警信息内的障碍物信息与车辆接收到的风险信息中携带的障碍物信息是否一致；
若一致，则基于车辆的当前车速及与所述第一区域范围的距离确定所述障碍物信息对应的环境评分；
若不一致，则为障碍物信息对应的环境评分赋值为0。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第一安全指数与所述第二安全指数生成所述车辆的综合安全指数具体通过如下公式得出：
其中，k3为所述综合安全指数，kn为第一安全指数或第二安全指数，cn为第一安全指数或第二安全指数对应的权重值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数确定所述车辆的主动安全策略，具体为：
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中至少一个处于其最高风险等级范围内时，启动高风险主动安全策略，向驾驶员发送安全风险预警，并监测驾驶员的操作信息，若在预定时间内驾驶员未执行安全制动操作，则车辆根据当前车辆的行驶信息与周边车辆的行驶信息控制车辆执行紧急避险操作；
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中至少一个处于其中风险等级范围内时，向用户发送预警指令，直到驾驶员确认接收到所述预警指令，所述预警指令中至少包括风险类型、障碍物位置中的一个；
当第一安全指数、第二安全指数及所述综合风险指数中均处于其低风险等级范围内时，不执行主动安全策略。
8.根据权利要求7所述的发明，其特征在于，车辆根据当前车辆的行驶信息与周边车辆的行驶信息控制车辆执行紧急避险操作，还包括：
关闭驾驶员的油门响应及方向盘响应，并进入自动控制停车流程；
根据当前车辆的行驶信息及周边车辆的行驶信息生成目标停车位置及停车减速度信息，所述停车减速度信息具体为车辆纵向行驶方向的减速度且至少包括基础减速度s1、横向失效或丢失横向控制目标减速度s2、安全停车超时减速度s3、危险目标减速度s4，安全停车过程中的最终减速度取Min(s1、s2、s3、s4)；
基于深度学习算法确定车辆的车道线置信度；
在车道线置信度大于或等于第一置信度阈值时，根据两侧车道线控制车辆在车道内对中行驶；
如果车道线置信度小于第一置信度阈值，根据周围车辆的行驶信息确定出参考的行驶车道线，进行横向控制，并按照所述最终减速度执行停车操作，直到行驶至所述目标停车位置。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法。
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