[發明專利]基于路段實時通行狀況的疲勞駕駛判別方法

有效

• 申請號: 202010520735.2
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111696349B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 洪章陽;黃河;戴文艷;林文國;李昱東;吳迎暉
• 申請（專利權）人: 長威信息科技發展股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學俊

本發明涉及一種基于路段實時通行狀況的疲勞駕駛判別方法。該方法用實際車輛群體的通行花費時間進行動態建模，刻畫反映時效性和道路特征的疲勞（連續）駕駛判別模型。本發明由于以實時的路段通行狀況來判別車輛是否疲勞駕駛，因此能夠對車輛（駕駛人）的疲勞駕駛情況進行準確的判別。

技術領域

本發明涉及一種基于路段實時通行狀況的疲勞駕駛判別方法。

背景技術

隨著當前經濟社會的高速發展，物流產業的發達壯大，客貨運市場競爭日趨激烈，一些車主、駕駛人為了謀取經濟利益，長時間連續駕車，導致出現疲勞駕駛現象，屢次引發嚴重道路交通事故。

疲勞駕駛，是指駕駛人在長時間連續行車后，產生生理機能和心理機能的失調，而在客觀上出現駕駛技能下降的現象，從而導致駕駛人出現動作遲誤或過早，操作停頓或修正時間不當等不安全因素，極易發生道路交通安全事故。

現有的疲勞駕駛判別方式，或依賴于車載設備，導致數據有安全性風險，以及車載設備損壞會導致無法取證的問題，或根據路段固定的行車速度來判斷駕駛人是否存在疲勞駕駛，如此存在疲勞駕駛判別不能適應不同路況，容易誤判或漏判的情況。

發明內容

本發明的目的在于克服現有疲勞駕駛判別存在的缺陷，提供一種基于路段實時通行狀況的疲勞駕駛判別方法。

為實現上述目的，本發明的技術方案是：一種基于路段實時通行狀況的疲勞駕駛判別方法，包括如下步驟：

步驟S0、記錄各個路段各個時段內各類型車輛的通過相應路段的通行時間；

步驟S1、選擇一種關心的車輛類型；

步驟S2、對每個時段的每個路段，首先嘗試以兩個正態分布的Gaussian混合模型擬合車輛通行時間，第一個正態分布表示在該路段沒有停車休息車輛的通行時間分布，第二個正態分布表示在該路段停車休息車輛的通行時間分布；

步驟S3、對步驟S2中其中一時段的一路段，屬于第一個正態分布的樣本不超過屬于第二個正態分布的樣本ρ倍，則對該時段的該路段執行步驟S4，否則對其執行步驟S5，ρ為預設值；

步驟S4、由于經行該路段的同一類型車輛是否停車休息而導致的通行時間差異不顯著，對每個時段的每個路段，以一個正態分布擬合車輛通行時間，以預設的縮放因子λ放大該正態分布的標準差來判斷慢速車輛，即若需判別車輛通過該路段的通行時間與同一類型的車輛通過該路段的通行時間的均值相比大于λ倍標準差，則認為該車輛已在該路段休息，不存在疲勞駕駛情況，結束該車輛的疲勞駕駛判別，否則認為該車輛可能存在疲勞駕駛情況，執行步驟S6；

步驟S5、由于經行該路段的同一類型車輛是否停車休息而導致的通行時間有很大的差異，因此將步驟S3得到的預設時間段內經行該路段的同一類型車輛的通行時間擬合概率分布，區分為兩個正態分布，并得出兩個正態分布的期望和方差，顯然有停車休息車輛的通行時間的正態分布期望要大于沒有停車休息車輛的通行時間期望，由此，對于需判別車輛，根據其屬于兩個正態分布的幾率，計算該車輛的不停車通行概率；

步驟S6、選擇其他路段，重新執行步驟S3-S5，若該車輛在整個行駛軌跡的多個路段的不停車通行概率的乘積大于一固定閾值且行駛時間超過預設行駛時間，則認為該車輛存在疲勞駕駛。

在本發明一實施例中，步驟S2中，采用expectation-maximization迭代方法建立兩個正態分布的Gaussian混合模型，且考慮到兩個分布樣本數量很可能差別很大，為了有效地區分出小類樣本，以樣本數量的反比例加權，在似然計算時補償類別權重，相當于引入均勻分布先驗，具體實現方式如下：

(1)歸一化數據；

(2)設定每個正態分布的參數初始值，初始化相等的權重，所述參數為期望和方差；