[發明專利]一種汽車乘員情緒識別方法及電子設備

在審

• 申請號: 202010622404.X
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111797755A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 陶偉謙;張璟政;唐烈萍
• 申請（專利權）人: 東風汽車有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N7/00;G06N20/00
• 代理公司: 北京邦信陽專利商標代理有限公司 11012
• 代理人: 黃澤雄

本發明公開一種汽車乘員情緒識別方法及電子設備，方法包括：獲取當前駕駛場景中的行車狀態參數；將所述行車狀態參數輸入場景情緒模型，得到與所述行車狀態參數對應的情緒特征值，作為乘員情緒；執行與所述乘員情緒對應的情緒操作。本發明根據當前行車狀態推測出用戶當前的情緒狀態，相比通過視覺或對話推測情緒，本發明的方式更加準確。本發明基于當前行車狀態對用戶當前情緒狀態的推測，一方面推測的結果也會更加地精準，另一方面行車狀態的因素容易獲取并且可以量化，整體方案實施所需的硬件算力及成本相比視覺和對話推測的方案要低。

技術領域

本發明涉及汽車相關技術領域，特別是一種汽車乘員情緒識別方法及電子設備

背景技術

駕駛場景下的汽車乘員情緒識別，主要通過識別乘員情緒，然后執行與乘員情緒相應的措施，例如播放適合乘員情緒的歌曲等。

現有的乘員情緒識別主要采用視覺識別或者語音對話文本分析。

1.視覺識別方式

這種方式主要基于視覺處理的方法，檢測出人臉，識別出人臉關鍵點信息，解析出人臉屬性值(情緒)。這種方式基于面部表情的情緒推斷，能夠較為直接地反映出當前表情對應的情緒狀態。但車載場景的表情(除中性表情外)往往是暫態的，較難反映出一個人情緒的基本面，因此，在部分情況下表情并不能反映出人的真實心理狀態。

2.基于語音對話文本分析的情緒推測

這種方式主要在對話場景中，識別對話文本背后蘊含的用戶情緒。然而，這種方式并不適合車載場景。在車載場景下，語音交互目前大多還都是指令式的，較難作為車載場景下的情緒判斷來源。

發明內容

基于此，有必要針對現有技術的汽車乘員情緒識別存在識別不準確的技術問題，提供一種汽車乘員情緒識別方法及電子設備。

本發明提供一種汽車乘員情緒識別方法，包括：

獲取當前駕駛場景中的行車狀態參數；

將所述行車狀態參數輸入場景情緒模型，得到與所述行車狀態參數對應的情緒特征值，作為乘員情緒；

執行與所述乘員情緒對應的情緒操作。

進一步地，所述行車狀態參數包括：當前路況類型、當前天氣狀況、出行目的地類型、和/或出行時間段。

更進一步地：

所述路況類型包括路況暢通、路況緩行、和/或路況擁堵；

所述天氣狀況包括：光照、溫度、風速、和/或天氣類型；

所述出行目的地類型包括：休閑娛樂目的地、工作目的地、辦事目的地、和/或醫療目的地；

所述出行時間段包括：在工作日的一個或多個出行時間段、和/或在節假日的一個或多個出行時間段。

進一步地，所述場景情緒模型采用如下方式訓練得到：

獲取多個參與者在多個駕駛場景下的情緒特征值；

以每個駕駛場景的行車狀態參數作為訓練輸入，將與每個駕駛場景對應的情緒特征值作為訓練響應，采用機器學習算法進行訓練，得到關于行車狀態參數與情緒特征值對應關系的場景情緒模型。

進一步地，所述將所述行車狀態參數輸入場景情緒模型，得到與所述行車狀態參數對應的情緒特征值，作為乘員情緒，具體包括：

獲取汽車乘員的乘員信息，將所述行車狀態參數以及所述乘員信息輸入場景乘員情緒模型，得到與所述行車狀態參數和所述乘員信息對應的情緒特征值，作為所述乘員的乘員情緒。

更進一步地，所述乘員信息包括乘員年齡、乘員喜好、乘員通勤時間、和/或乘員職業。