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原文传递一种基于强化学习的智能网联汽车安全驾驶监控系统

专利名称：	一种基于强化学习的智能网联汽车安全驾驶监控系统
摘要：	本发明公开了一种基于强化学习的智能网联汽车安全驾驶监控系统，包括：驾驶人状态监测模块，用于根据图像识别技术完成对行车过程中驾驶人的驾驶行为监测，并将监测数据发送至信息处理与报警模块；车辆状态检测模块，用于车辆状态检测模块用于检测驾驶人离开后车辆的状态；生命体探测模块，用于根据图像识别技术完成对车内生命体的探测；信息处理与报警模块，用于根据接收的数据，对驾驶人在驾驶过程中的不良驾驶行为和疲劳驾驶状态进行提醒，并对驾驶人离开车辆后的车辆进行安全分析，当满足报警逻辑时进行报警。本发明能纠正驾驶人不良驾驶习惯和提醒疲劳驾驶行为，并在锁车后自动报警，提高车辆安全性，避免车内生命体受到伤害。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	湖北;42
申请人：	武汉理工大学
发明人：	陈志军;卢富明;严浩;陈德鹏;甘梦霖;刘雪涛;饶昆鹏
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-07T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-26T00:00:00+0800
申请号：	CN201910727357.2
公开号：	CN110497850A
代理机构：	湖北武汉永嘉专利代理有限公司
代理人：	钟锋
分类号：	B60Q9/00(2006.01);B;B60;B60Q;B60Q9
申请人地址：	430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
主权项：	1.一种基于强化学习的智能网联汽车安全驾驶监控系统，其特征在于，包括：车辆状态检测模块、驾驶人状态监测模块、车内生命体探测模块与信息处理与报警模块；所述驾驶人状态监测模块，用于根据图像识别技术完成对行车过程中驾驶人的驾驶行为监测，并将监测数据发送至信息处理与报警模块；所述车辆状态检测模块，用于车辆状态检测模块用于检测驾驶人离开后车辆的状态，包括：车门锁设备信息、车内温度信息、车内CO2和CO浓度；所述生命体探测模块，用于根据图像识别技术完成对车内生命体的探测，并将探测数据发送给信息处理与报警模块；所述信息处理与报警模块，用于根据接收的数据，对驾驶人在驾驶过程中的不良驾驶行为和疲劳驾驶状态进行提醒，以纠正驾驶人不良驾驶行为和提醒疲劳驾驶行为，并对驾驶人离开车辆后的车辆进行安全分析，当满足报警逻辑时通过通信系统进行报警。 2.根据权利要求1所述的基于强化学习的智能网联汽车安全驾驶监控系统，其特征在于，所述信息处理与报警模块，根据接收的数据，进行安全分析，具体如下： 1)根据驾驶人状态监测模块的数据判断驾驶人是否离开了车辆；若离开了车辆，则转入步骤2)； 2)根据车辆状态检测模块的数据判断车辆是否为停车后锁门状态，根据采集的车门锁设备信息、车内温度信息、车辆速度信息，通过信息融合分析后得到车辆此时状态，若车辆确定为停车后锁门状态，则转入步骤3)； 3)根据生命体探测模块采集的图像数据基于深度学习算法，检测车内是否存在遗漏生命体； 4)根据车内温度、车内CO2和CO浓度、车主位置距离车辆距离信息设定三种危险程度阈值，分别为：轻度危险、中度危险、重度危险；若驾驶员不在车内、车辆熄火且车内密闭时间超过5分钟，则判定为轻度危险；启动延时报警，5分钟后向车主手机发送报警短信；若驾驶员不在车内、车辆熄火且密闭时间超过10分钟，或车内CO2浓度为0.1％至0.15％，则判定为中度危险；采取立即向车主发送报警短信的措施：若车内CO2浓度处于0.15％至0.2％或CO浓度超过设定阈值，则判定为重度危险；采取强制开窗换气措施。 3.根据权利要求1所述的基于强化学习的智能网联汽车安全驾驶监控系统，其特征在于，所述驾驶人状态监测模块通过设置的摄像头识别后发送驾驶位人脸识别情况到信息处理与报警模块，若识别到驾驶位有人，则对驾驶人行为状态进行实时监控，对驾驶人在驾驶过程中的不良驾驶行为和疲劳驾驶状态进行提醒，以纠正驾驶人不良驾驶行为和提醒疲劳驾驶行为；若持续无法识别到人脸信息超过5秒或眼睛闭合超过3秒，会开启语音报警；若持续无法识别驾驶位人脸信息超过10秒，默认驾驶人下车，触发车辆状态检测模块工作。
所属类别：	发明专利