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申请/专利权人：慧之安信息技术股份有限公司

摘要：本发明提供了车载型安全驾驶检测装置，其包括车内摄像模块、车外摄像模块和追踪定位模块分别采集车舱内部环境影像、外部环境影像和实时位置信息；根据车舱内部环境影像和外部环境影像，分别确定车舱内部当前发生的驾驶场景相关信息和车辆所处路面的行车场景相关信息，继而判断车舱内部当前是否发生危险驾驶事件和车辆当前是否发生行车障碍事件，最后结合车辆的实时位置信息，指示车辆内部安装的人机交互模块生成相应的驾驶行为提醒消息或行车环境指示消息；上述装置通过集成不同摄像模块和定位模块对车辆的内部和外部进行全面的监测，充分利用车辆行驶过程中所有相关人与物的实时状态，对车辆进行全面安全监控，降低车辆监测的可靠性。

主权项：1.车载型安全驾驶检测装置，其特征在于，其包括：车内摄像模块，其用于采集车辆的车舱内部环境影像；车外摄像模块，其用于采集车辆所处路面的外部环境影像；追踪定位模块，其用于连续采集车辆的实时位置信息；边缘计算模块，其分别与所述车内摄像模块和所述车外摄像模块连接，用于分别对所述车舱内部环境影像和所述外部环境影像进行分析处理，确定车舱内部当前发生的驾驶场景相关信息和车辆所处路面的行车场景相关信息；所述边缘计算模块还用于对预设时间段收集得到的驾驶场景相关信息进行分析处理，判断车舱内部当前是否发生危险驾驶事件；所述边缘计算模块还用于对所述行车场景相关信息进行分析处理，判断车辆当前是否发生行车障碍事件；车辆管理平台终端，其用于接收和分析所述危险驾驶事件或所述行车障碍事件发生与否的判断结果，以及车辆的实时位置信息，从而指示车辆内部安装的人机交互模块生成相应的驾驶行为提醒消息或行车环境指示消息；其中，所述边缘计算模块还用于对预设时间段收集得到的驾驶场景相关信息进行分析处理，判断车舱内部当前是否发生危险驾驶事件具体包括：所述边缘计算模块对从车辆被启动的时刻到当前时刻之间的时间段内收集得到的车窗开关状态信息进行分析处理，判断车窗是否处于打开状态；若是，则再对每个人员各自的动作状态信息进行分析处理，判断车舱内部的人员是否存在将身体部分探出车窗外；若是，则确定车舱内部当前发生危险驾驶事件；若否，则确定车舱内部当前未发生危险驾驶事件；所述边缘计算模块还对从车辆被启动的时刻到当前时刻之间的时间段内收集得到的驾驶员的动作状态信息进行分析处理，判断驾驶员是否存在视线未持续注视前方的行为；若是，则确定车舱内部当前发生危险驾驶事件；若否，则确定车舱内部当前未发生危险驾驶事件；其中，若判断车舱内部的人员存在将身体部分探出车窗外的情况，则确定车舱内部当前发生危险驾驶事件，并进一步确定探出车窗外的人员数量，以及每个探出车窗外的人员探出的身体部分长度，并根据探出车窗外的人员数量和每个探出车窗外的人员探出的身体部分长度，控制除了驾驶员座位外的其他座位进行坐垫振动；若探出车窗外的人员数量为车舱内部总人数的一半，则根据探出车窗外的人员数量，每个探出车窗外的人员探出的身体部分长度和车外环境温度，控制位于驾驶员座位处的空调的温度和风速，其具体过程为：步骤S1，利用下面公式（1），根据探出车窗外的人员数量和每个探出车窗外的人员探出的身体部分长度，控制除了驾驶员座位外的其他座位进行坐垫振动的振动频率， （1）在上述公式（1）中，表示除了驾驶员座位外的其他座位进行坐垫振动的振动频率；表示坐垫下安装的振动设备的最大振动频率；表示示第个探出车窗外的人员探出的身体部分长度；表示探出车窗外的人员数量；表示预设单位长度，其取值为1m；表示将的值从1取值到代入到括号内得到括号内的最大值；当确定车舱内部的人员存在将身体部分探出车窗外的情况，则控制除了驾驶员座位外的其他座位进行坐垫振动；步骤S2，若探出车窗外的人员数量为车舱内部总人数的一半，利用下面公式（2），根据探出车窗外的人员数量，每个探出车窗外的人员探出的身体部分长度和车外环境温度，控制位于驾驶员座位处的空调的温度， （2）在上述公式（2）中，表示位于驾驶员座位处的空调的温度；表示车外环境温度；表示位于驾驶员座位处的空调的最大输出温度；表示车舱内部总人数；若探出车窗外的人员数量为车舱内部总人数的一半，则控制位于驾驶员座位处的空调的温度值变为；步骤S3，当完成上述步骤S2后，利用下面公式（3），根据探每个探出车窗外的人员探出的身体部分长度，控制位于驾驶员座位处的空调的风速， （3）在上述公式（3）中，表示位于驾驶员座位处的空调的风速；表示位于驾驶员座位处的空调的最大输出风速；表示2米；当完成上述步骤S2后，则控制位于驾驶员座位处的空调的风速变为；其中，所述边缘计算模块对所述行车场景相关信息进行分析处理，判断车辆当前是否发生行车障碍事件具体包括：所述边缘计算模块从车辆所处路面的其他车辆分布信息中提取得到所述车辆与其他车辆相互之间的相对距离变化值；若所述相对距离变化值小于或等于预设距离变化阈值，则确定所述车辆当前发生行车拥堵障碍事件；否则，确定所述车辆当前未发生行车拥堵障碍事件；所述边缘计算模块从车辆所处路面的路面结构信息中提取得到路面表面的平均平整度值；若所述平均平整度值小于或等于预设平整度阈值，则确定所述车辆当前发生行车颠簸障碍事件；否则，确定所述车辆当前位发生行车颠簸障碍事件；所述边缘计算模块从车辆所处路面的交通指示物信息中提取得到交通指示物上的文字和或图形含义，以此判断所述车辆当前是否进入到管控路段；若是，则确定所述车辆当前发生行驶监控障碍事件；否则，确定所述车辆当前未发生行驶监控障碍事件。

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