[发明专利]一种智能终端驾驶模式识别方法

说明书

本申请公开了一种驾驶模式识别方法，所述多模态驾驶模式识别方法通过分进车前阶段、进车时阶段或进车后阶段采集一个或多个模态数据，根据所述一个或多个模态数据得到一个或多个模态特征，计算每一个模态特征的置信度和对应的权重并利用融合公式计算结果，将所述结果与设定阈值比较，根据比较结果判断智能终端所处的阶段，当判断所述智能终端处于所述进车后阶段时，所述智能终端进入驾驶模式。该方法可以提升各阶段及总体识别的准确率和速度并节省智能终端的功耗。

技术领域

本申请涉及智能终端多模态交互领域，尤其涉及一种基于智能终端的驾驶模式识别方法。

背景技术

随着科技的不断进步，智能终端的软件和硬件性能正在逐步提升，功能也在不断完善，通过智能终端的传感器、处理器和通信等模块协同工作对人类行为进行识别，让智能终端更加“智能”，提升人们的使用体验成为了一个重点的研究方向。

当前拥有智能终端和私人汽车的用户越来越多，据统计，2018年中国汽车总拥有量为3.19亿辆，中国的智能终端用户约为7.04亿左右，这意味着接近一半的智能终端用户可能是驾驶员，并且在驾驶过程中使用智能终端的可能性非常高。在驾驶场景下，手离开方向盘去使用智能终端会带来较大的安全隐患。统计表明，近年来交通事故案件约10％为开车时使用智能终端造成，相对于不在驾驶时使用智能终端的驾驶员，开车时使用智能终端的驾驶员事故发生率会提高22倍。另外，在驾驶场景下，点击触屏交互存在误触、繁琐等不便捷的地方；而语音交互由于驾驶场景下的噪音影响，存在识别准确率低的情况。智能终端的驾驶模式不仅可以开启语音唤醒功能，将繁琐的触控变为声控，还可以自动进行应用或服务推荐，因此，迅速、准确地识别出驾驶场景，自动将智能终端调整成驾驶模式，智能提升环境降噪功能，进而提升语音交互的智能性，能够较大提升用户体验。

现有的驾驶模式识别采用比较简单的激活方式，如车载蓝牙连接激活、磁性导航支架激活或语音激活。目前存在的识别方法大概包括以下几类：1、利用辅助设备(如车载NFC、车载麦克风等)获取智能终端在车中的相对位置，或者穿戴式设备(运动手环)识别转动方向盘动作来判别是否驾驶员；2、通过采集车辆在预设驾驶时间段内的庞大的用户数据，通过深度学习的方法识别是否为驾驶员；3、将进车动作分成多个阶段，通过运动传感器(加速度计、陀螺仪等)提取阶段特征并训练对应模型，通过机器学习方法分类识别是否驾驶员。尽管当前有很多技术研究驾驶模式的识别，尽量减少驾驶员驾驶过程中使用智能终端造成的安全隐患，但以上的识别方法依然存在一些弊端：识别时间过长、识别功耗较高、需要辅助设备、对智能终端的位置限制较多、驾驶员和乘客区分不明显。

因此，更加迅速、准确地自动识别出驾驶员而非乘客处于驾驶状态，并自动或提示用户将智能终端调整成驾驶模式，降低安全隐患，同时不会产生误判，成为一种亟需解决的技术问题。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本申请的目的在于提供一种驾驶模式识别方法，能够在维持较低功耗开销的前提下，提高驾驶模式的识别准确率和识别速度，同时可以准确区分驾驶员和乘客。

为了维持较低功耗，采用阶段式识别方案，把识别过程分为进车前阶段、进车时阶段和进车后阶段。由于某些传感器很耗电(例如声音传感器、光传感器)，持续开启会导致本方案功耗较高。因此，采用阶段式识别方案，在不同阶段分别采集相应的传感器数据，如果某一时刻某几个已经识别过的置信度较高的模态已经判断出是驾驶员在驾驶，则其他传感器就不必再开启工作。该分阶段识别方法，对比整个过程中所有传感器都连续工作的方法，可以降低整体的功耗。