[发明专利]一种路怒车辆风险评估和防控方法

权利要求书

1.一种路怒车辆风险评估和防控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1、采集驾驶员数据，获取外部因素集，实时监测驾驶员驾驶状态；

S2、根据采集的驾驶员数据提取驾驶员的路怒情绪特征，并对路怒情绪特征进行训练，建立驾驶员路怒情绪识别模型；

S3、利用路怒情绪识别模型对驾驶员的情绪状态进行实时监测，从一定时段采集的驾驶员数据和外部因素集中提取驾驶员的路怒情绪的状态序列；

S4、基于步骤S3所述的状态序列中情感状态及情感强度数据，建立驾驶员风险驾驶水平评价模型，进而评估驾驶风险水平等级；

S5、根据步骤S4所评估的驾驶风险水平等级，采取相应的防控措施。

2.根据权利要求1所述的一种路怒车辆风险评估和防控方法，其特征在于：所述步骤S1中，利用车载设备及穿戴设备采集驾驶员数据，采集的驾驶员数据包括：驾驶员视频数据和音频数据、驾驶员本征属性；所述外部因素集包括天气情况、温度和风速。

3.根据权利要求2所述的一种路怒车辆风险评估和防控方法，其特征在于：所述驾驶员视频数据是指对于面部表情的采集，分为眉毛区域、眼睛区域、嘴巴区域；

所述音频数据包括驾驶员说话的内容、语速、音调、强度；

所述驾驶员本征属性包括性别、年龄、驾龄、心跳频率、血压；

通过车载摄像头获取视频数据，通过车内录音设备记录音频数据；

通过生理检测穿戴设备记录血压和心跳频率。

4.根据权利要求3所述的一种路怒车辆风险评估和防控方法，其特征在于：所述步骤S2中，利用深度学习方法训练驾驶员路怒情绪特征，建立驾驶员路怒情绪识别模型；具体如下：

利用卷积神经网络对驾驶员的路怒情绪特征进行训练；将驾驶员视频数据、音频数据作为卷积神经网络模型的输入数据；通过卷积神经网络根据某一时刻的驾驶员面部表情、语言信息，识别驾驶员的情绪状态。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种路怒车辆风险评估和防控方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于情感状态及情感强度数据，建立驾驶员风险驾驶水平评价模型，进而评估驾驶风险水平，具体如下：

将情感强度分为1、2、3三个等级，当第t-2、t-1、t个时段检测出的情感状态均为愤怒，按照情感强度的变化将情绪状态分为四类：平稳状态、上升状态、下降状态和波动状态；

所述平稳状态包括：

第t-2、t-1、t时段情感强度均为3，设定驾驶风险水平为三级；

第t-2、t-1、t时段情感强度均为2，设定驾驶风险水平为二级；

第t-2、t-1、t时段情感强度均为1，设定驾驶风险水平为一级；

所述上升状态包括：

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为2、3、3，设定驾驶风险水平为三级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为1、2、2，设定驾驶风险水平为二级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为1、3、3，设定驾驶风险水平为三级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为1、2、3，设定驾驶风险水平为二级；

所述下降状态包括：

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为3、2、2，设定驾驶风险水平为二级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为2、1、1，设定驾驶风险水平为一级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为3、1、1，设定驾驶风险水平为一级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为3、2、1，设定驾驶风险水平为一级；

所述波动状态包括：

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为2、3、1，设定驾驶风险水平为二级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为1、3、2，设定驾驶风险水平为二级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为3、1、2，设定驾驶风险水平为一级；

第t-2、t-1、t时段情感强度分别为2、1、3，设定驾驶风险水平为二级。

6.根据权利要求5所述的一种路怒车辆风险评估和防控方法，其特征在于：所述步骤S5中，根据驾驶风险水平的等级，采取相应的防控措施，具体包括：

当风险等级为一级，采取的措施为语音提示，提醒驾驶员控制情绪安全驾驶；

当风险等级为二级，采取的措施为安全带轻微震动和车内播放舒缓音乐；

当风险等级为三级，采取的措施为降低车辆行驶速度。