[发明专利]渣土车运输管理系统及其管理方法

说明书

本申请涉及渣土车管理技术领域，其具体地公开了一种渣土车运输管理系统及其管理方法，其通过多尺度邻域特征提取模块和第一卷积神经网络模型对预定时间段内多个预定时间点的车辆行驶参数进行车辆行驶状态特征提取，同时，通过使用时间注意力机制的第二卷积神经网络模型对预定时间段的司机面部监控视频进行驾驶员的面部特征提取，最后，将车辆行驶状态特征和驾驶员的面部特征进行融合并通过分类器以得到用于表示司机是否存在不规范驾驶行为的分类结果，通过这样的方式，更为准确的对司机的驾驶状态进行监测以在检测到司机存在疲劳驾驶或分心驾驶等不合规驾驶状态时，能够及时地产生预警，以确保司机人身安全和避免不必要的损失发生。

技术领域

本申请涉及渣土车管理技术领域，且更为具体地，涉及一种渣土车运输管理系统及其管理方法。

背景技术

近年来，随着城市经济社会的快速发展，城市化进程的提速，运载建筑垃圾的重型载货汽车“渣土车”越来越多。随着工程渣土车数量的大幅增长，不但城市环境遭到破坏，同时造成交通违法高发、屡屡发生撞人死亡事故。众所周知，渣土车问题一直是城市管理的重点、热点问题，尽管对渣土车的整治政府相关部门一直在采取措施进行积极治理，但取得的成效却不尽如人意。

在对渣土车进行治理的过程中，对于人员的治理尤为重要，特别是很多渣土车车主或驾驶员重效益、轻安全，运输过程中，由于生理疲劳，驾驶员往往会不由自主的发生打瞌睡、闭眼等行为，存在严重的交通安全隐患。另外，驾驶员还可能因侥幸心理发生分心驾驶行为，如：抽烟、看手机、打电话等，导致车道保持能力减弱，一旦发生突发事件，驾驶员则极有可能因反应不及，造成严重的交通事故。

因此，一种渣土车运输管理系统，能够对司机的驾驶状态进行监测。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种渣土车运输管理系统及其管理方法，其融合车辆行驶状态特征和驾驶员的面部特征来构建渣土车运输管理方案，以智能地确定驾驶员是否存在不规范的驾驶行驶。

根据本申请的一个方面，提供了一种渣土车运输管理系统，其包括：监控模块，用于获取预定时间段的司机面部监控视频以及所述预定时间段内多个预定时间点的车辆行驶参数；单点行驶参数关联特征提取模块，用于将各个所述预定时间点的车辆行驶参数中所有数据项通过多尺度邻域特征提取模块以得到多个车辆行驶参数特征向量；差分模块，用于计算所述多个车辆行驶参数特征向量中相邻两个时间点的车辆行驶参数特征向量之间的差分特征向量以得到多个差分特征向量；参数变化特征提取模块，用于将所述多个差分特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到车辆行驶参数变化特征向量；监控视频编码模块，用于将所述司机面部监控视频通过使用时间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到面部监控特征图；降维模块，用于对所述面部监控特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值池化以得到面部监控特征向量；特征表达优化模块，用于基于所述面部监控特征向量的全局统计特征，对所述面部监控特征向量进行特征优化以得到优化面部监控特征向量；多源特征融合模块，用于融合所述优化面部监控特征向量和所述车辆行驶参数变化特征向量以得到分类特征向量；以及管理结果生成模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示司机是否存在不规范驾驶行为。