[发明专利]一种驾驶员情绪识别方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及汽车智能交互技术领域，尤其涉及一种驾驶员情绪识别方法和装置。

背景技术

随着汽车的全球化普及以及汽车智能化的起步，人类对于汽车良好体验的需求，使得人们希望汽车越来越懂自己，并且可以根据自己的性格与状态定制对应的服务内容，人们希望汽车知道自己是谁，懂得自己的情感与需求，希望汽车在自己需要服务的时候主动提供服务。这样对于车内人员的情绪识别与身份识别将会起到一个非常重要的作用，让车可以更好的理解人以及提供更人性化与准确的服务。

在汽车驾驶中，行驶安全最为重要，但大多数的交通事故都是人为因素导致的，而车内人员的情绪则是导致人为交通事故的重要原因。在行车过程中，由于长途的驾驶容易导致驾驶员疲劳困倦，而堵车、糟糕的路况以及其它的车辆也会导致车内人员的愤怒等不良情绪。因此有必要对车内人员的情绪进行识别，以便防止可能出现的交通事故。

现阶段的车内人员的情绪识别一般是通过单一的方式进行识别，然而，单一的情绪识别方法无法达到准确识别车内人员情绪以及身份的效果，且单一方法在情绪识别所获取的数据有限，判断机制单一，故存在识别的准确度低、误差大和容易受外界因素影响等问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种至少解决上述问题的驾驶员情绪识别方法和装置。

依据本发明的一个方面，提供一种驾驶员情绪识别方法，包括：

采集驾驶员的图像数据、驾驶员的语音数据以及驾驶车辆的行驶数据中的至少两种数据；

分别根据采集的多种数据，对驾驶员的情绪进行识别，得到每种数据类型下的情绪识别结果；

基于得到的每种数据类型下的情绪识别结果，按照设定的情绪判定策略，判定出驾驶员的情绪。

可选地，本发明所述方法中，所述情绪识别结果包括：识别出的情绪类型及识别出该情绪类型的置信度。

可选地，本发明所述方法中，所述基于得到的每种数据类型下的情绪识别结果，按照设定的情绪判定策略，判定出驾驶员的情绪，包括：

当至少两个情绪识别结果中的情绪类型相同且置信度分别大于等于设定的对应数据类型的第一情绪置信度阈值时，将所述至少两个情绪识别结果中的情绪类型作为最终识别出的驾驶员的情绪；

当各情绪识别结果中存在一个情绪识别结果的情绪类型的置信度大于等于设定的对应数据类型的第二情绪置信度阈值时，将该情绪识别结果中的情绪类型作为最终识别出的驾驶员的情绪；

其中，同一数据类型下的第一情绪置信度阈值小于第二情绪置信度阈值。

可选地，本发明所述方法中，所述判定出驾驶员的情绪之后，还包括：根据预设的情绪类型的置信度与情绪类型级别的对应关系，得到最终识别出的驾驶员的情绪的情绪级别。

可选地，本发明所述方法中，所述根据语音数据，对驾驶员的情绪进行识别，具体包括：提取语音数据中的声纹特征、以及识别所述语音数据中的语义，根据所述声纹特征和所述语义，对驾驶员的情绪进行识别。

可选地，本发明所述方法还包括：

当采集到图像数据或者语音数据时，根据所述图像数据或者语音数据，识别出驾驶员的身份；当采集到图像数据和语音数据时，分别根据所述图像数据和语音数据，对驾驶员的身份进行识别，得到两种数据类型下的两个身份识别结果，并基于得到的两个身份识别结果，按照设定的身份判定策略，判定出驾驶员的身份。

可选地，本发明所述方法中，所述身份识别结果包括：识别出的用户及识别出该用户的置信度；

所述基于得到的两个身份识别结果，按照设定的身份判定策略，判定出驾驶员的身份，包括：

当两个身份识别结果中识别出的用户相同且置信度分别大于等于设定的对应数据类型的第一身份置信度阈值时，以共同识别出的用户作为最终的用户身份识别结果；

当两个身份识别结果中有一个身份识别结果中识别出的用户的置信度大于等于设定的对应数据类型的第二身份置信度阈值时，以用户的置信度大于等于第二置信度身份阈值对应的用户，作为最终的用户身份识别结果；

其中，同一数据类型下的第一身份置信度阈值小于第二身份置信度阈值。

可选地，本发明所述方法还包括：

利用得到的驾驶员的身份，在预先建立的各用户行为习惯模型中匹配出与该驾驶员对应的用户行为习惯模型，并将驾驶员的情绪信息输入到匹配的用户行为习惯模型中，以对驾驶员的状态和/或行为进行预判，并根据预判结果，主动提供与预判结果相匹配的服务。