疲劳驾驶预警方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及车辆安全技术领域，具体涉及一种疲劳驾驶预警方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着汽车产业的迅速发展，交通工具的全面普及，长时间的驾驶车辆已经成为日常生活中不可避免的工作。然而，由于驾驶员的疲劳程度不同，长时间的驾驶车辆容易产生疲劳驾驶的状态，这种疲劳驾驶的状态将极大地影响驾驶员的安全，增加交通事故的风险。虽然已经提出驾驶员与特定远程用户之间可以进行语音沟通，从而有效的缓解驾驶员的疲劳驾驶状态，但是使用远程连接其他用户进行语音沟通，需要远程用户同意。因此，当前对疲劳驾驶状态的预警效率较低、预防疲劳驾驶的功能较差。


技术实现要素：

3.本技术提供一种疲劳驾驶预警方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中对疲劳驾驶状态的预警效率较低、预防疲劳驾驶的功能较差的技术问题。本技术的技术方案如下：
4.根据本技术涉及的第一方面，提供一种疲劳驾驶预警方法，包括：基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过疲劳驾驶预测模型确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点；路况信息为以下任一项：高速道路、城市道路、郊区道路，疲劳驾驶预测模型为基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息对预设模型进行训练得到的，多次历史驾驶信息中的每次历史驾驶信息包括以下至少一项：出发时间点、驾驶时长、路况信息、疲劳状态；在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息，并执行目标任务，目标任务包括：与驾驶员进行语音对话、开启智能驾驶功能、向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息；基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看，驾驶习惯包括：安全驾驶人员、疲劳驾驶人员，安全驾驶人员的疲劳驾驶频率小于预设频率，疲劳驾驶人员的疲劳驾驶频率大于或等于预设频率。
5.根据上述技术手段，本技术可以基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过预先训练得到的疲劳驾驶预测模型，确定驾驶员在当前驾驶行程中产生疲劳状态时对应的第一时间点，然后在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息，并执行目标任务，以缓解驾驶员的疲劳状态，从而可以提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。并且还可以基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看，从而可以使得驾驶人员确定自己是否是安全驾驶人员，以在后续的驾驶过程中，调整驾驶习惯，提高驾驶安全性。
6.在一种可能的实施方式中，方法还包括，在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员的行为信息，预设传感器包括以下至少一项：摄像头传感器、麦克风传感器、红外线传感器，行为信息包括以下至少一项：面部表情姿态、动作行为、声音信息；对驾驶员的行
为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，疲劳状态包括：轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳；基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行目标任务。
7.根据上述技术手段，本技术可以在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员包括面部表情姿态、动作行为、声音信息中至少一项的行为信息，并对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，以基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行对应的目标任务。通过上述方法可以基于采集到的驾驶员的行为信息，确定驾驶员是否处于疲劳状态，从而发出对应的预警信息，以及通过执行对应的目标任务，缓解驾驶员的疲劳状态，从而可以提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。
8.在一种可能的实施方式中，面部表情姿态包括以下至少一项：闭眼姿态、哈欠姿态；上述方法中的对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，包括：检测驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长，基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长确定驾驶员的疲劳状态，不同的闭眼时长区间对应不同的疲劳状态；检测驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率，基于哈欠频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的哈欠频率区间对应不同的疲劳状态。
9.根据上述技术手段，本技术可以检测驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长、或哈欠姿态对应的哈欠频率，以基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长、或哈欠姿态对应的哈欠频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
10.在一种可能的实施方式中，动作姿态包括以下至少一项：低头动作、转头动作；上述方法中的对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，包括：检测驾驶员低头动作对应的低头频率，基于低头频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的低头频率区间对应不同的疲劳状态；检测驾驶员转头动作对应的转头频率，基于转头频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的转头频率区间对应不同的疲劳状态。
11.根据上述技术手段，本技术可以检测驾驶员低头动作对应的低头频率、或转头动作对应的转头频率，以基于低头频率、或转头频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
12.在一种可能的实施方式中，声音信息包括以下至少一项：声音音调、声音音量、声音频率；上述方法中的对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，包括：检测驾驶员说话的声音音调，基于声音音调确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音音调区间对应不同的疲劳状态；检测驾驶员说话的声音音量，基于声音音量确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音音量区间对应不同的疲劳状态；检测驾驶员说话的声音频率，基于声音频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音频率区间对应不同的疲劳状态。
13.根据上述技术手段，本技术可以检测驾驶员说话的声音音调、声音音量、声音频率，以基于声音音调、声音音量、声音频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
14.在一种可能的实施方式中，上述方法中的基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行目标任务，包括：当确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳的情况下，基于驾驶员的喜爱偏好，与驾驶员进行语音对话，驾驶员的喜爱偏好为基于驾驶员对车载终端的历史操作信息确定的，喜爱偏好包括：音乐达人、广播达人、游戏达人、美食达人；当确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳的情况下，开启智能驾驶功能；当确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳的情
况下，向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息，提示信息用于提示驾驶员需要休息。
15.根据上述技术手段，可以在驾驶员的疲劳状态不同时，通过执行不同的目标任务，来缓解驾驶员的疲劳状态，以保证驾驶安全，从而提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。
16.根据本技术提供的第二方面，提供一种疲劳驾驶预警装置，包括：处理模块、发送模块和执行模块；处理模块，用于基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过疲劳驾驶预测模型确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点；路况信息为以下任一项：高速道路、城市道路、郊区道路，疲劳驾驶预测模型为基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息对预设模型进行训练得到的，多次历史驾驶信息中的每次历史驾驶信息包括以下至少一项：出发时间点、驾驶时长、路况信息、疲劳状态；发送模块，用于在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息；执行模块，用于执行目标任务，目标任务包括：与驾驶员进行语音对话、开启智能驾驶功能、向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息；处理模块，用于基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看，驾驶习惯包括：安全驾驶人员、疲劳驾驶人员，安全驾驶人员的疲劳驾驶频率小于预设频率，疲劳驾驶人员的疲劳驾驶频率大于或等于预设频率。
17.在一种可能的实施方式中，疲劳驾驶预警装置还包括：采集模块；采集模块，用于在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员的行为信息，预设传感器包括以下至少一项：摄像头传感器、麦克风传感器、红外线传感器，行为信息包括以下至少一项：面部表情姿态、动作行为、声音信息；处理模块，用于对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，疲劳状态包括：轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳；发送模块，用于基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息；处理模块，用于执行目标任务。
18.在一种可能的实施方式中，面部表情姿态包括以下至少一项：闭眼姿态、哈欠姿态；处理模块，具体用于检测驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长，基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长确定驾驶员的疲劳状态，不同的闭眼时长区间对应不同的疲劳状态；处理模块，具体还用于检测驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率，基于哈欠频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的哈欠频率区间对应不同的疲劳状态。
19.在一种可能的实施方式中，动作姿态包括以下至少一项：低头动作、转头动作；处理模块，具体用于检测驾驶员低头动作对应的低头频率，基于低头频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的低头频率区间对应不同的疲劳状态；处理模块，具体还用于检测驾驶员转头动作对应的转头频率，基于转头频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的转头频率区间对应不同的疲劳状态。
20.在一种可能的实施方式中，声音信息包括以下至少一项：声音音调、声音音量、声音频率；处理模块，具体用于检测驾驶员说话的声音音调，基于声音音调确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音音调区间对应不同的疲劳状态；处理模块，具体还用于检测驾驶员说话的声音音量，基于声音音量确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音音量区间对应不同的疲劳状态；处理模块，具体还用于检测驾驶员说话的声音频率，基于声音频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音频率区间对应不同的疲劳状态。
21.在一种可能的实施方式中，处理模块，具体还用于当确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳的情况下，基于驾驶员的喜爱偏好，与驾驶员进行语音对话，驾驶员的喜爱偏好为基
于驾驶员对车载终端的历史操作信息确定的，喜爱偏好包括：音乐达人、广播达人、游戏达人、美食达人；处理模块，具体还用于当确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳的情况下，开启智能驾驶功能；发送模块，还用于当确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳的情况下，向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息，提示信息用于提示驾驶员需要休息。
22.根据本技术提供的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现上述第一方面及其任一种可能的实施方式的方法。
23.根据本技术提供的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述第一方面及其任一种可能的实施方式的方法。
24.根据本技术提供的第五方面，提供一种车辆，该车辆包括如第二方面的疲劳驾驶预警装置，该车辆用于实现上述第一方面及其任一种可能的实施方式的方法。
25.根据本技术提供的第六方面，提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面及其任一种可能的实施方式的方法。
26.由此，本技术的上述技术特征具有以下有益效果：
27.(1)可以基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过预先训练得到的疲劳驾驶预测模型，确定驾驶员在当前驾驶行程中产生疲劳状态时对应的第一时间点，然后在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息，并执行目标任务，以缓解驾驶员的疲劳状态，从而可以提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。并且还可以基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看，从而可以使得驾驶人员确定自己是否是安全驾驶人员，以在后续的驾驶过程中，调整驾驶习惯，提高驾驶安全性。
28.(2)可以在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员包括面部表情姿态、动作行为、声音信息中至少一项的行为信息，并对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，以基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行对应的目标任务。通过上述方法可以基于采集到的驾驶员的行为信息，确定驾驶员是否处于疲劳状态，从而发出对应的预警信息，以及通过执行对应的目标任务，缓解驾驶员的疲劳状态，从而可以提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。
29.(3)可以检测驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长、或哈欠姿态对应的哈欠频率，以基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长、或哈欠姿态对应的哈欠频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
30.(4)可以检测驾驶员低头动作对应的低头频率、或转头动作对应的转头频率，以基于低头频率、或转头频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
31.(5)可以检测驾驶员说话的声音音调、声音音量、声音频率，以基于声音音调、声音音量、声音频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
32.(6)可以在驾驶员的疲劳状态不同时，通过执行不同的目标任务，来缓解驾驶员的疲劳状态，以保证驾驶安全，从而提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。
33.需要说明的是，第二方面至第六方面中的任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中对应实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。
34.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
35.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理，并不构成对本技术的不当限定。
36.图1是根据一示例性实施例示出的一种疲劳驾驶预警系统的结构示意图；
37.图2是根据一示例性实施例示出的一种疲劳驾驶预警方法的流程图；
38.图3是根据一示例性实施例示出的又一种疲劳驾驶预警方法的流程图；
39.图4是根据一示例性实施例示出的又一种疲劳驾驶预警方法的流程图；
40.图5是根据一示例性实施例示出的又一种疲劳驾驶预警方法的流程图；
41.图6是根据一示例性实施例示出的又一种疲劳驾驶预警方法的流程图；
42.图7是根据一示例性实施例示出的又一种疲劳驾驶预警方法的流程图；
43.图8是根据一示例性实施例示出的一种疲劳驾驶预警装置的框图；
44.图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
45.为了使本领域普通人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
46.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
47.本技术实施例提供的疲劳驾驶预警方法，可以适用于疲劳驾驶预警系统。图1示出了该疲劳驾驶预警系统的一种结构示意图。如图1所示，疲劳驾驶预警系统10包括：车载终端11、服务器12和移动终端13。
48.车载终端11可以用于物联网，可以包括多个中央处理器(central processing unit，cpu)、多个内存、存储有多个操作系统的存储装置等硬件。
49.服务器12可以用于物联网，可以为车载终端11对应的服务器，用于与车载终端11进行信息交互，并与移动终端13进行信息交互。
50.移动设备13可以用于物联网，可以为用户对应的电脑或手机等电子设备，用于接收推送的提示信息。
51.为了便于理解，以下结合附图对本技术提供的疲劳驾驶预警方法进行具体介绍。
52.图2是根据一示例性实施例示出的一种疲劳驾驶预警方法的流程图，如图2所示，该疲劳驾驶预警方法包括以下s201-s203：
53.s201、基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过疲劳驾驶预测模型确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点。
54.其中，路况信息为以下任一项：高速道路、城市道路、郊区道路，疲劳驾驶预测模型为基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息对预设模型进行训练得到的，多次历史驾驶信息中的每次历史驾驶信息包括以下至少一项：出发时间点、驾驶时长、路况信息、疲劳状态。
55.可选的，当驾驶员驾驶车辆开启驾驶行程时，首先获取当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，从而将当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息输入至预先训练得到的疲劳驾驶预测模型中，确定在当前驾驶行程中，确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点。
56.需要说明的是，不同的路况信息，驾驶员驾驶车辆产生疲劳状态的时间不同，在城市道路路况较为拥堵，驾驶员驾驶车辆需要集中注意力，不易产生疲劳状态，因此从驾车出发到驾驶员产生疲劳状态之间的驾驶时长较长；而在高速道路路况较好，驾驶员驾驶车辆容易产生疲劳状态，从驾车出发到驾驶员产生疲劳状态之间的驾驶时长较短。
57.可以理解，驾驶时长为从驾车出发到驾驶员产生疲劳状态之间的驾驶时长，通过疲劳驾驶预测模型、当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，可以预测驾驶员在当前的路况信息下，驾驶车辆达到疲劳状态时对应的驾驶时长。
58.可选的，通过当前驾驶行程对应的出发时间点和通过疲劳驾驶预测模型确定的驾驶时长，既可以确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点。
59.需要说明的是，通过出发时间点可以确定驾驶员驾驶车辆的状态，从而影响驾驶员驾驶车辆达到疲劳状态时对应的驾驶时长，例如，出发时间点为白天(例如早上8点至晚上18点)，则驾驶员驾驶车辆达到疲劳状态时对应的驾驶时长，比出发时间点为晚上(例如晚上18点至早上8点)的驾驶时长较长。
60.s202、在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息，并执行目标任务。
61.其中，目标任务包括：与驾驶员进行语音对话、开启智能驾驶功能、向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息。
62.可选的，可以预先设置一个预设时长，以在驾驶员驾车达到第一时间点之前，提前向驾驶员发出预警信息。
63.可选的，在向驾驶员发出预警信息的同时，还可以与驾驶员进行语音对话、开启智能驾驶功能、向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息等，以预防驾驶员疲劳驾驶。
64.可选的，还可以主动控制车辆打开车窗、播放音乐等，预防驾驶员疲劳驾驶。
65.s203、基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看。
66.其中，驾驶习惯包括：安全驾驶人员、疲劳驾驶人员，安全驾驶人员的疲劳驾驶频率小于预设频率，疲劳驾驶人员的疲劳驾驶频率大于或等于预设频率。
67.可选的，系统还可以对采集到的次历史行为信息进行分析和统计，以帮助驾驶员
和车辆管理人员更好地了解驾驶员的疲劳情况和驾驶行为，从而采取相应的措施，保障驾驶安全。
68.具体地，系统可以采用数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深入分析和挖掘，提取出有用的信息和规律，并生成相应的报表和统计结果，以供驾驶员和车辆管理人员参考。
69.本技术实施例，基于疲劳驾驶的智能聊天系统可以通过采集驾驶员的面部表情、声音和行为模式等信息，智能分析和处理驾驶员的疲劳程度，提供相应的警告、提示和建议，帮助驾驶员缓解疲劳，减轻驾驶负担，保障驾驶安全。同时，系统还可以采用自然语言处理、自动驾驶和数据分析等技术，提高驾驶体验和管理效率。
70.本技术实施例中，本技术可以基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过预先训练得到的疲劳驾驶预测模型，确定驾驶员在当前驾驶行程中产生疲劳状态时对应的第一时间点，然后在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息，并执行目标任务，以缓解驾驶员的疲劳状态，从而可以提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。并且还可以基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看，从而可以使得驾驶人员确定自己是否是安全驾驶人员，以在后续的驾驶过程中，调整驾驶习惯，提高驾驶安全性。
71.在一些实施例中，为了确定驾驶员的疲劳状态，如图3所示，本技术实施例提供的一种疲劳驾驶预警方法，具体还可以包括s301-s303：
72.s301、在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员的行为信息。
73.其中，预设传感器包括以下至少一项：摄像头传感器、麦克风传感器、红外线传感器，行为信息包括以下至少一项：面部表情姿态、动作行为、声音信息。
74.可选的，可以通过摄像头传感器和红外线传感器采集驾驶员的面部表情姿态和动作行为，通过麦克风传感器采集驾驶员的声音信息。
75.具体的，通过将摄像头传感器安装在驾驶员面前，可以拍摄驾驶员的面部表情和姿态信息，包括眼睛、口腔、眉毛等部位的状态，以及头部的偏转和抬头等行为。通过麦克风传感器可以录制驾驶员的声音，包括声音音调、声音音量、声音频率等特征。
76.需要说明的是，下述对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，可以通过车载终端执行，或者通过服务器执行。
77.可选的，当对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，为通过服务器执行时，需要车载终端将采集到的驾驶员的行为信息通过无线网络传输到云端服务器，并存储在数据库中，以备后续分析和处理。
78.可选的，传输过程中采用加密技术，确保数据的安全性和隐私性。
79.s302、对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态。
80.其中，疲劳状态包括：轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳。
81.可选的，车载终端(或服务器)可以采用深度学习和计算机视觉技术，对采集到的驾驶员的面部表情姿态、动作行为、声音信息等信息进行智能分析和处理，以检测驾驶员的疲劳程度。
82.具体地，系统可以采用人脸识别技术来识别驾驶员的面部表情，包括睁闭眼睛、嘴巴形状和眉毛等状态。同时，系统还可以采用声音识别技术来识别驾驶员的声音音调、声音音量、声音频率等特征。通过对这些信息的分析，系统可以判断驾驶员是否疲劳，并给出相
应的警告和提醒。
83.需要说明的是，面部表情姿态、动作行为、声音信息可以分别通过对应的参数指正来表示，以基于参数的数值，确定疲劳状态为：轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳中的哪一种，轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳对应的参数区间不同。
84.s303、基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行目标任务。
85.可选的，当确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳的情况下，可以基于驾驶员的喜爱偏好，与驾驶员进行语音对话，以缓解驾驶员的疲劳状态。
86.可选的，当确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳的情况下，可以认定驾驶员对车辆的控制有所迟钝，驾驶安全性有所降低，因此可以开启智能驾驶功能，以辅助驾驶员驾驶车辆。
87.可选的，当确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳的情况下，可以确定驾驶员已无法安全的驾驶车辆，需要停车休息，因此可以向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息，以提示驾驶员不要疲劳驾驶，注意休息，保障驾驶安全。
88.本技术实施例，提供一种通过检测驾驶员疲劳状态，来提供实时帮助和建议的智能交互系统。本系统通过与驾驶员进行智能对话，以此检测出驾驶员的疲劳程度，并根据驾驶员的疲劳程度提供实时建议，以帮助驾驶员消除疲劳，提高驾驶安全性。
89.本技术实施例中，可以在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员包括面部表情姿态、动作行为、声音信息中至少一项的行为信息，并对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，以基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行对应的目标任务。通过上述方法可以基于采集到的驾驶员的行为信息，确定驾驶员是否处于疲劳状态，从而发出对应的预警信息，以及通过执行对应的目标任务，缓解驾驶员的疲劳状态，从而可以提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强预防疲劳驾驶的功能。
90.在一些实施例中，面部表情姿态包括以下至少一项：闭眼姿态、哈欠姿态；为了确定驾驶员的疲劳状态，如图4所示，本技术实施例提供的一种疲劳驾驶预警方法中，上述s302中的方法，具体可以包括s401-s402：
91.s401、检测驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长，基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长确定驾驶员的疲劳状态。
92.其中，不同的闭眼时长区间对应不同的疲劳状态。
93.可选的，可以通过驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长，来确定驾驶员的疲劳状态，当驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长小于第一预设时长时，确定驾驶员为安全驾驶，当驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长大于第一预设时长、小于第二预设时长时，确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳，当驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长大于第二预设时长、小于第三预设时长时，确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳，当驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长大于第三预设时长时，确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳。
94.其中，第一预设时长小于第二预设时长，第二预设时长小于第三预设时长。
95.s402、检测驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率，基于哈欠频率确定驾驶员的疲劳状态。
96.其中，不同的哈欠频率区间对应不同的疲劳状态。
97.可选的，可以通过驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率，来确定驾驶员的疲劳状态，当
驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率小于第一预设哈欠频率时，确定驾驶员为安全驾驶，当驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率大于第一预设哈欠频率、小于第二预设哈欠频率时，确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳，当驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率大于第二预设哈欠频率、小于第三预设哈欠频率时，确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳，当驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率大于第三预设哈欠频率时，确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳。
98.其中，第一预设哈欠频率小于第二预设哈欠频率，第二预设哈欠频率小于第三预设哈欠频率。
99.可以理解，驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长越长，代表驾驶员的疲劳状态越重，驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率越高，代表驾驶员的疲劳状态越重。
100.本技术实施例中，可以检测驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长、或哈欠姿态对应的哈欠频率，以基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长、或哈欠姿态对应的哈欠频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
101.在一些实施例中，动作姿态包括以下至少一项：低头动作、转头动作；为了确定驾驶员的疲劳状态，如图5所示，本技术实施例提供的一种疲劳驾驶预警方法中，上述s302中的方法，具体可以包括s501-s502：
102.s501、检测驾驶员低头动作对应的低头频率，基于低头频率确定驾驶员的疲劳状态。
103.其中，不同的低头频率区间对应不同的疲劳状态。
104.可选的，可以通过驾驶员低头动作对应的低头频率，来确定驾驶员的疲劳状态，当驾驶员低头动作对应的低头频率小于第一预设低头频率时，确定驾驶员为安全驾驶，当驾驶员低头动作对应的低头频率大于第一预设低头频率、小于第二预设低头频率时，确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳，当驾驶员低头动作对应的低头频率大于第二预设低头频率、小于第三预设低头频率时，确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳，当驾驶员低头动作对应的低头频率大于第三预设低头频率时，确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳。
105.其中，第一预设低头频率小于第二预设低头频率，第二预设低头频率小于第三预设低头频率。
106.可以理解，驾驶员低头动作对应的低头频率越高，代表驾驶员的疲劳状态越重。
107.s502、检测驾驶员转头动作对应的转头频率，基于转头频率确定驾驶员的疲劳状态。
108.其中，不同的转头频率区间对应不同的疲劳状态。
109.可选的，可以通过驾驶员转头动作对应的转头频率，来确定驾驶员的疲劳状态，当驾驶员转头动作对应的转头频率大于第一预设转头频率时，确定驾驶员为安全驾驶，当驾驶员转头动作对应的转头频率小于第一预设转头频率、大于第二预设转头频率时，确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳，当驾驶员转头动作对应的转头频率小于第二预设转头频率、大于第三预设转头频率时，确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳，当驾驶员转头动作对应的转头频率小于第三预设转头频率时，确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳。
110.其中，第一预设转头频率大于第二预设转头频率，第二预设转头频率大于第三预设转头频率。
111.可以理解，驾驶员转头动作是为了在行驶的过程中，观察路况信息，转头动作对应的转头频率越大，说明驾驶员的专注度越高，驾驶员转头动作对应的转头频率越底，代表驾驶员的疲劳状态越重。
112.本技术实施例中，可以检测驾驶员低头动作对应的低头频率、或转头动作对应的转头频率，以基于低头频率、或转头频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
113.在一些实施例中，声音信息包括以下至少一项：声音音调、声音音量、声音频率；为了确定驾驶员的疲劳状态，如图6所示，本技术实施例提供的一种疲劳驾驶预警方法中，上述s302中的方法，具体可以包括s601-s603：
114.s601、检测驾驶员说话的声音音调，基于声音音调确定驾驶员的疲劳状态。
115.其中，不同的声音音调区间对应不同的疲劳状态。
116.可选的，可以通过驾驶员说话的声音音调，来确定驾驶员的疲劳状态，当驾驶员说话的声音音调大于第一预设音调时，确定驾驶员为安全驾驶，当驾驶员说话的声音音调小于第一预设音调、大于第二预设音调时，确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳，当驾驶员说话的声音音调小于第二预设音调、大于第三预设音调时，确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳，当驾驶员说话的声音音调小于第三预设音调时，确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳。
117.其中，第一预设音调大于第二预设音调，第二预设音调大于第三预设音调。
118.可以理解，驾驶员说话的声音音调，能够体现驾驶员的精神状态，当驾驶员的声音音调较高的时候，表明驾驶员的精神状态较好，当驾驶员的声音音调较低的时候，表明驾驶员较为疲劳，疲劳状态越重。
119.s602、检测驾驶员说话的声音音量，基于声音音量确定驾驶员的疲劳状态。
120.其中，不同的声音音量区间对应不同的疲劳状态。
121.可选的，可以通过驾驶员说话的声音音量，来确定驾驶员的疲劳状态，当驾驶员说话的声音音量大于第一预设音量时，确定驾驶员为安全驾驶，当驾驶员说话的声音音量小于第一预设音量、大于第二预设音量时，确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳，当驾驶员说话的声音音量小于第二预设音量、大于第三预设音量时，确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳，当驾驶员说话的声音音量小于第三预设音量时，确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳。
122.其中，第一预设音量大于第二预设音量，第二预设音量大于第三预设音量。
123.可以理解，驾驶员说话的声音音量，也能够体现驾驶员的精神状态，当驾驶员的声音音量较高的时候，表明驾驶员的精神状态较好，当驾驶员的声音音量较低的时候，表明驾驶员较为疲劳，疲劳状态越重。
124.s603、检测驾驶员说话的声音频率，基于声音频率确定驾驶员的疲劳状态。
125.其中，不同的声音频率区间对应不同的疲劳状态。
126.可选的，可以通过驾驶员说话的声音频率，来确定驾驶员的疲劳状态，当驾驶员说话的声音频率大于第一预设频率时，确定驾驶员为安全驾驶，当驾驶员说话的声音频率小于第一预设频率、大于第二预设频率时，确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳，当驾驶员说话的声音频率小于第二预设频率、大于第三预设频率时，确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳，当驾驶员说话的声音频率小于第三预设频率时，确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳。
127.其中，第一预设频率大于第二预设频率，第二预设频率大于第三预设频率。
128.可以理解，驾驶员说话的声音频率，也能够体现驾驶员的精神状态，当驾驶员的声音频率较高的时候，表明驾驶员的精神状态较好，当驾驶员的声音频率较低的时候，表明驾驶员较为疲劳，疲劳状态越重。
129.本技术实施例中，可以检测驾驶员说话的声音音调、声音音量、声音频率，以基于声音音调、声音音量、声音频率，确定驾驶员的疲劳状态。从而可以通过多种检测方式，确定驾驶员的疲劳状态，可以提高确定驾驶员的疲劳状态的准确性。
130.在一些实施例中，为了基于不同的疲劳状态执行不同的目标任务，如图7所示，本技术实施例提供的一种疲劳驾驶预警方法中，上述s303中的方法，具体可以包括s701-s703：
131.s701、当确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳的情况下，基于驾驶员的喜爱偏好，与驾驶员进行语音对话。
132.其中，驾驶员的喜爱偏好为基于驾驶员对车载终端的历史操作信息确定的，喜爱偏好包括：音乐达人、广播达人、游戏达人、美食达人。
133.可选的，当确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳的情况下，将自动启动智能对话功能，与驾驶员聊一些驾驶员喜欢的话题，并向驾驶员提供相应的建议和提示，以缓解驾驶员的疲劳程度。
134.具体地，系统可以采用自然语言处理技术，通过语音合成技术将文字转换为语音，向驾驶员播报相应的提示和建议，例如“请注意休息，注意安全驾驶”、“您已经连续驾驶两个小时了，请注意休息”等。
135.示例性的，基于驾驶员在历史时间中对车载终端的操作信息，确定驾驶员的喜爱偏好。例如，驾驶员在历史时间中经常通过车载终端收听音乐，则可以确定驾驶员的喜爱偏好为音乐达人；又例如，驾驶员在历史时间中经常通过车载终端中的导航应用搜索附近的美食，则可以确定驾驶员的喜爱偏好为美食达人。
136.s702、当确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳的情况下，开启智能驾驶功能。
137.可选的，当确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳的情况下，可以认定驾驶员对车辆的控制有所迟钝，驾驶安全性有所降低，系统将自动启动智能驾驶辅助功能，帮助驾驶员完成部分驾驶任务，减轻驾驶负担。
138.具体地，系统可以采用自动驾驶技术，自动控制车辆的加减速、转向和刹车等操作，以帮助驾驶员完成部分驾驶任务。同时，系统还可以采用语音识别技术，接受驾驶员的语音指令，例如“打开空调”、“调整音量”等，以提高驾驶员的驾驶体验。
139.s703、当确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳的情况下，向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息。
140.其中，提示信息用于提示驾驶员需要休息。
141.可选的，当确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳的情况下，可以确定驾驶员已无法安全的驾驶车辆，需要停车休息，系统将自动发出警报，并通知相关人员，以保障驾驶安全。具体地，系统可以通过车载音响、手机应用或者其他设备，发出警报和通知，提醒驾驶员和相关人员注意驾驶安全。
142.本技术实施例中，可以在驾驶员的疲劳状态不同时，通过执行不同的目标任务，来缓解驾驶员的疲劳状态，以保证驾驶安全，从而提高对疲劳驾驶状态的预警效率，以及加强
预防疲劳驾驶的功能。
143.上述主要从方法的角度对本技术实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，疲劳驾驶预警装置或电子设备包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本技术能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
144.本技术实施例可以根据上述方法，示例性的对疲劳驾驶预警装置或电子设备进行功能模块的划分，例如，疲劳驾驶预警装置或电子设备可以包括对应各个功能划分的各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本技术实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
145.图8是根据一示例性实施例示出的一种疲劳驾驶预警装置的框图。参照图8，该疲劳驾驶预警装置800包括：处理模块801、发送模块802、执行模块803和采集模块804。
146.处理模块801，用于基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过疲劳驾驶预测模型确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点；路况信息为以下任一项：高速道路、城市道路、郊区道路，疲劳驾驶预测模型为基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息对预设模型进行训练得到的，多次历史驾驶信息中的每次历史驾驶信息包括以下至少一项：出发时间点、驾驶时长、路况信息、疲劳状态；发送模块802，用于在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息；执行模块803，用于执行目标任务，目标任务包括：与驾驶员进行语音对话、开启智能驾驶功能、向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息；处理模块801，用于基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看，驾驶习惯包括：安全驾驶人员、疲劳驾驶人员，安全驾驶人员的疲劳驾驶频率小于预设频率，疲劳驾驶人员的疲劳驾驶频率大于或等于预设频率。
147.在一种可能的实施方式中，采集模块804，用于在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员的行为信息，预设传感器包括以下至少一项：摄像头传感器、麦克风传感器、红外线传感器，行为信息包括以下至少一项：面部表情姿态、动作行为、声音信息；处理模块801，用于对驾驶员的行为信息进行分析处理，确定驾驶员的疲劳状态，疲劳状态包括：轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳；发送模块802，用于基于驾驶员的疲劳状态，发出预警信息；处理模块801，用于执行目标任务。
148.在一种可能的实施方式中，面部表情姿态包括以下至少一项：闭眼姿态、哈欠姿态；处理模块801，具体用于检测驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长，基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长确定驾驶员的疲劳状态，不同的闭眼时长区间对应不同的疲劳状态；处理模块801，具体还用于检测驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率，基于哈欠频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的哈欠频率区间对应不同的疲劳状态。
149.在一种可能的实施方式中，动作姿态包括以下至少一项：低头动作、转头动作；处理模块801，具体用于检测驾驶员低头动作对应的低头频率，基于低头频率确定驾驶员的疲
劳状态，不同的低头频率区间对应不同的疲劳状态；处理模块801，具体还用于检测驾驶员转头动作对应的转头频率，基于转头频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的转头频率区间对应不同的疲劳状态。
150.在一种可能的实施方式中，声音信息包括以下至少一项：声音音调、声音音量、声音频率；处理模块801，具体用于检测驾驶员说话的声音音调，基于声音音调确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音音调区间对应不同的疲劳状态；处理模块801，具体还用于检测驾驶员说话的声音音量，基于声音音量确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音音量区间对应不同的疲劳状态；处理模块801，具体还用于检测驾驶员说话的声音频率，基于声音频率确定驾驶员的疲劳状态，不同的声音频率区间对应不同的疲劳状态。
151.在一种可能的实施方式中，处理模块801，具体还用于当确定驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳的情况下，基于驾驶员的喜爱偏好，与驾驶员进行语音对话，驾驶员的喜爱偏好为基于驾驶员对车载终端的历史操作信息确定的，喜爱偏好包括：音乐达人、广播达人、游戏达人、美食达人；处理模块801，具体还用于当确定驾驶员的疲劳状态为中度疲劳的情况下，开启智能驾驶功能；发送模块802，还用于当确定驾驶员的疲劳状态为重度疲劳的情况下，向驾驶员和驾驶员的关联人员发送提示信息，提示信息用于提示驾驶员需要休息。
152.在一种可能的实施方式中，处理模块801，具体还用于基于驾驶员对应的多次历史行为信息，和多次历史行为信息对应的历史疲劳状态，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看，驾驶习惯包括：安全驾驶人员、疲劳驾驶人员，安全驾驶人员的疲劳驾驶频率小于预设频率，疲劳驾驶人员的疲劳驾驶频率大于或等于预设频率。
153.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
154.图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。如图9所示，电子设备900包括但不限于：处理器901和存储器902。
155.其中，上述的存储器902，用于存储上述处理器901的可执行指令。可以理解的是，上述处理器901被配置为执行指令，以实现上述实施例中的疲劳驾驶预警方法。
156.需要说明的是，本领域技术人员可以理解，图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图9所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
157.处理器901是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器902内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器902内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。处理器901可包括一个或多个处理单元。可选的，处理器901可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器901中。
158.存储器902可用于存储软件程序以及各种数据。存储器902可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能模块所需的应用程序(比如获取模块、处理模块等)等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
159.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指
令的存储器902，上述指令可由电子设备900的处理器901执行以实现上述实施例中的疲劳驾驶预警方法。
160.在实际实现时，图8中的处理模块801、发送模块802、执行模块803和采集模块804的功能均可以由图9中的处理器901调用存储器902中存储的计算机程序实现。其具体的执行过程可参考上实施例中的疲劳驾驶预警方法部分的描述，这里不再赘述。
161.可选地，计算机可读存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，该非临时性计算机可读存储介质可以是只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储存储器(random access memory，ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
162.在示例性实施例中，本技术实施例还提供了一种包括一条或多条指令的计算机程序产品，该一条或多条指令可以由电子设备900的处理器901执行以完成上述实施例中的疲劳驾驶预警方法。
163.需要说明的是，上述计算机可读存储介质中的指令或计算机程序产品中的一条或多条指令被电子设备的处理器执行时实现上述疲劳驾驶预警方法实施例的各个过程，且能达到与上述疲劳驾驶预警方法相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
164.通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全分类部或者部分功能。
165.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
166.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全分类部单元来实现本实施例方案的目的。
167.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
168.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全分类部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例方法的全分类部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
169.以上，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本
申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种疲劳驾驶预警方法，其特征在于，包括：基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过疲劳驾驶预测模型确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点；所述路况信息为以下任一项：高速道路、城市道路、郊区道路，所述疲劳驾驶预测模型为基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息对预设模型进行训练得到的，所述多次历史驾驶信息中的每次历史驾驶信息包括以下至少一项：出发时间点、驾驶时长、路况信息、疲劳状态；在时间到达所述第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息，并执行目标任务，所述目标任务包括：与所述驾驶员进行语音对话、开启智能驾驶功能、向所述驾驶员和所述驾驶员的关联人员发送提示信息；基于所述驾驶员对应的所述多次历史驾驶信息，分析确定所述驾驶员的驾驶习惯，并展示给所述驾驶员查看，所述驾驶习惯包括：安全驾驶人员、疲劳驾驶人员，所述安全驾驶人员的疲劳驾驶频率小于预设频率，所述疲劳驾驶人员的疲劳驾驶频率大于或等于预设频率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在车辆行驶的过程中，通过预设传感器采集驾驶员的行为信息，所述预设传感器包括以下至少一项：摄像头传感器、麦克风传感器、红外线传感器，所述行为信息包括以下至少一项：面部表情姿态、动作行为、声音信息；对所述驾驶员的行为信息进行分析处理，确定所述驾驶员的疲劳状态，所述疲劳状态包括：轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳；基于所述驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行目标任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述面部表情姿态包括以下至少一项：闭眼姿态、哈欠姿态；所述对所述驾驶员的行为信息进行分析处理，确定所述驾驶员的疲劳状态，包括：检测所述驾驶员每次闭眼姿态对应的闭眼时长，基于每次闭眼姿态对应的闭眼时长确定所述驾驶员的疲劳状态，不同的闭眼时长区间对应不同的疲劳状态；检测所述驾驶员哈欠姿态对应的哈欠频率，基于所述哈欠频率确定所述驾驶员的疲劳状态，不同的哈欠频率区间对应不同的疲劳状态。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述动作姿态包括以下至少一项：低头动作、转头动作；所述对所述驾驶员的行为信息进行分析处理，确定所述驾驶员的疲劳状态，包括：检测所述驾驶员低头动作对应的低头频率，基于所述低头频率确定所述驾驶员的疲劳状态，不同的低头频率区间对应不同的疲劳状态；检测所述驾驶员转头动作对应的转头频率，基于所述转头频率确定所述驾驶员的疲劳状态，不同的转头频率区间对应不同的疲劳状态。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述声音信息包括以下至少一项：声音音调、声音音量、声音频率；所述对所述驾驶员的行为信息进行分析处理，确定所述驾驶员的疲劳状态，包括：检测所述驾驶员说话的声音音调，基于所述声音音调确定所述驾驶员的疲劳状态，不同的声音音调区间对应不同的疲劳状态；
检测所述驾驶员说话的声音音量，基于所述声音音量确定所述驾驶员的疲劳状态，不同的声音音量区间对应不同的疲劳状态；检测所述驾驶员说话的声音频率，基于所述声音频率确定所述驾驶员的疲劳状态，不同的声音频率区间对应不同的疲劳状态。6.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述驾驶员的疲劳状态，发出预警信息，并执行目标任务，包括：当确定所述驾驶员的疲劳状态为轻度疲劳的情况下，基于所述驾驶员的喜爱偏好，与所述驾驶员进行语音对话，所述驾驶员的喜爱偏好为基于所述驾驶员对车载终端的历史操作信息确定的，所述喜爱偏好包括：音乐达人、广播达人、游戏达人、美食达人；当确定所述驾驶员的疲劳状态为中度疲劳的情况下，开启智能驾驶功能；当确定所述驾驶员的疲劳状态为重度疲劳的情况下，向所述驾驶员和所述驾驶员的关联人员发送提示信息，所述提示信息用于提示所述驾驶员需要休息。7.一种疲劳驾驶预警装置，其特征在于，所述疲劳驾驶预警装置包括：处理模块、发送模块和执行模块；所述处理模块，用于基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过疲劳驾驶预测模型确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点；所述路况信息为以下任一项：高速道路、城市道路、郊区道路，所述疲劳驾驶预测模型为基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息对预设模型进行训练得到的，所述多次历史驾驶信息中的每次历史驾驶信息包括以下至少一项：出发时间点、驾驶时长、路况信息、疲劳状态；所述发送模块，用于在时间到达所述第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息；所述执行模块，用于执行目标任务，所述目标任务包括：与所述驾驶员进行语音对话、开启智能驾驶功能、向所述驾驶员和所述驾驶员的关联人员发送提示信息；所述处理模块，用于基于所述驾驶员对应的所述多次历史驾驶信息，分析确定所述驾驶员的驾驶习惯，并展示给所述驾驶员查看，所述驾驶习惯包括：安全驾驶人员、疲劳驾驶人员，所述安全驾驶人员的疲劳驾驶频率小于预设频率，所述疲劳驾驶人员的疲劳驾驶频率大于或等于预设频率。8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及存储器；其中，所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括计算机执行指令，当所述电子设备运行时，处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述电子设备执行权利要求1至6中任一项所述的方法。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中存储的计算机执行指令由电子设备的处理器执行时，所述电子设备能够执行权利要求1至6中任一项所述的方法。10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括权利要求7所述的疲劳驾驶预警装置，所述车辆用于实现权利要求1至6中任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及一种疲劳驾驶预警方法、装置、设备及存储介质，涉及车辆安全技术领域。至少解决相关技术中对疲劳驾驶状态的预警效率较低、预防疲劳驾驶的功能较差的技术问题，方法包括：基于当前驾驶行程对应的出发时间点和路况信息，通过疲劳驾驶预测模型确定驾驶员产生疲劳状态对应的第一时间点；疲劳驾驶预测模型为基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息对预设模型进行训练得到的，每次历史驾驶信息包括以下至少一项：出发时间点、驾驶时长、路况信息、疲劳状态；在时间到达第一时间点之前的预设时长对应的第二时间点时，发出预警信息，并执行目标任务；基于驾驶员对应的多次历史驾驶信息，分析确定驾驶员的驾驶习惯，并展示给驾驶员查看。员查看。员查看。


技术研发人员：蒙杰
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2023.05.22
技术公布日：2023/10/6