CN119809881A - 用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，涉及驾驶培训监测技术领域，包括：初始化模块用于获取学员的培训数据，进行初始化；外部信息采集模块用于采集实时环境数据；内部信息采集模块用于采集内部数据；状态提取模块用于对内部信息数据集进行特征提取；监测预警模块用于调用初始化后的智能监测辅助系统基于内部特征提取结果和外环境数据集进行联合异常认证，报出监测预警。通过本申请可以解决现有技术中由于依赖于单一规则判断学员的操作是否存在异常，容易出现误报或漏报，导致安全操作监测的精确性不足的技术问题，通过结合学员的行为和外部环境数据进行联合认证，精准识别异常情况，提高了安全操作监测的精确度。

Description

用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置

技术领域

本申请涉及驾驶培训监测技术领域，具体涉及用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置。

背景技术

在驾驶培训中，学员的安全操作监测是确保学员能在实际驾驶中具备必要驾驶技能和安全意识的核心部分。通过监测与评估帮助学员纠正错误驾驶行为，提升其安全意识，减少事故发生的风险。驾驶培训中的安全操作监测通常涉及学员操作的实时记录、分析及评估，为学员提供反馈并进行必要的预警，以指导学员改进驾驶习惯。目前，现有的驾驶培训系统的安全操作监测主要依赖于车载传感器、摄像头、GPS、雷达等设备，从不同维度收集学员的操作数据与外部环境数据，依据事先设定的阈值来判定学员的操作是否安全。然而，这些简单规则往往无法准确判断学员的操作是否合理，容易导致误报或漏报，从而导致监测不精确。

综上所述，现有技术中存在依赖于单一规则判断学员的操作是否存在异常，容易出现误报或漏报，导致安全操作监测的精确性不足的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，用以解决现有技术中存在依赖于单一规则判断学员的操作是否存在异常，容易出现误报或漏报，导致安全操作监测的精确性不足的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其中，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置包括：初始化模块，用于获取学员的培训数据，基于所述培训数据进行智能监测辅助系统的系统关注初始化，所述培训数据包括学员历史培训数据、当前培训场景数据、当前培训科目数据；外部信息采集模块，用于调用外置车载摄像头执行实时环境数据采集，建立外环境数据集；内部信息采集模块，用于调用内置传感网络执行内部数据采集，建立内部信息数据集；状态提取模块，用于对所述内部信息数据集进行学员状态、车辆状态的特征提取，建立内部特征提取结果；监测预警模块，用于调用初始化后的所述智能监测辅助系统基于所述内部特征提取结果和所述外环境数据集进行联合异常认证，报出监测预警。

本申请中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过初始化模块，用于获取学员的培训数据，基于所述培训数据进行智能监测辅助系统的系统关注初始化，所述培训数据包括学员历史培训数据、当前培训场景数据、当前培训科目数据；外部信息采集模块，用于调用外置车载摄像头执行实时环境数据采集，建立外环境数据集；内部信息采集模块，用于调用内置传感网络执行内部数据采集，建立内部信息数据集；状态提取模块，用于对所述内部信息数据集进行学员状态、车辆状态的特征提取，建立内部特征提取结果；监测预警模块，用于调用初始化后的所述智能监测辅助系统基于所述内部特征提取结果和所述外环境数据集进行联合异常认证，报出监测预警。也就是说，通过整合学员的历史培训数据、当前培训场景数据和当前培训科目数据，采集实时环境以及内部数据，提取学员和车辆状态的特征，结合联合异常认证在多个维度上进行校对和验证，提高了安全操作监测的精确度，确保学员的安全操作，从而提高道路交通的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置的结构示意图；

图2为本申请用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置中报出监测预警的流程示意图。

附图标记说明：初始化模块11，外部信息采集模块12，内部信息采集模块13，状态提取模块14，监测预警模块15。

具体实施方式

本申请通过提供用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，解决了现有技术中存在依赖于单一规则判断学员的操作是否存在异常，容易出现误报或漏报，导致安全操作监测的精确性不足的技术问题。通过整合学员的历史培训数据、当前培训场景数据和当前培训科目数据，采集实时环境以及内部数据，提取学员和车辆状态的特征，结合联合异常认证在多个维度上进行校对和验证，提高了安全操作监测的精确度，确保学员的安全操作，从而提高道路交通的安全性。

下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例，请参阅附图1，本申请提供了用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其中，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置包括：

初始化模块11，用于获取学员的培训数据，基于所述培训数据进行智能监测辅助系统的系统关注初始化，所述培训数据包括学员历史培训数据、当前培训场景数据、当前培训科目数据。

具体而言，从学员的个人档案或培训数据库中收集学员的培训数据，即学员在驾驶培训过程中所积累的各类数据，包括学员的历史培训记录、当前培训科目的信息以及培训场景中的数据。历史培训数据记录了学员之前的培训过程、所通过的科目、培训成绩以及学员的驾驶行为模式等。当前培训场景数据是指学员当前所处的驾驶环境和训练场景数据，包括天气、道路条件(如城市道路、高速公路)以及交通流量等。当前培训科目数据是指学员正在进行的具体培训内容，包括但不限于科目一(理论考试)、科目二(停车、倒车入库等)、科目三(道路驾驶、变道等)。每个科目训练目标不同，需要根据学员的表现进行不同的监测。

智能监测辅助系统是一个综合的辅助监测系统，结合了多种传感器、摄像头、算法模型等工具，实时监控学员的驾驶行为，并根据其表现提供反馈或警告。根据培训数据对智能监测辅助系统进行系统关注初始化，即在智能监测辅助系统开始运行之前，根据学员的培训数据对其进行配置和设置，以确保系统能够根据特定需求(学员的具体情况)进行监测。根据学员的培训数据，设定阈值、配置监控目标(如检查学员是否能精准停车、是否能顺利完成倒车入库等)。在初始化后，开始执行实时监测任务，针对当前培训科目的内容进行数据采集和分析。通过整合多源数据，智能监测辅助系统准确了解学员的培训需求和状态，根据学员的历史数据和当前场景信息，针对性地进行个性化监控，使监测结果更加精准。

外部信息采集模块12，用于调用外置车载摄像头执行实时环境数据采集，建立外环境数据集。

具体而言，外置车载摄像头是安装在汽车外部的视觉采集设备，通常用于记录和分析汽车周围的环境信息，实时获取车辆周围的图像和视频数据，帮助感知外部环境，如交通标志、其他车辆、行人、道路障碍物等。在驾驶培训过程中，外置车载摄像头持续监控学员周围的环境，通常安装在车前后方或车左右方，用于获取车辆周围的图像和视频流。

通过外置车载摄像头连续收集当前环境的各种数据，包括图像、视频，以及从摄像头中提取的关键信息，如道路标识、行人位置、车辆位置、天气状况等。通过外置车载摄像头采集，建立外环境数据集，包括学员所在训练环境相关的各类信息，如道路信息、交通状况、天气条件等。道路信息如道路类型(城市街道、高速公路等)、车道数、是否有障碍物、是否有转弯、是否有交叉路口；交通信息如交通信号灯的状态(红、绿、黄)、交通标志(限速标志、停车标志等)、周围的车辆和行人等；天气情况如是否下雨、雾霾、白天或夜间等，所有这些因素都会影响驾驶安全；动态环境如周围的车辆速度、行人的移动、交通流量等。通过外置车载摄像头的实时数据采集，实时感知驾驶环境的变化，准确评估外部环境对驾驶的影响，并快速做出反应。

内部信息采集模块13，用于调用内置传感网络执行内部数据采集，建立内部信息数据集。

具体而言，内置传感网络指的是驾驶培训时预安装的一系列传感器和设备，能够持续监测车内环境、学员的生理状态以及车辆的动态行为，通常包括加速度传感器、姿势识别传感器、面部识别传感器、GPS传感器、温湿度传感器等。从车内传感器和设备收集数据，通过调用内置传感网络中的各种传感器，采集学员和车辆的实时数据，包括学员的生理状态(如面部表情、眼部活动、姿势等)，车辆的运动状态(如速度、加速度、转向角度等)，以及车内环境数据(如温度、湿度等)。内部数据采集是指从内置传感网络中获取关于学员和车辆的各类数据。

内置传感网络中至少包括面部感知传感器、姿势识别传感器、加速度传感器、定位传感器，其中，面部识别传感器用于监测学员的面部表情、眼部活动和瞳孔变化，识别疲劳、分心等生理状态；姿势识别传感器用于确定学员的驾驶姿势，判断是否存在不当驾驶姿势(如前倾、侧倾等)；加速度传感器用于监测车辆的加速、减速等动态状态，判断是否有急刹车、急加速等异常行为；GPS传感器用于跟踪车辆的位置、速度和行驶路线，分析学员行驶的具体路线。

将所有采集的信息整合成一个统一的、结构化的内部信息数据集，包含关于学员(如面部表情、姿势)、车辆(如运动状态、速度)等的信息。

通过高精度和高稳定性的内部数据采集，智能监测辅助系统能够更准确地评估学员的操作状态，提高监测的准确性。通过内部信息采集实时获取学员和车辆的各类数据，确保及时了解学员的状态并提供反馈，准确评估学员的驾驶行为和安全性。

状态提取模块14，用于对所述内部信息数据集进行学员状态、车辆状态的特征提取，建立内部特征提取结果。

具体而言，从内部信息数据集中提取学员状态特征，即学员在训练过程中身体和心理的状态，包括学员的生理数据(如面部表情、疲劳程度、心情、注意力等)和行为数据(如姿势、动作协调性、驾驶习惯等)。通过面部识别传感器捕捉到的面部表情数据，提取出学员是否疲劳、是否集中注意力等信息。通过姿势识别传感器检测学员的驾驶姿势，提取出学员的驾驶姿势是怎样的，是否存在不当驾驶姿势(如前倾、侧倾等)。利用面部感知传感器对学员的眼动进行跟踪，提取出学员的视线集中度、眼睛闭合频率等特征，判断学员是否注意力集中。

从内部信息数据集中提取车辆状态特征，即车辆在驾驶过程中的动态信息，包括车辆的运动状态(如加速度、速度、转向角度、急刹车、急加速等)和行驶路线等。通过加速度传感器和其他车辆动态传感器(如陀螺仪等)提取出车辆的加速度、转向角度、刹车力度等信息。通过GPS和定位传感器提取车辆的行驶路线特征，包括学员的行驶路径、每一段路程的速度变化、转向变化等。

将从学员状态和车辆状态中提取出来的特征信息进行整合，形成综合的特征提取结果，包含了学员的生理和行为状态以及车辆的运动状态信息。对提取出的特征数据进行数据预处理，包括标准化、归一化、去除离群点等，以去除噪声和异常值。对提取出的特征进行分析，以判断学员的驾驶状态是否存在异常。例如，学员的疲劳状态(面部表情)与不正确的驾驶姿势(姿势数据)结合，再加上急刹车和超速行为(车辆数据)，将这些信息整合成一个综合的特征提取结果，表明学员存在疲劳驾驶、分心和不当驾驶行为的风险。

通过特征提取，精准评估学员的生理状态(如疲劳、分心)和行为状态(如不正确的驾驶姿势、急刹车、超速等)，在训练过程中实时分析和评估，若发现学员存在潜在的安全隐患(如疲劳驾驶、危险驾驶行为等)，及时发出警告或调整训练方案，以提高学员的驾驶安全性。

监测预警模块15，用于调用初始化后的所述智能监测辅助系统基于所述内部特征提取结果和所述外环境数据集进行联合异常认证，报出监测预警。

具体而言，智能监测辅助系统是一个集成了多种传感器和数据分析模块的系统，旨在实时监测学员的驾驶行为及其所在环境，检测并评估潜在的驾驶异常，提供实时预警或安全干预。调用初始化后的智能监测辅助系统，将收集到的内部特征数据与外环境数据进行联合异常认证，将学员的驾驶状态、车辆状态与外部环境数据相结合，通过综合分析来判断是否存在异常情况。联合异常认证能够更全面、准确地识别驾驶过程中可能出现的风险和不安全行为。经过联合认证后，评估学员当前的驾驶状态、车辆的运动状态和外部环境条件，判断是否存在潜在的安全风险。如果联合认证结果显示存在风险，生成监测预警，并向学员或教练发送警告。一旦识别到异常，监测预警会被及时触发并向学员和教练反馈，通过车载音响设备或车载显示屏发送警告信息。如果学员未能及时响应监测预警，进一步进行干预，例如系统接入接管车辆，自动减速或调整车道等，确保驾驶安全。通过联合异常认证，综合考虑学员的驾驶行为、车辆状态和外部环境，全面识别潜在风险。这种多层次的监测和认证能够更准确地判断是否存在安全隐患，从而有效提高驾驶安全性。联合异常认证通过结合多维度数据进行分析，能够更全面、准确地识别异常情况，从而减少误报和漏报的发生。

进一步，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置中的所述内部信息采集模块13还用于：

激活所述内置传感网络的面部感知传感器，利用所述面部感知传感器进行学员的面部表情、眼部活动感知，建立面部数据集；激活所述内置传感网络的姿势识别传感器，利用所述姿势识别传感器执行学员的驾驶姿势识别，建立姿势数据集；将所述面部数据集、所述姿势数据集整合为学员数据集，以构建内部信息数据集。

具体而言，内置传感网络是指汽车或驾驶培训设备中预先安装的传感器系统，包括面部感知传感器、姿势识别传感器、车内温湿度传感器、加速度传感器、定位传感器等，能够实时监测学员的身体和心理状态，以及车辆的状态。激活内置传感网络中的面部感知传感器(如红外摄像头、面部识别摄像头)，采集学员的面部表情和眼部活动数据，实时监控学员的眼睛运动(如眼睛的焦点位置)、表情变化、是否有疲劳表现等。通过分析学员的面部表情、眼睛运动、瞳孔变化等，推测学员的情绪状态、疲劳程度或注意力集中度等。例如，通过图像识别算法识别学员是否出现瞌睡或疲劳的迹象(如长时间闭眼、频繁眨眼等)。通过摄像头捕捉学员的面部图像，并通过图像处理算法分析面部特征。例如，打哈欠可以通过检测嘴巴的张开程度和时间来识别；眨眼频率可以通过检测眼睑的开合来计算；紧张或分心的迹象可以通过分析眼睛的注视方向、瞳孔大小变化或面部肌肉的紧张程度来推断。

激活内置传感网络的姿势识别传感器，监测学员的身体姿势，捕捉学员是否存在不当的驾驶姿势。跟踪学员身体的角度变化，识别是否存在前倾、后仰、侧歪等不良姿势。例如，通过红外传感器检测学员的身体轮廓，从而判断其是否坐直。深度摄像头捕捉三维空间中的物体和人物，从而精确地测量学员与方向盘的距离以及身体倾斜的角度。座椅上的压力传感器检测学员的身体重量分布，从而推断出其坐姿和身体倾斜情况。例如，如果学员的身体重量主要分布在座椅的一侧，可能表明其身体倾斜。

将面部数据集和姿势数据集整合成一个综合的学员数据集，不仅包括学员的面部状态(如疲劳、专注程度等)，还包含学员的身体姿势信息(如是否有不当的驾驶姿势)。例如，如果学员既显示出疲劳的面部表情，又有前倾姿势，综合评估其存在安全隐患，并发出警告。学员的面部数据集、姿势数据集和其他内部传感器收集的数据(如车辆状态、速度、刹车力度等)一并被添加到内部信息数据集中，形成全面的学员行为和生理状态档案。通过结合面部表情和姿势数据，全面评估学员的状态，识别学员的疲劳、分心等潜在危险因素，从而实现更精确的安全监控。

进一步，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置中的所述内部信息采集模块13还用于：

激活所述内置传感网络的加速度传感器，基于所述加速度传感器进行车辆的运动状态感知，建立运动状态数据集；激活所述内置传感网络的定位传感器，执行驾驶路线分析，建立路线数据集；将所述运动状态数据集、所述路线数据集整合为车辆数据集，利用所述车辆数据集、所述学员数据集构建内部信息数据集。

具体而言，激活内置传感网络的加速度传感器，监测车辆的运动状态，测量车辆在单位时间内速度的变化量，即加速度，来评估车辆的运动状态，通常利用内部的微小质量块和弹簧来测量三个空间方向上的加速度变化。加速度传感器由多个加速度计组成，能够感知车辆在不同方向(如前后、左右、上下)的加速度变化，用于监测车辆的动态行为，例如快速加速、急刹车、急转弯等情况。通过加速度传感器采集到车辆的运动状态数据集，包含了车辆的加速、减速、转向等动态行为信息，用于评估车辆的运动状况。运动状态数据集可用于判断学员是否进行正常或异常的驾驶操作，例如是否存在急刹车或急加速的情况。

激活内置传感网络的定位传感器(如GPS)，跟踪车辆的当前位置，并执行驾驶路线分析。定位传感器记录车辆的经纬度、行驶路径、速度、行驶方向等数据。定位传感器通常与地图数据相结合，提供精确的路线导航。利用定位传感器进行驾驶路线分析，记录学员的行驶路线，包括开始和结束地点、路段信息、转弯情况等。

将运动状态数据集和路线数据集整合为车辆数据集，并将车辆数据集与学员数据集结合，构建出一个完整的内部信息数据集，包含了学员的操作行为、面部表情、眼部活动、驾驶姿势以及车辆的运动状态和行驶路线等所有相关信息。通过整合车辆的运动状态数据和路线数据，全面了解学员在驾驶过程中的表现和车辆的状态，有助于进行更深入的数据分析，比如分析学员在不同路段的驾驶行为、车辆动态响应以及潜在的安全风险。

进一步，如附图2所示，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置中的所述监测预警模块15还用于：

通过智能监测辅助系统内的场景感知模型进行外环境数据和车辆状态特征的感知识别，建立实时危险场景，并进行危险等级标识；利用所述实时危险场景进行处理拟合，建立安全处理方案集和危险处理方案集；对所述内部特征提取结果进行安全处理方案集和危险处理方案集的触发分析，根据触发分析结果和危险等级标识进行联合异常认证，报出监测预警。

具体而言，通过智能监测辅助系统内置的场景感知模型，对外部环境数据进行感知和识别，识别当前环境中的道路、交通标志、其他车辆、行人等对象，并将其与车辆的运动状态进行关联。同时，识别车辆当前状态，包括车辆运动、驾驶行为等信息，评估车辆是否在正常行驶或是否存在异常驾驶行为。场景感知模型是基于外部环境数据(如来自车载摄像头的图像、雷达、激光雷达等数据)进行场景识别和理解的模型，对外部环境进行实时感知和分类，包括识别道路标志、其他车辆、行人、障碍物、交通信号等，并评估潜在的危险场景。

根据感知识别得到的外环境数据和车辆状态特征，建立实时危险场景，识别出可能构成危险的场景。对实时危险场景进行评估，为不同危险场景指定不同的等级。危险等级通常根据危险的严重性、可能造成的后果等因素进行分类，包括高危、中危、低危。

对实时危险场景进行处理拟合，即针对不同的安全场景，生成安全处理方案和紧急的危险处理方案。处理拟合是指根据实时危险场景的特点，对不同的场景进行处理匹配，生成合理的响应方案，不仅考虑场景的危害性，还要根据学员的驾驶状态、环境条件等因素，为每个场景定制个性化的安全和危险处理方案。针对一般的驾驶场景，提供一系列预防性处理方案，帮助学员优化驾驶行为、避免危险的发生。例如，当检测到学员的车辆进入了前方有障碍物的区域，但该障碍物距离较远且无直接危险时，安全处理方案集可能会建议提前减速或调整车道。针对突发的紧急危险情况，提供一系列应急处理方案，帮助学员在紧急情况下做出反应并确保安全。例如，如果检测到学员的车辆与前方车辆之间的距离过近且对方车辆正在急刹车，启动紧急制动方案，避免发生危险。

根据内部特征提取结果中的学员状态、车辆状态，进行触发分析，判断是否需要执行特定的安全处理或危险处理方案。根据学员的驾驶行为(如紧急刹车、过度加速)或外部环境的变化(如障碍物突然出现)，触发相应的安全处理或危险处理方案。结合触发分析结果和危险等级标识进行联合分析，也就是将学员的状态(如面部疲劳、姿势异常)、车辆状态(如急刹车、超速等)与外部环境数据(如障碍物、交通拥堵等)进行联合异常认证，判断是否存在异常情况。

联合异常认证是指结合多个数据源和分析结果，对异常情况进行确认的过程。如果存在异常，根据危险等级标识输出预警。在发生异常时，会通过音响、屏幕或振动等方式向学员发出预警信号，提醒学员及时采取安全措施，如减速、刹车或调整驾驶方式。通过场景感知模型和车辆状态的综合感知，及时识别潜在的危险场景，提前预警，帮助学员避免事故。

进一步，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置中的所述监测预警模块15还用于：

获取所述实时危险场景与车辆的相对位置；根据所述相对位置和所述实时危险场景生成危险提示，将所述危险提示通过语音和视频显示报出。

具体而言，通过场景感知模型建立实时危险场景，通过传感器(如雷达、激光雷达等)确定与车辆的相对位置，例如，通过激光雷达扫描周围环境，生成详细的三维点云数据，帮助计算与障碍物、其他车辆的相对位置。将实时危险场景与车辆相对位置进行结合分析，生成危险提示，即一种警示信息，用于提醒学员注意当前的潜在危险。提示可能通过声音、图像、振动等方式传达给学员，帮助学员及时采取适当的驾驶行为(如减速、避让、刹车等)。通过车载扬声器生成语音警告，提醒学员当前的危险。同时，在车载显示屏上，通过图形界面展示相关的危险信息，包括显示前方车辆的图标且标出与学员车之间的相对距离、显示学员车辆与前方障碍物之间的距离变化、提供危险区域的可视化展示并标识需要采取的应急措施等。一旦检测到危险场景并评估出学员车辆的相对位置存在潜在的碰撞风险，触发相应的语音和视频提示，提示将根据具体的危险程度进行调整。通过精确的相对位置数据，为每个危险场景生成精确的提示，帮助学员评估是否需要采取紧急应对措施，如减速、刹车或变道，语音和视频提示的结合能够在学员未能及时察觉潜在危险时，通过多感官的提醒提高学员对危险的警觉性。

进一步，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置中的所述监测预警模块15还用于：

根据所述内部特征提取结果的路线特征、车辆状态特征进行安全处理方案的响应判别；若在预设时间周期内未检测到触发安全处理方案的响应，则生成车机接管提示；将车机接管提示作为监测预警报出。

具体而言，根据内部特征提取结果中的路线特征、车辆状态特征进行安全处理方案的响应判别，判断是否符合预设的安全标准，决定是否需要启动安全处理方案。路线特征指的是与学员行驶路线相关的各种信息，例如车道变化、道路弯曲、前方障碍物的出现、交叉口的情况等，可判断当前驾驶路线是否安全，是否需要采取相应的安全措施(如减速、变道等)。车辆状态特征指的是与车辆当前状态相关的数据，例如车辆的速度、加速度、刹车状态、转向角度、油门压力等，反映车辆的动态变化，帮助判断是否存在潜在的驾驶风险。

预先设定一个响应时间周期，即学员需要在这个时间内做出反应并按照安全处理方案进行调整。如果在预设时间周期内，未检测到学员做出相应反应(如未减速、未刹车、未变道等)，认为学员未响应，并准备进入应急接管状态。安全处理方案是系统根据实时数据评估危险场景后，为学员提供的一套预防性措施或调整方案，旨在帮助学员避开潜在危险，例如通过减速、变道、刹车等方式来确保驾驶安全。响应判别是指根据设定的规则或算法，判断当前驾驶行为是否符合预期的安全处理方案。如果系统检测到学员未按预期响应(例如未及时减速或未进行变道)，则启动进一步的应急措施。

当检测到学员在预设时间内未做出反应，且情况已达到安全危机级别(例如前方急刹车或障碍物的距离过近)，生成车机接管提示，向学员发出警告，提示车载自动驾驶系统可能需要接管驾驶任务。一旦车机接管提示生成，将这一信息作为监测预警发出，通过语音、视频和振动等多种方式同步传达，以确保学员能够尽快察觉并做出反应。同时，车载自动驾驶系统介入，执行紧急制动、转向等操作来避免事故的发生。车机接管提示通常包括语音警告(如请立即采取刹车措施，系统将接管驾驶)以及视频提示(如显示当前距离危险物体的图标，标出急刹车或变道指示)。通过实时监测学员的驾驶行为和车辆状态，及时识别潜在危险，并为学员提供合适的安全处理方案，避免事故的发生。当学员未及时响应安全处理方案时，通过车机接管提示和自动接管，能够有效减少因学员未反应而导致的风险，确保驾驶安全。

进一步，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置中的所述监测预警模块15还用于：

获取内部特征提取结果的学员特征，根据所述学员特征进行学员状态异常识别；根据学员状态异常识别结果生成辅助异常认证；根据辅助异常认证对所述联合异常认证补偿后，报出更新监测预警。

具体而言，获取内部特征提取结果的学员特征，对学员状态进行监测并判断是否存在异常情况，包括疲劳驾驶、分心驾驶、反应迟钝等，可能会影响学员的驾驶决策，从而增加发生交通事故的风险。例如，通过分析学员的面部表情和眼动数据，识别出学员是否存在疲劳驾驶的迹象；分析学员是否频繁转头、使用手机等，识别学员是否处于分心状态。

根据学员状态异常识别结果，生成辅助异常认证信息，即根据学员状态异常识别结果生成的额外认证，用于补充联合异常认证。例如，如果学员被识别为疲劳状态，辅助异常认证可能会包含疲劳等级和推荐的应对措施。将辅助异常认证信息与已有的联合异常认证结果相结合，通过辅助异常认证对联合异常认证进行补偿，即对联合异常认证进行调整和修正，确保异常认证结果更为准确。即使在车辆状态较为稳定、道路条件良好的情况下，仍根据学员的疲劳状态进行分析，认为此时学员的异常较严重，结合车速和姿势的异常，启动紧急预警。

根据补充后的联合异常认证结果，生成更新后的监测预警，通过语音提示或视频提示及时发出警告，并可能采取自动减速等措施。通过综合分析学员的多维度数据(面部、眼动、姿势等)，准确判断学员是否存在疲劳、分心等驾驶异常情况，减少误报和漏报，在学员状态异常时及时发出警告或采取自动干预措施，帮助学员调整驾驶行为，避免因疲劳驾驶、分心驾驶等原因导致的事故。

进一步，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置还包括反馈模块，所述反馈模块用于：

对所述内部信息数据集和所述外环境数据集进行数据映射记录，并生成操作异常报告，将所述操作异常报告反馈至学员教练。

具体而言，反馈模块用于收集、记录并反馈驾驶行为、车辆状态、环境信息等数据的一个关键部分，确保学员安全操作监测装置能够实时或定期向教练提供有关学员驾驶表现的反馈，特别是对操作异常的警示和报告。将内部信息数据集和外环境数据集进行映射，通过时间戳或位置坐标等数据进行关联，确保每个数据点都能对应到具体的驾驶场景。目的是将学员的操作行为与外部环境的变化进行对比，以识别潜在的操作异常。根据数据映射，分析学员的驾驶行为，并识别出可能的异常操作。

生成操作异常报告，详细列出异常事件的时间、地点、学员的操作、车辆状态以及可能的环境影响因素。将生成的操作异常报告通过电子邮件、短信或其他通信方式发送给学员的教练，教练可以根据报告内容对学员的驾驶行为进行评估，并提供针对性的指导和训练，帮助学员增强驾驶技能和安全意识。通过对每位学员驾驶行为的实时监控和数据反馈，教练可为学员提供更有针对性的教学反馈，帮助学员通过具体的反馈快速改进不规范的驾驶行为，确保学员的驾驶行为符合安全标准。

综上所述，本申请所提供的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置具有如下技术效果：

通过初始化模块，用于获取学员的培训数据，基于所述培训数据进行智能监测辅助系统的系统关注初始化，所述培训数据包括学员历史培训数据、当前培训场景数据、当前培训科目数据；外部信息采集模块，用于调用外置车载摄像头执行实时环境数据采集，建立外环境数据集；内部信息采集模块，用于调用内置传感网络执行内部数据采集，建立内部信息数据集；状态提取模块，用于对所述内部信息数据集进行学员状态、车辆状态的特征提取，建立内部特征提取结果；监测预警模块，用于调用初始化后的所述智能监测辅助系统基于所述内部特征提取结果和所述外环境数据集进行联合异常认证，报出监测预警。也就是说，通过整合学员的历史培训数据、当前培训场景数据和当前培训科目数据，采集实时环境以及内部数据，提取学员和车辆状态的特征，结合联合异常认证在多个维度上进行校对和验证，提高了安全操作监测的精确度，确保学员的安全操作，从而提高道路交通的安全性。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置包括：

初始化模块，用于获取学员的培训数据，基于所述培训数据进行智能监测辅助系统的系统关注初始化，所述培训数据包括学员历史培训数据、当前培训场景数据、当前培训科目数据；

外部信息采集模块，用于调用外置车载摄像头执行实时环境数据采集，建立外环境数据集；

内部信息采集模块，用于调用内置传感网络执行内部数据采集，建立内部信息数据集；

状态提取模块，用于对所述内部信息数据集进行学员状态、车辆状态的特征提取，建立内部特征提取结果；

监测预警模块，用于调用初始化后的所述智能监测辅助系统基于所述内部特征提取结果和所述外环境数据集进行联合异常认证，报出监测预警。

2.如权利要求1所述的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述内部信息采集模块用于：

激活所述内置传感网络的面部感知传感器，利用所述面部感知传感器进行学员的面部表情、眼部活动感知，建立面部数据集；

激活所述内置传感网络的姿势识别传感器，利用所述姿势识别传感器执行学员的驾驶姿势识别，建立姿势数据集；

将所述面部数据集、所述姿势数据集整合为学员数据集，以构建内部信息数据集。

3.如权利要求2所述的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述内部信息采集模块还用于：

激活所述内置传感网络的加速度传感器，基于所述加速度传感器进行车辆的运动状态感知，建立运动状态数据集；

激活所述内置传感网络的定位传感器，执行驾驶路线分析，建立路线数据集；

将所述运动状态数据集、所述路线数据集整合为车辆数据集，利用所述车辆数据集、所述学员数据集构建内部信息数据集。

4.如权利要求1所述的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述监测预警模块用于：

通过智能监测辅助系统内的场景感知模型进行外环境数据和车辆状态特征的感知识别，建立实时危险场景，并进行危险等级标识；

利用所述实时危险场景进行处理拟合，建立安全处理方案集和危险处理方案集；

对所述内部特征提取结果进行安全处理方案集和危险处理方案集的触发分析，根据触发分析结果和危险等级标识进行联合异常认证，报出监测预警。

5.如权利要求4所述的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述监测预警模块还用于：

获取所述实时危险场景与车辆的相对位置；

根据所述相对位置和所述实时危险场景生成危险提示，将所述危险提示通过语音和视频显示报出。

6.如权利要求4所述的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述监测预警模块还用于：

根据所述内部特征提取结果的路线特征、车辆状态特征进行安全处理方案的响应判别；

若在预设时间周期内未检测到触发安全处理方案的响应，则生成车机接管提示；

将车机接管提示作为监测预警报出。

7.如权利要求4所述的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述监测预警模块还用于：

获取内部特征提取结果的学员特征，根据所述学员特征进行学员状态异常识别；

根据学员状态异常识别结果生成辅助异常认证；

根据辅助异常认证对所述联合异常认证补偿后，报出更新监测预警。

8.如权利要求1所述的用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置，其特征在于，所述用于驾驶技能培训的学员安全操作监测装置还包括：

反馈模块，用于对所述内部信息数据集和所述外环境数据集进行数据映射记录，并生成操作异常报告，将所述操作异常报告反馈至学员教练。