本申請涉及監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

油品運輸，在人類的生產(chǎn)生活中處于必不可少的一個環(huán)節(jié)，在其不斷運轉(zhuǎn)的周期中極大的推動了人類工業(yè)社會的發(fā)展。

油罐車運輸屬于危險品運輸，其安全性需要得到格外的重視。油罐車駕駛者需要經(jīng)過嚴(yán)格培訓(xùn)并測試合格后方可上崗，而且在運輸過程中，還需要謹慎注意安全駕駛。

但是，由于駕駛過程中的疲勞、枯燥等原因，駕駛者難以使自己時刻保持在安全駕駛狀態(tài)，因此油罐車等危險品運載車輛在運輸過程中的事故率仍然較高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請實施例提供一種行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，以完善油罐車等危險品運載車輛的安全性，降低運輸過程中的事故率。

為了實現(xiàn)上述目的，本申請實施例提供的技術(shù)方案如下：

一種行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

第一圖像采集模塊、圖像識別器、圖像處理器和示警器；

所述第一圖像采集模塊與所述圖像識別器相連接，用于采集駕駛者的頭像信息，并將所述頭像信息發(fā)送給所述圖像識別器；

所述圖像識別器與所述圖像處理器相連接，用于提取所述頭像信息中的眼皮開度信息，并將所述眼皮開度信息發(fā)送給所述圖像處理器；

所述示警器與所述圖像處理器相連接，用于在所述圖像處理器判斷出所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度低于預(yù)設(shè)閾值時，對所述駕駛者進行示警。

優(yōu)選地，所述圖像識別器還用于識別所述頭像信息中的面部特征，并將所述面部特征發(fā)送給所述圖像處理器；

所述示警器還用于在所述圖像處理器判斷出所述面部特征與預(yù)先存儲的駕駛者特征不匹配時，對所述駕駛者進行示警。

優(yōu)選地，還包括：

第二圖像采集模塊；

所述第二圖像采集模塊與所述圖像處理器相連接，用于采集車輛與車道標(biāo)識線之間的距離信息，并將所述距離信息發(fā)送給所述圖像處理器；

所述示警器還用于在所述圖像處理器判斷出所述距離信息的變化率與所述車輛的速度的比值偏離預(yù)設(shè)的安全范圍時，對所述駕駛者進行示警。

優(yōu)選地，還包括：

服務(wù)器；

所述服務(wù)器與所述圖像處理器相連接，用于存儲所述圖像處理器接收的所述眼皮開度信息和所述距離信息，并存儲所述距離信息的變化率與所述車輛的速度的比值。

優(yōu)選地，還包括：

管理終端；

所述管理終端與所述服務(wù)器相連接，用于對所述服務(wù)器存儲的所述眼皮開度信息、所述距離信息和所述比值進行查詢和/或修改。

由以上本申請實施例提供的技術(shù)方案可見，相對于現(xiàn)有技術(shù)，本申請具有如下有益效果：

應(yīng)用本申請?zhí)峁┑男熊嚑顟B(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：第一圖像采集模塊、圖像識別器、圖像處理器和示警器；所述第一圖像采集模塊與所述圖像識別器相連接，用于采集駕駛者的頭像信息，并將所述頭像信息發(fā)送給所述圖像識別器；所述圖像識別器與所述圖像處理器相連接，用于提取所述頭像信息中的眼皮開度信息，并將所述眼皮開度信息發(fā)送給所述圖像處理器；所述示警器與所述圖像處理器相連接，用于在所述圖像處理器判斷出所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度低于預(yù)設(shè)閾值時，對所述駕駛者進行示警?？梢?，本申請通過提取駕駛者的頭像信息中的眼皮開度信息，可以在眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度低于預(yù)設(shè)閾值時對駕駛者進行示警，從而可以在駕駛者疲勞或者枯燥時提醒安全駕駛，完善油罐車等危險品運載車輛的安全性，降低運輸過程中的事故率。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請一個實施例提供的行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖；

圖2為本申請另一個實施例提供的行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

為使本實用新型實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本實用新型實施例中的附圖，對本實用新型實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本實用新型一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒緦嵱眯滦椭械膶嵤├绢I(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本實用新型保護的范圍。

圖1為本申請一個實施例提供的行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。

參照圖1所示，本申請?zhí)峁┑囊环N行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

第一圖像采集模塊1、圖像識別器2、圖像處理器3和示警器4；

所述第一圖像采集模塊1與所述圖像識別器2相連接，用于采集駕駛者的頭像信息，并將所述頭像信息發(fā)送給所述圖像識別器2；

在本申請實施例中，第一圖像采集模塊1可以為攝像頭，在駕駛過程中，可以采用攝像頭實時采集用于表現(xiàn)駕駛者的面部狀態(tài)的頭像信息，并將采集的頭像信息實時通過4G網(wǎng)絡(luò)進行傳輸。

這里的4G指的是第四代移動通信技術(shù)，該技術(shù)能夠快速傳輸高質(zhì)量的音頻、視頻和圖像等數(shù)據(jù)。4G能夠以100Mbps以上的速度下載，比目前的家用寬帶ADSL(4兆)快25倍，并能夠滿足幾乎所有用戶對于無線服務(wù)的要求。此外，4G可以在DSL和有線電視調(diào)制解調(diào)器沒有覆蓋的地方部署，然后再擴展到整個地區(qū)，有著不可比擬的優(yōu)越性。

所述圖像識別器2與所述圖像處理器3相連接，用于提取所述頭像信息中的眼皮開度信息，并將所述眼皮開度信息發(fā)送給所述圖像處理器3；

在本申請實施例中，圖像識別器2可以采用現(xiàn)有的圖像識別設(shè)備，在采集到駕駛者的頭像信息后，圖像識別器2可以利用現(xiàn)有的人臉識別技術(shù)提取頭像信息中的眼皮開度信息。

人臉識別是指利用分析比較人臉視覺特征信息，基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)，用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部特征識別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。目前屬于比較熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，其應(yīng)用在生活中也越來越廣泛，包括數(shù)碼相機人臉自動對焦、笑臉快門技術(shù)、公安刑偵破案、門禁系統(tǒng)、攝像監(jiān)視系統(tǒng)和身份辨識等方面。

在本申請實施例中，可以采用人臉識別技術(shù)中的人臉特征提取技術(shù)提取頭像信息中的眼皮開度信息。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征的表征方法。

基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

由于人臉圖像的復(fù)雜性，將人臉特征顯示的描述存在一定的困難，因此近年來，基于代數(shù)特征的表征方法越來越受到重視。該方法使用代數(shù)特征矢量表征人臉。代數(shù)特征是由Hong等首先提出的，主要利用圖像的灰度分布，通過對圖像灰度進行各種代數(shù)變換和矩陣分解來實現(xiàn)。該方法的優(yōu)點在于，圖像的原始灰度數(shù)據(jù)可直接用來訓(xùn)練和識別：可通過低維空間表示圖像的數(shù)據(jù)，對圖像有效壓縮；識別起來比其他方法簡單有效。目前常見的幾種方法有：主成分分析法(PCA)，線性判別分析法(LDA)，獨立成分分析法(JCA)，以及隱馬爾科夫法(HMM)等。

所述示警器4與所述圖像處理器3相連接，用于在所述圖像處理器3判斷出所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度低于預(yù)設(shè)閾值時，對所述駕駛者進行示警。

在本申請實施例中，可以在每位駕駛者上崗前做好相應(yīng)的頭像數(shù)據(jù)采集工作，預(yù)先存儲每個駕駛者的頭像信息以及對應(yīng)的車輛信息，然后對頭像信息中的人臉進行特征提取以及特征分析(主要特征之一為眼皮特征，用于表征眼皮睜開的狀態(tài))建立一個數(shù)據(jù)庫，預(yù)先存儲每個駕駛者的面部特征尤其是眼皮特征，并通過在駕駛過程中采集駕駛者的頭像信息，提取頭像信息中的眼皮開度信息，并通過圖像處理器3比較所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度，當(dāng)相似度低于預(yù)設(shè)閾值時，表明駕駛者的眼皮開度不夠，可能處于疲勞或枯燥困乏階段，此時可以觸發(fā)示警器4如報警蜂鳴器等對駕駛者進行示警等干預(yù)提醒。

優(yōu)選地，所述圖像識別器2還用于識別所述頭像信息中的面部特征，并將所述面部特征發(fā)送給所述圖像處理器3；

所述示警器4還用于在所述圖像處理器3判斷出所述面部特征與預(yù)先存儲的駕駛者特征不匹配時，對所述駕駛者進行示警。

可以理解的是，為了實現(xiàn)專人專車，避免人車不匹配，在采集到駕駛者的頭像信息后，還可以直接識別所述頭像信息中的面部特征，并通過圖像處理器3判斷所述面部特征是否與預(yù)先存儲的駕駛者特征匹配，在所述面部特征與預(yù)先存儲的駕駛者特征不匹配時，對所述駕駛者進行示警。

在判斷所述面部特征是否與預(yù)先存儲的駕駛者特征匹配時，圖像處理器3可以采用現(xiàn)有的人臉匹配與識別技術(shù)，提取的人臉圖像的面部特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的駕駛者特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則說明兩者相匹配，當(dāng)相似度不夠時，則說明兩者不匹配。人臉識別就是將待識別的面部特征與已得到的面部特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

在本申請實施例中，圖像處理器3可以采用現(xiàn)有的處理器實現(xiàn)，只要能實現(xiàn)對所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度的比較，以及對所述面部特征是否與預(yù)先存儲的駕駛者特征匹配的判斷即可。

應(yīng)用本申請實施例提供的行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：第一圖像采集模塊、圖像識別器、圖像處理器和示警器；所述第一圖像采集模塊與所述圖像識別器相連接，用于采集駕駛者的頭像信息，并將所述頭像信息發(fā)送給所述圖像識別器；所述圖像識別器與所述圖像處理器相連接，用于提取所述頭像信息中的眼皮開度信息，并將所述眼皮開度信息發(fā)送給所述圖像處理器；所述示警器與所述圖像處理器相連接，用于在所述圖像處理器判斷出所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度低于預(yù)設(shè)閾值時，對所述駕駛者進行示警?？梢?，本申請通過提取駕駛者的頭像信息中的眼皮開度信息，可以在眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度低于預(yù)設(shè)閾值時對駕駛者進行示警，從而可以在駕駛者疲勞或者枯燥時提醒安全駕駛，完善油罐車等危險品運載車輛的安全性，降低運輸過程中的事故率。

圖2為本申請另一個實施例提供的行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。

參照圖2所示，本申請?zhí)峁┑囊环N行車狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

第一圖像采集模塊1、圖像識別器2、圖像處理器3、示警器4和第二圖像采集模塊5；

所述第一圖像采集模塊1與所述圖像識別器2相連接，用于采集駕駛者的頭像信息，并將所述頭像信息發(fā)送給所述圖像識別器2；

在本申請實施例中，第一圖像采集模塊1可以為攝像頭，在駕駛過程中，可以采用攝像頭實時采集用于表現(xiàn)駕駛者的面部狀態(tài)的頭像信息，并將采集的頭像信息實時通過4G網(wǎng)絡(luò)進行傳輸。

這里的4G指的是第四代移動通信技術(shù)，該技術(shù)能夠快速傳輸高質(zhì)量的音頻、視頻和圖像等數(shù)據(jù)。4G能夠以100Mbps以上的速度下載，比目前的家用寬帶ADSL(4兆)快25倍，并能夠滿足幾乎所有用戶對于無線服務(wù)的要求。此外，4G可以在DSL和有線電視調(diào)制解調(diào)器沒有覆蓋的地方部署，然后再擴展到整個地區(qū)，有著不可比擬的優(yōu)越性。

所述圖像識別器2與所述圖像處理器3相連接，用于提取所述頭像信息中的眼皮開度信息，并將所述眼皮開度信息發(fā)送給所述圖像處理器3；

在本申請實施例中，圖像識別器2可以采用現(xiàn)有的圖像識別設(shè)備，在采集到駕駛者的頭像信息后，圖像識別器2可以利用現(xiàn)有的人臉識別技術(shù)提取頭像信息中的眼皮開度信息。

人臉識別是指利用分析比較人臉視覺特征信息，基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)，用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部特征識別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。目前屬于比較熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，其應(yīng)用在生活中也越來越廣泛，包括數(shù)碼相機人臉自動對焦、笑臉快門技術(shù)、公安刑偵破案、門禁系統(tǒng)、攝像監(jiān)視系統(tǒng)和身份辨識等方面。

在本申請實施例中，可以采用人臉識別技術(shù)中的人臉特征提取技術(shù)提取頭像信息中的眼皮開度信息。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征的表征方法。

基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

由于人臉圖像的復(fù)雜性，將人臉特征顯示的描述存在一定的困難，因此近年來，基于代數(shù)特征的表征方法越來越受到重視。該方法使用代數(shù)特征矢量表征人臉。代數(shù)特征是由Hong等首先提出的，主要利用圖像的灰度分布，通過對圖像灰度進行各種代數(shù)變換和矩陣分解來實現(xiàn)。該方法的優(yōu)點在于，圖像的原始灰度數(shù)據(jù)可直接用來訓(xùn)練和識別：可通過低維空間表示圖像的數(shù)據(jù)，對圖像有效壓縮；識別起來比其他方法簡單有效。目前常見的幾種方法有：主成分分析法(PCA)，線性判別分析法(LDA)，獨立成分分析法(JCA)，以及隱馬爾科夫法(HMM)等。

所述示警器4與所述圖像處理器3相連接，用于在所述圖像處理器3判斷出所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度低于預(yù)設(shè)閾值時，對所述駕駛者進行示警。

在本申請實施例中，可以在每位駕駛者上崗前做好相應(yīng)的頭像數(shù)據(jù)采集工作，預(yù)先存儲每個駕駛者的頭像信息以及對應(yīng)的車輛信息，然后對頭像信息中的人臉進行特征提取以及特征分析(主要特征之一為眼皮特征，用于表征眼皮睜開的狀態(tài))建立一個數(shù)據(jù)庫，預(yù)先存儲每個駕駛者的面部特征尤其是眼皮特征，并通過在駕駛過程中采集駕駛者的頭像信息，提取頭像信息中的眼皮開度信息，并通過圖像處理器3比較所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度，當(dāng)相似度低于預(yù)設(shè)閾值時，表明駕駛者的眼皮開度不夠，可能處于疲勞或枯燥困乏階段，此時可以觸發(fā)示警器4如報警蜂鳴器等對駕駛者進行示警等干預(yù)提醒。

優(yōu)選地，所述圖像識別器2還用于識別所述頭像信息中的面部特征，并將所述面部特征發(fā)送給所述圖像處理器3；

所述示警器4還用于在所述圖像處理器3判斷出所述面部特征與預(yù)先存儲的駕駛者特征不匹配時，對所述駕駛者進行示警。

可以理解的是，為了實現(xiàn)專人專車，避免人車不匹配，在采集到駕駛者的頭像信息后，還可以直接識別所述頭像信息中的面部特征，并通過圖像處理器3判斷所述面部特征是否與預(yù)先存儲的駕駛者特征匹配，在所述面部特征與預(yù)先存儲的駕駛者特征不匹配時，對所述駕駛者進行示警。

在判斷所述面部特征是否與預(yù)先存儲的駕駛者特征匹配時，圖像處理器3可以采用現(xiàn)有的人臉匹配與識別技術(shù)，提取的人臉圖像的面部特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的駕駛者特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則說明兩者相匹配，當(dāng)相似度不夠時，則說明兩者不匹配。人臉識別就是將待識別的面部特征與已得到的面部特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

在本申請實施例中，圖像處理器3可以采用現(xiàn)有的處理器實現(xiàn)，只要能實現(xiàn)對所述眼皮開度信息與預(yù)先存儲的眼皮特征的相似度的比較，以及對所述面部特征是否與預(yù)先存儲的駕駛者特征匹配的判斷即可。

所述第二圖像采集模塊5與所述圖像處理器3相連接，用于采集車輛與車道標(biāo)識線之間的距離信息，并將所述距離信息發(fā)送給所述圖像處理器3；

在本申請實施例中，第二圖像采集模塊5可以采用車道偏離傳感器比如紅外攝像頭(一般安置在車身側(cè)面或后視鏡位置)，實時采集車輛與車道標(biāo)識線之間的距離信息，在采集到距離信息后，通過現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)即可獲得汽車在當(dāng)前車道中的位置參數(shù)。

所述示警器4還用于在所述圖像處理器3判斷出所述距離信息的變化率與所述車輛的速度的比值偏離預(yù)設(shè)的安全范圍時，對所述駕駛者進行示警。

在本申請實施例中，當(dāng)檢測到車輛運行時距離車道標(biāo)識線的距離信息時，即可根據(jù)時間計算出車輛與車道標(biāo)識線的距離信息的變化率，這個變化率可以結(jié)合車輛的速度建立相應(yīng)的線性關(guān)系，當(dāng)所述距離信息的變化率與所述車輛的速度的比值偏離預(yù)設(shè)的安全范圍時，表明車輛沒有處于安全駕駛狀態(tài)或者有突發(fā)狀況，此時可以觸發(fā)示警器如報警蜂鳴器等對駕駛者進行示警等干預(yù)提醒，以利于安全駕駛。

優(yōu)選地，還可以包括：

服務(wù)器(圖2中未示出)；

所述服務(wù)器與所述圖像處理器相連接，用于存儲所述圖像處理器接收的所述眼皮開度信息和所述距離信息，并存儲所述距離信息的變化率與所述車輛的速度的比值。

優(yōu)選地，還可以包括：

管理終端(圖2中未示出)；

所述管理終端與所述服務(wù)器相連接，用于對所述服務(wù)器存儲的所述眼皮開度信息、所述距離信息和所述比值進行查詢和/或修改。

進一步的，本申請實施例還可以通過服務(wù)器存儲所述眼皮開度信息和所述距離信息，并存儲所述距離信息的變化率與所述車輛的速度的比值，然后可以通過管理終端對存儲的所述眼皮開度信息、所述距離信息和所述比值進行查詢，并且在所述眼皮開度信息、所述距離信息和所述比值與常識相差嚴(yán)重，明顯不符合正常狀況時，還可以對不符合正常狀況的所述眼皮開度信息、所述距離信息和所述比值進行修改。

本申請實施例可以利用傳感器以及人臉識別技術(shù)，實時監(jiān)測駕駛者及車輛的實際行駛狀態(tài)，并可以將采集的各種信息傳輸?shù)酵獠窟M行存儲，以備后期調(diào)用使用。管理者可以通過管理終端查詢駕駛者的詳細駕駛狀態(tài)信息，并可以對明顯不符合狀態(tài)的駕駛狀態(tài)信息(包含人員不匹配、人眼開度低于閾值，車輛與車道標(biāo)識線之間距離變化率在相應(yīng)車速下變化率不吻合安全范圍)進行修正，以更好規(guī)范安全，提高效率。

管理終端中可以顯示處理好的報表，管理者可以對報表中與常識相差嚴(yán)重的駕駛狀態(tài)信息進行人為修正(日常人為專家判斷屬于正常駕駛狀態(tài)，諸如車速、加速度、人眼開合程度、車輛偏離車道標(biāo)識線距離、車輛在對應(yīng)行駛車速過程中車輛偏離車道標(biāo)識線的速率等)，并重新存儲。

本實用新型在道路行駛周期中對駕駛者進行人臉識別，實現(xiàn)對行車狀態(tài)的監(jiān)測，并可以對駕駛者的非正常駕駛狀態(tài)實現(xiàn)自動提醒規(guī)避，還可以存儲采集的各種信息，以備后期查詢或者為安全性培訓(xùn)提供針對性資料，進一步完善安全駕駛的工作，具有重要的現(xiàn)實意義。

為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當(dāng)然，在實施本申請時可以把各單元的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現(xiàn)。

本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于裝置或系統(tǒng)實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述得比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置及系統(tǒng)實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本實施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動的情況下，即可以理解并實施。

專業(yè)人員還可以進一步意識到，結(jié)合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計算機軟件或者二者的結(jié)合來實現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同方法來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不應(yīng)認為超出本實用新型的范圍。

結(jié)合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來實施。軟件模塊可以置于隨機存儲器(RAM)、內(nèi)存、只讀存儲器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD-ROM、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質(zhì)中。

對所公開的實施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本實用新型。對這些實施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本實用新型的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本實用新型將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。