一种基于多维度数据融合的车辆危险驾驶行为监测方法及系统与流程

本发明属于智能交通安全监控及车载数据处理，具体涉及一种基于多维度数据融合的车辆危险驾驶行为监测方法及系统。

背景技术：

1、随着智能网联汽车和车载监控系统的普及，针对车辆驾驶行为的实时监测与危险预警已成为提升道路交通安全的核心手段。现有的危险驾驶监测技术通常侧重于通过车载外部传感器（如车载摄像头、gps或雷达）采集车辆行驶过程中的外在轨迹和外在状态（例如车速、车道偏离、跟车距离等），并据此评估车辆的行驶危险程度。

2、然而，在实际复杂的行车场景中，上述常规的方法存在以下几个方面的具体不足：

3、第一，缺乏对车辆内部多源底层物理机件操作数据的深度协同挖掘。传统的监测方案往往只针对车辆最终的表现行为进行分析，由于未能有效深入到驾驶员对油门、刹车、转向等基础机件的连续微操数据，难以在危险行为发生初期准确捕捉其底层的真实操作意图，导致预警的时效性滞后。

4、第二，多源异构数据在采集与融合过程中普遍面临时间同步性差和噪声干扰明显的问题。由于各个物理机件或传感器的采样率不同且通信链路延迟存在差异，直接进行数据拼接容易引发时序错位。此外，在车辆颠簸或电磁干扰下，采集的数据常带有瞬态高频噪声，传统的全域平滑或简单滤波方法极易滤除关键的操作细节，导致特征提取失真。

5、第三，缺乏高效的报警仲裁和多通道精细化输出管理机制。现有系统通常采用单一的突发阈值触发逻辑，一旦检测到异常便立即且持续进行警报，未考虑同类警报在短时间内的冷却退避机制，容易造成严重的警报轰炸或警报叠加，这不仅容易干扰驾驶员的正常操作，也降低了监测系统的实用性。

6、因此，如何有效整合车辆内部的多源底层物理机件操作数据，实现异构数据的时戳同步与高保真去噪，精准提取能够反映危险驾驶动机的操作意图，并建立合理的警报仲裁与非侵入式预警机制，以提高车辆危险驾驶行为监测的准确性与鲁棒性，是当前车辆智能安全监控领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术中的缺陷，提供一种基于多维度数据融合的车辆危险驾驶行为监测方法及系统。该方法及系统通过对车载多源机件操作数据进行采集与时戳同步，并利用滑动窗口进行预处理与去噪，能够获取准确的底层车辆操纵数据流；在此基础上，通过基于时间差分的操作意图特征提取，并结合操作意图与危险性进行联合判定，能够在车辆行驶过程中准确、提前地辨识出危险驾驶行为；同时，系统通过建立独立冷却报警仲裁机制，并进一步结合优先级排序进行多通道报警输出，能够有效避免相同警报在短时间内的频繁密集叠加与重复干扰，最终显著提升车辆危险驾驶行为监测的准确性以及报警输出的实用性。

2、为实现上述目的，本发明第一方面提提供一种基于多维度数据融合的车辆危险驾驶行为监测方法，包括以下步骤：

3、采集多源机件操作数据并进行时戳同步，得到同步后的多源机件操作数据；

4、采用滑动窗口对所述同步后的多源机件操作数据进行预处理与去噪，得到去噪后的车辆操纵数据流；

5、对所述去噪后的车辆操纵数据流进行基于时间差分的操作意图特征提取，得到操作意图特征；

6、基于所述操作意图特征，并结合根据所述去噪后的车辆操纵数据流实时评估得到的车辆运行危险性，进行操作意图与危险性联合判定，确定当前危险驾驶行为类型及对应的初始报警请求；

7、对所述初始报警请求进行基于时间冷却约束的独立报警仲裁，以确定允许输出的待输出报警信号；以及

8、对所述允许输出的待输出报警信号进行优先级排序与多通道报警输出。

9、进一步的，所述多源机件操作数据包括驾驶员对车辆的物理机件进行连续微操产生的操纵数据。

10、进一步的，所述进行多源机件操作数据采集与时戳同步包括：基于统一参考时钟对具有不同采样率和通信链路延迟的异构物理机件操纵数据流进行时序对齐。

11、进一步的，所述采用滑动窗口对所述同步后的多源机件操作数据进行预处理与去噪包括：在预设时间窗口内，滤除所述同步后的多源机件操作数据中的高频噪声并保留动作细节。

12、进一步的，所述基于时间差分的操作意图特征提取包括：计算所述车辆操纵数据流的时序动态变化率，以捕获物理机件连续微操中的时序动态演变特征。

13、进一步的，所述操作意图与危险性联合判定包括：将识别出的驾驶员操作意图类型与车辆当前的危险程度进行协同匹配，以识别出相应的危险驾驶行为。

14、进一步的，所述基于时间冷却约束的独立报警仲裁包括：针对不同的危险驾驶行为报警类型独立配置警报冷却时间约束，若相同的警报类型在对应的警报冷却时间内被重复触发，则挂起或抑制对应的初始报警请求，阻止其进行输出。

15、进一步的，所述优先级排序与多通道报警输出包括：按照预设的危险等级对所述待输出报警信号进行优先级排序，并协同触发视觉、听觉或触觉通道中的至少一种进行预警。

16、本发明第二方面提供一种基于多维度数据融合的车辆危险驾驶行为监测系统，用于实现上述的基于多维度数据融合的车辆危险驾驶行为监测方法，所述系统包括：

17、数据采集与同步模块，用于采集多源机件操作数据并进行时戳同步；

18、预处理与去噪模块，用于采用滑动窗口对所述同步后的多源机件操作数据进行预处理与去噪；

19、特征提取模块，用于对去噪后的车辆操纵数据流进行基于时间差分的操作意图特征提取；

20、联合判定模块，用于基于操作意图特征，并结合根据所述去噪后的车辆操纵数据流实时评估得到的车辆运行危险性，进行操作意图与危险性联合判定；

21、报警仲裁模块，用于对初始报警请求进行基于时间冷却约束的独立报警仲裁；以及

22、报警输出模块，用于对允许输出的待输出报警信号进行优先级排序与多通道报警输出。

23、与现有技术相比，本发明具有以下显著的有益效果：

24、本发明通过采集车辆内部底层的多源机件操作数据并进行时戳同步，有效解决了具有不同采样率和通信链路延迟的异构数据流在拼接时的时序错位问题；在此基础上，通过采用滑动窗口进行预处理与去噪，能够在预设时间窗口内精准滤除因车辆颠簸或电磁干扰带来的高频瞬态噪声，并且能够完整保留驾驶员连续微操的动作细节，从而获取高动态响应且高保真的车辆操纵数据流，为后续的意图辨识与行为监测奠定了坚实、可靠的数据基础。

25、本发明通过对去噪后的数据流进行基于时间差分的特征提取，能够准确计算出车辆操纵数据流的时序动态变化率，从而有效捕获物理机件连续微操中的时序动态演变特征；通过将这种深层的驾驶员操作意图类型与基于数据流实时评估得到的车辆运行危险性进行协同匹配与联合判定，能够彻底改变传统方案仅依赖外在轨迹表现进行滞后分析的弊端，在危险驾驶行为发生的初期即可准确、提前地辨识出潜在的风险，有效降低了危险驾驶行为的漏报率与误报率。

26、本发明在判定出危险驾驶行为后，并未采用传统的直接、持续触发逻辑，而是通过报警仲裁模块对初始报警请求进行基于时间冷却约束的独立报警仲裁。通过针对不同的危险驾驶行为报警类型独立配置且隔离警报冷却时间约束，若相同的警报类型在冷却时间内被重复触发，则自动挂起或抑制该初始报警请求并阻止其进行输出；同时结合预设危险等级的优先级排序实施多通道协同输出，从而在确保关键险情得以及时预警的前提下，极大程度地避免了同类警报在短时间内的频繁密集叠加与重复干扰，显著提升了报警输出的乘驾实用性。