一种驾驶员负面情绪缓解方法及系统与流程

1.本发明属于汽车人工智能技术领域，具体涉及一种驾驶员负面情绪缓解方法及系统。


背景技术：

2.情绪状态对人们的行为方式有重要的影响，对于汽车驾驶者而言尤为重要。据研究表明，驾驶员的负面情绪是导致交通事故的重要原因之一。负面情绪主要包括愤怒、紧张、焦虑以及悲伤等。当驾驶员处于愤怒的情绪状态时，往往会进行提高车速、横纵向操控加快、超车频繁等趋向鲁莽的驾驶行为，甚至有可能引发驾驶事故。
3.针对驾驶过程中驾驶员的负面情绪，现有的一种辅助驾驶系统是通过播放快节奏的音乐并加大音量的方法来进行缓解，提高驾驶员的注意力，但是该方法并没有考虑不同的驾驶员对不同的音效有不同的喜好度。例如，收听节奏快的音乐，有的驾驶员会感到愉悦、情绪被带动，但是有的驾驶员会觉得该快节奏的音乐很狂躁，甚至在快节奏音乐下可能觉得有点紧张、心悸。若采用该方法对驾驶员的负面情绪进行调节，有可能会适得其反。


技术实现要素：

4.本发明实施例所要解决的技术问题在于现有的辅助驾驶系统不能有效地选取符合驾驶员喜爱的音效进行播放。
5.为解决上述技术问题，本发明提供一种驾驶员负面情绪缓解方法及系统，其中，负面情绪缓解方法包括：
6.步骤s1，获取行车时的驾驶员的面部图像，并根据所述面部图像判断所述驾驶员是否处于负面情绪；
7.步骤s2，当所述驾驶员处于负面情绪时，根据所述驾驶员的身份信息，判断预设的音频数据库中是否存在与所述驾驶员对应的音频数据子库，其中，所述音频数据子库存储有所述驾驶员喜好的音频数据；
8.步骤s3，当预设的音频数据库中存在与所述驾驶员对应的音频数据子库时，播放所述音频数据，以对所述驾驶员进行负面情绪缓解。
9.进一步地，所述步骤s1包括：
10.步骤s11，实时获取所述驾驶员的第一驾驶视频，并识别所述第一驾驶视频的每一视频帧中所述驾驶员的面部图像；
11.步骤s12，统计面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量；
12.步骤s13，当面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量大于预设的第一阈值时，判断所述驾驶员处于负面情绪。
13.进一步地，所述音频数据子库的建立方法包括：
14.步骤s21，当行车过程播放音频，并且所述音频被切换时，判断所述音频是否为当前驾驶员所喜好的音频；
15.步骤s22，当所述音频为当前驾驶员所喜好的音频时，获取当前驾驶员的身份；
16.步骤s23，建立与当前驾驶员的身份相对应的音频数据子库，并将所述音频存储于所述音频数据子库中；
17.进一步地，所述步骤s21具体包括：
18.步骤s211，当行车过程播放音频时，获取所述音频总的时长；
19.步骤s212，获取所述音频被切换时的播放时长，以及在所述播放时长内当前驾驶员的第二驾驶视频；
20.步骤s213，根据所述第二驾驶视频，提取每一视频帧中当前驾驶员的面部图像；
21.步骤s214，计算面部表情为积极情绪表情的面部图像的数量在所有提取的面部图像的数量的第一比值，以及计算所述播放时长与所述音频总的时长的第二比值；
22.步骤s215，根据所述第一比值和所述第二比值，判断所述音频是否为当前驾驶员所喜好的音频。
23.进一步地，所述步骤s215具体包括：
24.根据所述第一比值和预设的第一权值，以及所述第二比值和预设的第二权值计算当前驾驶员对所述音频的喜好度，当所述喜好度大于预设的第二阈值时，判断所述音频为当前驾驶员所喜好的音频；其中，喜好度＝第一比值
×
第一权值 第二比值
×
第二权值。
25.进一步地，所述的驾驶员负面情绪缓解方法还包括：
26.步骤s4，当预设的音频数据库中不存在与所述驾驶员对应的音频数据子库时，播放备用音频数据子库中的音频数据；其中，所述备用音频数据子库中的音频数据为预设的用于负面情绪缓解的音频。
27.一种驾驶员负面情绪缓解系统，包括：
28.视频采集装置，用于获取行车时的驾驶员的面部图像以及获取驾驶员的身份；
29.第一判断单元，用于根据所述面部图像判断所述驾驶员是否处于负面情绪；
30.第二判断单元，用于当所述驾驶员处于负面情绪时，根据所述驾驶员的身份，判断预设的音频数据库中是否存在与所述驾驶员对应的音频数据子库，其中，所述音频数据子库存储有所述驾驶员喜好的音频数据；
31.音频播放装置，用于当预设的音频数据库中存在与所述驾驶员对应的音频数据子库时，播放所述音频数据，以对所述驾驶员进行负面情绪缓解。
32.进一步地，所述视频采集装置，还用于实时获取所述驾驶员的第一驾驶视频，并识别所述第一驾驶视频的每一视频帧中所述驾驶员的面部图像；
33.所述第一判断单元包括：
34.统计单元，用于统计面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量；
35.负面情绪判断单元，用于当面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量大于预设的第一阈值时，判断所述驾驶员处于负面情绪。
36.进一步地，所述的驾驶员负面情绪缓解系统还包括音频数据库建立单元，用于建立音频数据库，所述音频数据库建立单元包括：
37.音频喜好判断单元，用于当行车过程播放音频，并且所述音频被切换时，判断所述音频是否为当前驾驶员所喜好的音频；
38.音频数据子库建立单元，用于建立与当前驾驶员的身份相对应的音频数据子库，
并将所述音频存储于所述音频数据子库中；针对不同的驾驶员，建立与各驾驶员相对应的音频数据子库，所有的音频数据子库构成所述音频数据库。
39.进一步地，所述音频播放装置还用于当行车过程播放音频时，获取所述音频总的时长以及所述音频被切换时的播放时长；
40.所述视频采集装置还用于获取在所述播放时长内当前驾驶员的第二驾驶视频，并根据所述第二驾驶视频，提取每一视频帧中当前驾驶员的面部图像；
41.所述音频喜好判断单元具体用于：计算面部表情为积极情绪表情的面部图像的数量在所有提取的面部图像的数量的第一比值，以及计算所述播放时长与所述音频总的时长的第二比值；并根据所述第一比值和所述第二比值，判断所述音频是否为当前驾驶员所喜好的音频。
42.实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明通过对面部图像进行情绪识别，当判断出驾驶员处于负面情绪时，可以从与该驾驶员对应的音频数据子库中播放该驾驶员喜好的音频数据，避免播放不合适的音频而起不到负面情绪缓解作用。
附图说明
43.为了更清楚地说明本发明实施例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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
44.图1为本发明实施例提供的一种驾驶员负面情绪缓解方法的流程示意图。
45.图2为本发明实施例提供的一种驾驶员负面情绪缓解方法的逻辑图。
46.图3为本发明实施例提供的一种音乐数据子库建立方法的逻辑图。
具体实施方式
47.以下各实施例的说明是参考附图，用以示例本发明可以用以实施的特定实施例。
48.请参照图1所示，本发明实施例一提供一种驾驶员负面情绪缓解方法，包括步骤s1-步骤s3。
49.步骤s1，获取行车时的驾驶员的面部图像，并根据所述面部图像判断所述驾驶员是否处于负面情绪。
50.步骤s2，当所述驾驶员处于负面情绪时，根据所述驾驶员的身份信息，判断预设的音频数据库中是否存在与所述驾驶员对应的音频数据子库，其中，所述音频数据子库存储有所述驾驶员喜好的音频数据；
51.步骤s3，当预设的音频数据库中存在与所述驾驶员对应的音频数据子库时，播放所述音频数据，以对所述驾驶员进行负面情绪缓解。
52.具体地，以驾驶员驾车时播放音乐为例，如图2所示，本实施例的驾驶员负面情绪缓解方法具体可包括步骤s201-s207。
53.首先，判断驾驶员是否处于负面情绪状态，具体包括步骤s201-s203：
54.步骤s201，实时获取所述驾驶员的第一驾驶视频，并识别所述第一驾驶视频的每一视频帧中所述驾驶员的面部图像；
55.步骤s202，统计面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量；
56.步骤s203，当面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量大于预设的第一阈值时，判断所述驾驶员处于负面情绪。
57.具体可以通过视频采集装置实时采集驾驶员的驾驶视频，将预定时长的驾驶视频转换成一个个的视频帧，并识别每一个视频帧的驾驶员的面部表情，将面部表情分为负面情绪类和非负面情绪类两类，然后统计面部表情为负面情绪的面部图像的数量，当面部表情为负面情绪的面部图像的数量大于第一阈值(根据实际情况事先进行设定)时，则判断驾驶员处于负面情绪。本发明通过实时采集驾驶员的驾驶视频，并分析各视频帧中面部表情为负面情绪的面部图像的数量识别驾驶员的情绪状态，对情绪状态的判断进行量化，提高了方案的可行性；还可以设置不同的第一阈值来调节识别灵敏度，并且可以持续监控驾驶员的情绪。
58.当识别结果显示驾驶员处于负面情绪时，进入步骤s204-s206。
59.步骤s204，获取所述驾驶员的身份；
60.步骤s205，判断预设的音乐数据库中是否存在与所述驾驶员对应的音乐数据子库，其中，所述音乐数据子库存储有所述驾驶员喜好的音乐。
61.步骤s206，当预设的音乐数据库中存在与所述驾驶员对应的音乐数据子库时，播放所述音乐，以对所述驾驶员进行负面情绪缓解。
62.具体地，本发明预先存储有音乐数据库，音乐数据库里设置有与各驾驶员对应的音乐数据子库，各音乐数据子库存储有对应的驾驶员喜好的音乐。当识别结果显示驾驶员处于负面情绪时，可通过第一驾驶视频获取的面部图像进行人脸识别，识别驾驶员的身份，根据驾驶员的身份在音乐数据库中检索对应的音乐数据子库，如果存在对应的音乐数据子库，则播放该音乐数据子库里的音乐，以对驾驶员进行负面情绪缓解。
63.本发明实施例通过对面部图像进行情绪识别，当判断出驾驶员处于负面情绪时，可以从与该驾驶员对应的音频数据子库中播放该驾驶员喜好的音频数据，避免播放不合适的音频而起不到负面情绪缓解作用。
64.进一步地，当预设的音乐数据库中不存在与所述驾驶员对应的音乐数据子库时，进入步骤s207。
65.步骤s207，播放备用音乐数据子库中的音乐；其中，所述备用音乐数据子库中的音乐为预设的用于负面情绪缓解的音乐。
66.对于新的驾驶员，数据库中尚未建立相应的数据子库，只能播放大众普遍喜欢的音乐，最大概率地匹配新的驾驶员的喜好度。因此本发明还预先在数据库中建立备用音乐数据子库，备用音乐数据子库中的音乐可来自于知名音乐网站的歌曲排行榜，例如排行榜前五名的音乐。
67.本发明实施例中，音乐数据库包括若干音乐数据子库，音乐数据子库是事先就建立好并存储在存储器中，音乐数据子库具体的建立方法如图3所示，包括步骤s301-s308。
68.首先，判断行车过程播放的音乐是否为当前驾驶员所喜好的音乐，具体包括步骤s301-s306。
69.步骤s301，当行车过程播放音乐时，获取所述音乐总的时长；
70.步骤s302，获取所述音乐被切换时的播放时长，以及在所述播放时长内当前驾驶
员的第二驾驶视频；
71.步骤s303，根据所述第二驾驶视频，提取每一视频帧中当前驾驶员的面部图像；
72.步骤s304，计算面部表情为积极情绪表情的面部图像的数量在所有提取的面部图像的数量的第一比值q1，以及计算所述播放时长与所述音乐总的时长的第二比值q2；
73.步骤s305，计算驾驶员对该音频的喜好度m，m＝q1*x1 q2*x2。x1为预设的第一比值的第一权值，x2为预设的第二比值的第二权值。
74.步骤s306，当喜好度大于预设的喜好度阈值时，判断该音乐为当前驾驶员喜好的音乐。
75.驾驶员在驾驶过程中，当播放音乐时，系统会对驾驶员平时驾车时播放的音乐进行判断，并收集用户喜好的音乐存储在对应的音乐数据子库中，在以后的行车过程中，若判断该驾驶员处于负面情绪状态时，则播放收集到的音乐。一般地，播放喜欢的音乐可能会收听时间长一些，甚至听完整首音乐，而且面部表情会比较放松、对音乐有所回应(比如跟唱)或出现喜悦的积极情绪表情；播放不感兴趣的音乐，可能收听很短的时间就切换了，并且注意力未被音乐所吸引，表情未发生明显变化等，可以根据音乐切换的时间和/或音乐播放时驾驶员的面部表情来判断，当前的音乐是否为驾驶员喜欢的音乐。
76.本发明提供了一种更为准确的音乐喜好判断方法。具体是，当行车过程播放音乐时，获取该音乐总的时长t1，例如3min，当音乐切换(包括音乐未播放完驾驶员主动切换或者播放完成自然切换)时，记录播放时长t2，例如2min，显然，t2≤t1，根据t1和t2，可以得到播放时长与该音乐总的时长的第一比值q1＝t2/t1。当音乐切换时，还获取在播放时长t2内当前驾驶员的第二驾驶视频，并提取每一视频帧中当前驾驶员的面部图像，然后对其面部表情进行情绪识别。统计总的面部图像数量n1，以及面部表情为负面情绪的面部图像数量n2，计算第二比值q2＝n2/n1。可以分别设置2个阈值，当q1和q2分别大于各自对应的阈值，则判断该音乐为当前驾驶员喜好的音乐。较佳地，可以预先给q1和q2分别设置第一权值x1和第二权值x2，定义当前驾驶员对该音乐的喜好度m＝q1*x1 q2*x2，当m超过设定的喜好度阈值时，则判断该音乐为当前驾驶员喜欢的音乐。本发明实施例综合考虑驾驶员收听音乐时的面部表情和音乐播放的相对时长来判断该音乐是否符合驾驶员的喜好，判断更加准确。
77.当判断播放的音乐为当前驾驶员所喜好的音乐时，进入步骤s307-s308。
78.步骤s307，获取当前驾驶员的身份；
79.步骤s308，建立与当前驾驶员的身份相对应的音乐数据子库，并将该音乐存储于对应的音乐数据子库中。
80.当前驾驶员的身份，具体可以通过第二驾驶视频中提取的面部图像进行人脸识别，然后建立与该驾驶员相对应的音频数据子库，如果该驾驶员对应的数据子库已经存在，则直接将该音乐添加进去即可。针对不同的驾驶员，可以重复步骤s301-s308，建立不同的音频数据子库，所有的音频数据子库构成预设的音频数据库。
81.本发明实施例还提供了一种驾驶员负面情绪缓解系统，包括：
82.视频采集装置，用于获取行车时的驾驶员的面部图像以及获取驾驶员的身份；
83.第一判断单元，用于根据所述面部图像判断所述驾驶员是否处于负面情绪；
84.第二判断单元，用于当所述驾驶员处于负面情绪时，根据所述驾驶员的身份，判断
预设的音频数据库中是否存在与所述驾驶员对应的音频数据子库，其中，所述音频数据子库存储有所述驾驶员喜好的音频数据；
85.音频播放装置，用于当预设的音频数据库中存在与所述驾驶员对应的音频数据子库时，播放所述音频数据，以对所述驾驶员进行负面情绪缓解。
86.进一步地，所述视频采集装置，还用于实时获取所述驾驶员的第一驾驶视频，并识别所述第一驾驶视频的每一视频帧中所述驾驶员的面部图像；
87.所述第一判断单元包括：
88.统计单元，用于统计面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量；
89.负面情绪判断单元，用于当面部表情为负面情绪的所述面部图像的数量大于预设的第一阈值时，判断所述驾驶员处于负面情绪。
90.进一步地，所述驾驶员负面情绪缓解系统还包括音频数据库建立单元，用于建立音频数据库，所述音频数据库建立单元包括：
91.音频喜好判断单元，用于当行车过程播放音频，并且所述音频被切换时，判断所述音频是否为当前驾驶员所喜好的音频；
92.音频数据子库建立单元，用于建立与当前驾驶员的身份相对应的音频数据子库，并将所述音频存储于所述音频数据子库中；针对不同的驾驶员，建立与各驾驶员相对应的音频数据子库，所有的音频数据子库构成所述音频数据库。
93.进一步地，所述音频播放装置还用于当行车过程播放音频时，获取所述音频总的时长以及所述音频被切换时的播放时长；
94.所述视频采集装置还用于获取在所述播放时长内当前驾驶员的第二驾驶视频，并根据所述第二驾驶视频，提取每一视频帧中当前驾驶员的面部图像；
95.所述音频喜好判断单元具体用于：计算面部表情为积极情绪表情的面部图像的数量在所有提取的面部图像的数量的第一比值，以及计算所述播放时长与所述音频总的时长的第二比值；并根据所述第一比值和所述第二比值，判断所述音频是否为当前驾驶员所喜好的音频。
96.有关本实施例驾驶员负面情绪缓解系统的工作原理和过程，参见前述实施例的说明，此处不再赘述。
97.通过上述说明可知，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过对面部图像进行情绪识别，当判断出驾驶员处于负面情绪时，可以从与该驾驶员对应的音频数据子库中播放该驾驶员喜好的音频数据，避免播放不合适的音频而起不到负面情绪缓解作用。此外，本发明综合考虑驾驶员收听音乐时的面部表情和音乐播放的相对时长来判断该音乐是否符合驾驶员的喜好，判断更加准确，为播放有效的负面情绪缓解音频提供了保障。
98.以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。