一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统的制作方法

1.本发明涉及行车记录仪监控技术领域，具体而言，涉及一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统。


背景技术：

2.随着科技社会的发展，越来越多的汽车如雨后春笋般涌入大众视野，伴随而来的是360度全景行车记录仪的诞生。众所周知，360度全景行车记录仪具有维护司机合法权益、监控录像记录回放、记录关键证据等功能，由此凸显了360度全景行车记录仪行驶智能监控的重要性。
3.当前360度全景行车记录仪主要是通过对行驶车辆的外界情况进行监控与存储，没有对行驶车辆的内部情况进行监控和存储，无法为后续车祸主要责任对象的分析提供有力的数据支撑，其具体体现在以下方面：1.驾驶人员在驾驶车辆的过程中，驾驶姿态与行车安全息息相关。当前的行车记录仪没有对此进行监控和分析，无法确保驾驶人员在驾驶车辆过程中的驾驶姿态规范性，无法保证后续车祸主要责任对象分析结果的精准性和可靠性，使得分析结果依据性不强，准确度不高。
4.2.事故车辆发生车祸通常情况下有两种可能，一种是驾驶人员本身操作不当，另一种是外界物体的干扰。当前对事故车辆进行分析时，主要是通过对事故车辆对应外界物体的干扰进行监测和分析，从而忽略了对驾驶人员自身操作进行分析，降低了事故责任分析结果的合理性和科学性，从而不利于后续对车祸主要责任对象的分析，无法为车祸主要责任对象提供有力的数据支撑。


技术实现要素：

5.为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，包括：车辆车祸信息获取模块，用于对目标车辆对应的车祸发生时间点进行获取，并定位出目标车辆对应的行车记录仪，同时从目标车辆对应的行车记录仪中提取车祸发生时间点对应当日的车辆外部视频和车辆内部视频，记为目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频和车辆内部视频。
7.车辆内部视频解析模块，用于对目标车辆对应当日车祸中的车辆内部视频进行解析，从中提取目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像、腿部图像和面部图像，并由此对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数进行分析。
8.车辆外部视频解析模块，用于对目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频进行解析，从中提取目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息和车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息，由此对目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数和目标车辆对应各设定时间段的关注物体安全评估指数进行分析，其中车辆外部视频解析模
块包括车辆行驶分析单元和外界物体移动分析单元。
9.车辆驾驶人员疲劳分析模块，用于获取目标车辆中驾驶人员对应当日车祸中的累计驾驶时长、连续驾驶时长和总休息时长，进而分析得到目标车辆中驾驶人员对应的疲劳指数。
10.车辆责任分析与显示模块，用于对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，并将目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数上传至系统后台，进而进行相应的显示。
11.作为本发明的进一步改进，所述车辆内部视频解析模块包括躯干图像分析单元、腿部图像分析单元、面部图像分析单元和驾驶姿态分析单元。
12.作为本发明的进一步改进，所述躯干图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像进行分析，其具体分析步骤如下：a1、从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像内提取驾驶人员对应各设定时间段的身体右侧图像，并在驾驶人员对应身体右侧图像中进行检测点均匀布设，同时对驾驶人员对应身体右侧图像中各检测点与座椅靠背之间的距离进行获取，记为贴合距离，由此通过计算得到目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的背部贴合指数，记为i表示为各设定时间段的编号，i＝1,2,...,n。
13.a2、从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像内提取驾驶人员对应各设定时间段的躯干与大腿部位之间形成的夹角，记为标记夹角，同时获取驾驶人员对应各设定时间段中标记夹角的角度，记为θi。
14.a3、从目标车辆中方向盘中心位置向目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干处作水平延长线，得到目标车辆中方向盘中心点位置与其对应驾驶人员在各设定时间段中躯干之间的距离，记为标记距离。
15.a4、对a2和a3进行综合分析，得到目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的坐姿符合指数，记为
16.a5、依据公式计算目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干姿态符合指数β1、β2分别表示为设定的背部贴合指数、坐姿符合指数对应的权值因子。
17.作为本发明的进一步改进，所述腿部图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像进行分析，其具体分析方式如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应各设定时间段中膝盖内侧夹角的角度，记为选定夹角，标记为ji。
18.从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应各设定时间段中刹车器与座椅之间的距离，记为选定距离，标记为li。
19.从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应的腿部长度，并将驾驶人员对应的腿部长度与设定的各种腿部长度对应的参考选定距离进行匹配，得到驾驶人员对应的参考选定距离，记为l
′
。
20.依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部姿态符合指数，γi表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的腿部姿态符合指数，e表示为自然常数，j
′
表示为设定的驾驶人员对应的参考选定夹角角度，δj、δl分别表示为设定的允许选定夹角角度差、允许选定距离差，a1、a2分别表示为设定的选定夹角角度、选定距离对应的影响因子。
21.作为本发明的进一步改进，所述面部图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部图像进行分析，其具体分析方式如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部图像内提取驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的角度，记为j表示为各次头部偏转的编号，j＝1,2,...,m，同时提取驾驶人员对应各设定时间段中各次头部偏转的时长，记为
22.将驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的角度与设定的各种头部偏转角度对应的参考时长进行匹配，得到驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的参考时长，记为t
′j。
23.依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部专注指数，δi表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的面部专注指数，d
′
表示为设定的允许头部偏转角度，δd、δt分别表示为设定的允许头部偏转角度差、允许时长差，a3、a4分别表示为设定的头部偏转角度、时长对应的权值因子。
24.作为本发明的进一步改进，所述驾驶姿态分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数，其具体计算公式为：ηi表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的驾驶姿态符合系数，b1、b2、b3分别表示为躯干姿态符合指数、腿部姿态符合指数、面部专注指数对应的补偿因子。
25.作为本发明的进一步改进，所述车辆行驶分析单元用于对目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息进行分析，其具体分析方式为：从目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息内提取目标车辆对应各设定时间段的行驶轨迹，由此对目标车辆对应各设定时间段中存在的拐弯次数进行统计，并获取目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的拐弯角度和行驶速度，分别记为和f表示为各次拐弯的编号，f＝1,2,...,g。
26.将目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的拐弯角度与设定的各种拐弯角度对应的参考行驶速度进行匹配，得到目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的参考行驶速度，记为v
′
if
，进而通过计算得到目标车辆对应各设定时间段的拐弯评估指数，记为
27.从目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息内提取目标车辆对应各设定时间段的行驶距离，记为hi，同时对目标车辆对应各设定时间段的平均行驶速度进行获取，记为进而通过计算得到目标车辆对应各设定时间段的行驶稳定评估指数，记为
28.依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数，表示为目标车辆对应第i个设定时间段的行驶安全评估指数，c1、c2分别表示为设定的拐弯评估指数、行驶稳定评估指数对应的权值因子。
29.作为本发明的进一步改进，所述外界物体移动分析单元用于对目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息进行分析，其具体分析方式为：从目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息内提取各外界物体与目标车辆的间距，同时将目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中各外界物体与目标车辆的间距与设定的参考间距进行对比，若某外界物体与目标车辆的间距小于参考间距，则将该外界物体记为关注物体，同时从目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息内提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中各关注物体的移动信息，记为目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动信息。
30.从目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动信息内提取各关注物体的移动速度和物体类型，并将目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动速度记为vr，r表示为各关注物体的编号，r＝1,2,...,p，同时提取目标车辆对应车祸时间段中各关注物体与目标车辆的间距，作为标记间距，记为qr。
31.将目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的物体类型与设定的各种物体类型对应的影响因子进行匹配，得到目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的影响因子，记为εr。
32.依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的关注物体安全评估指数σ，v
′r、q
′r分别表示为设定的第r个关注物体对应的参考移动速度、参考标记间距，δv、δq分别表示为设定的允许移动速度差、标记间距差，c3、c4分别表示为设定的移动速度、标记间距对应的影响因子。
33.作为本发明的进一步改进，所述对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，其具体分析如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数内提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段的驾驶姿态符合系数，记为η
′
。
34.从目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数中提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段的行驶安全评估指数，记为
35.依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数，ξ表示为目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数，表示为目标车辆中驾驶人员对应的疲劳指数，u1、u2、u3、u4表示为设定的驾驶姿态符合系数、行驶安全评估指数、疲劳指数对应的系数因子。
36.相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：1、本发明通过360度全景行车记录仪对目标车辆对应的车辆内部和车辆外部进行监控和存储，并由此对车辆内部视频和车辆外部视频进行解析，不仅打破了当前行车记录仪对车辆内部进行监控和存储的不足，同时在很大程度上提高了车祸主要责任对象分析结果的可靠性，为后续车祸主要责任对象的分析提供有力的数据支撑。
37.2、本发明通过对目标车辆对应当日车祸中的车辆内部视频进行解析，并从目标车
辆中驾驶人员对应的躯干、腿部和面部三方面综合对目标车辆中驾驶人员对应的驾驶姿态符合系数进行分析，弥补了当前行车记录仪对驾驶人员驾驶姿态分析的不足，在很大程度上加强了对驾驶人员在驾驶车辆过程中的驾驶姿态规范性的分析，从而避免了因驾驶人员驾驶姿态不符规范而引发的车祸事故，进一步保障了后续车祸主要责任对象分析结果的精准性和可靠性，不仅使得车祸主要责任对象分析结果的依据性增强，同时还增加了车祸主要责任对象分析结果的准确度。
38.3、本发明通过对目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频进行解析，并从目标车辆对应的车辆行驶和外界物体移动两方面进行分析，得到目标车辆对应的行驶安全评估指数和目标车辆对应的外界物体安全评估指数，从一方面来说实现了对目标车辆对应的自身影响和外界物体干扰的分析，在很大程度上提升了事故责任分析的合理性和科学性；从另一方面来说，有利于后续对车祸主要责任对象的分析，能够精准的为车祸主要责任对象提供有力的数据支撑。
39.4、本发明通过对目标车辆对应车祸发生时间点对应的驾驶姿态符合系数、行驶安全评估指数和外界物体安全评估指数进行分析，并由此对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，进而对车祸发生点的主要责任对象进行判定，不仅为分析结果提供了直观的数据支撑，能够准确直观的判断出车祸主要责任对象，同时还大大提升了分析结果的有效性和真实性，使得360度全景行车记录仪更具有实际意义。
附图说明
40.利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
41.图1为本发明系统模块连接示意图。
42.图2为本发明车辆内部视频解析模块连接示意图。
43.图3为本发明驾驶人员坐姿示意图。
44.图4为本发明车辆外部视频解析模块连接示意图。
具体实施方式
45.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
46.参照图1所示，本发明提供一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，包括车辆车祸信息获取模块、车辆内部视频解析模块、车辆外部视频解析模块、车辆驾驶人员疲劳分析模块和车辆责任分析与显示模块。
47.所述车辆车祸信息获取模块分别与车辆内部视频解析模块、车辆外部视频解析模块和车辆驾驶人员疲劳分析模块连接，车辆责任分析与显示模块分别与车辆内部视频解析模块、车辆外部视频解析模块和车辆驾驶人员疲劳分析模块连接。
48.车辆车祸信息获取模块，用于对目标车辆对应的车祸发生时间点进行获取，并定
位出目标车辆对应的行车记录仪，同时从目标车辆对应的行车记录仪中提取车祸发生时间点对应当日的车辆外部视频和车辆内部视频，记为目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频和车辆内部视频。
49.在一个具体的实施例中，本发明通过360度全景行车记录仪对目标车辆对应的车辆内部和车辆外部进行监控和存储，并由此对车辆内部视频和车辆外部视频进行解析，不仅打破了当前行车记录仪对车辆内部进行监控和存储的不足，同时在很大程度上提高了车祸主要责任对象分析结果的可靠性，为后续车祸主要责任对象的分析提供有力的数据支撑。
50.车辆内部视频解析模块，用于对目标车辆对应当日车祸中的车辆内部视频进行解析，从中提取目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像、腿部图像和面部图像，并由此对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数进行分析。
51.参照图2所示，作为本发明的进一步改进，所述车辆内部视频解析模块包括躯干图像分析单元、腿部图像分析单元、面部图像分析单元和驾驶姿态分析单元。
52.作为本发明的进一步改进，所述躯干图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像进行分析，其具体分析步骤如下：a1、从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像内提取驾驶人员对应各设定时间段的身体右侧图像，并在驾驶人员对应身体右侧图像中进行检测点均匀布设，同时对驾驶人员对应身体右侧图像中各检测点与座椅靠背之间的距离进行获取，记为贴合距离，由此通过计算得到目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的背部贴合指数，记为i表示为各设定时间段的编号，i＝1,2,...,n。
53.需要说明的是，依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的背部贴合指数，分别表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的最大贴合距离、最小贴合距离，表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的平均贴合距离，表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段内第s个检测点的贴合距离，s表示为各检测点的编号，s＝1,2,...,k，l
′
表示为设定的参考贴合距离，τ1、τ2、τ3分别表示为设定的最大贴合距离、最小贴合距离、贴合距离差对应的权值因子。
54.a2、从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像内提取驾驶人员对应各设定时间段的躯干与大腿部位之间形成的夹角，记为标记夹角，同时获取驾驶人员对应各设定时间段中标记夹角的角度，记为θi。
55.a3、从目标车辆中方向盘中心位置向目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干处作水平延长线，得到目标车辆中方向盘中心点位置与其对应驾驶人员在各设定时间段中躯干之间的距离，记为标记距离。
56.需要说明的是，参照图3所示，标记距离具体为目标车辆中驾驶人员躯干与方向盘中心点之间的水平距离。
57.a4、对a2和a3进行综合分析，得到目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的坐姿符合指数，记为
58.需要说明的是，依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的坐姿符合指数，表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的标记距离，θ
′
表示为设定的参考标记夹角的角度，l
′
标
表示为设定的参考标记距离，τ4、τ5分别表示为设定的标记夹角、标记距离对应的影响因子。
59.a5、依据公式计算目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干姿态符合指数β1、β2分别表示为设定的背部贴合指数、坐姿符合指数对应的权值因子。
60.作为本发明的进一步改进，所述腿部图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像进行分析，其具体分析方式如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应各设定时间段中膝盖内侧夹角的角度，记为选定夹角，标记为ji。
61.从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应各设定时间段中刹车器与座椅之间的距离，记为选定距离，标记为li。
62.从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应的腿部长度，并将驾驶人员对应的腿部长度与设定的各种腿部长度对应的参考选定距离进行匹配，得到驾驶人员对应的参考选定距离，记为l
′
。
63.依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部姿态符合指数，γi表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的腿部姿态符合指数，e表示为自然常数，j
′
表示为设定的驾驶人员对应的参考选定夹角角度，δj、δl分别表示为设定的允许选定夹角角度差、允许选定距离差，a1、a2分别表示为设定的选定夹角角度、选定距离对应的影响因子。
64.作为本发明的进一步改进，所述面部图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部图像进行分析，其具体分析方式如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部图像内提取驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的角度，记为j表示为各次头部偏转的编号，j＝1,2,...,m，同时提取驾驶人员对应各设定时间段中各次头部偏转的时长，记为
65.将驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的角度与设定的各种头部偏转角度对应的参考时长进行匹配，得到驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的参考时长，记为t
′j。
66.依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部专注指数，δi表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的面部专注指数，d
′
表示为设定的允许头部偏转角度，δd、δt分别表示为设定的允许头部偏转角度差、允许时长差，a3、a4分别表示为设定的头部偏转角度、时长对应的权值因子。
67.作为本发明的进一步改进，所述驾驶姿态分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数，其具体计算公式为：ηi表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的驾驶姿态符合系数，b1、b2、b3分别表示为躯干姿态符合指数、腿部姿态符合指数、面部专注指数对应的补偿因子。
68.在一个具体的实施例中，本发明通过对目标车辆对应当日车祸中的车辆内部视频进行解析，并从目标车辆中驾驶人员对应的躯干、腿部和面部三方面综合对目标车辆中驾驶人员对应的驾驶姿态符合系数进行分析，弥补了当前行车记录仪对驾驶人员驾驶姿态分析的不足，在很大程度上加强了对驾驶人员在驾驶车辆过程中的驾驶姿态规范性的分析，从而避免了因驾驶人员驾驶姿态不符规范而引发的车祸事故，进一步保障了后续车祸主要责任对象分析结果的精准性和可靠性，不仅使得车祸主要责任对象分析结果的依据性增强，同时还增加了车祸主要责任对象分析结果的准确度。
69.参照图4所示，车辆外部视频解析模块，用于对目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频进行解析，从中提取目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息和车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息，由此对目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数和目标车辆对应各设定时间段的关注物体安全评估指数进行分析，其中车辆外部视频解析模块包括车辆行驶分析单元和外界物体移动分析单元。
70.需要说明的是，目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息为目标车辆对应各设定时间段的行驶轨迹。
71.需要说明的是，外界物体包括但不限于：各种车型的车辆、人员、动物。
72.需要说明的是，目标车辆中各设定时间段对应的外界物体移动信息包括各外界物体的移动速度、物体类型和各外界物体与目标车辆的间距。
73.作为本发明的进一步改进，所述车辆行驶分析单元用于对目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息进行分析，其具体分析方式为：从目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息内提取目标车辆对应各设定时间段的行驶轨迹，由此对目标车辆对应各设定时间段中存在的拐弯次数进行统计，并获取目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的拐弯角度和行驶速度，分别记为和f表示为各次拐弯的编号，f＝1,2,...,g。
74.将目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的拐弯角度与设定的各种拐弯角度对应的参考行驶速度进行匹配，得到目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的参考行驶速度，记为v
′
if
，进而通过计算得到目标车辆对应各设定时间段的拐弯评估指数，记为
75.需要说明的是，依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的拐弯评估指数，d
′f、v
′f分别表示为设定的第f次拐弯的参考拐弯角度、参考行驶速度，δdf、δvf分别表示为设定的第f次拐弯的允许拐弯角度差、允许行驶速度差，ι1、ι2分别表示为设定的拐弯角度、行驶速度对应的权值因子。
76.从目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息内提取目标车辆对应各设定时间段的行驶距离，记为hi，同时对目标车辆对应各设定时间段的平均行驶速度进行获取，记为进而通过计算得到目标车辆对应各设定时间段的行驶稳定评估指数，记为
77.需要说明的是，依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的行驶稳定评估指数，表示为设定的参考行驶距离、参考行驶速度，ι3、ι4分别表示为设定的行驶距离、行驶速度对应的权值因子。
78.依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数，表示为目标车辆对应第i个设定时间段的行驶安全评估指数，c1、c2分别表示为设定的拐弯评估指数、行驶稳定评估指数对应的权值因子。
79.作为本发明的进一步改进，所述外界物体移动分析单元用于对目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息进行分析，其具体分析方式为：从目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息内提取各外界物体与目标车辆的间距，同时将目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中各外界物体与目标车辆的间距与设定的参考间距进行对比，若某外界物体与目标车辆的间距小于参考间距，则将该外界物体记为关注物体，同时从目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息内提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中各关注物体的移动信息，记为目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动信息。
80.从目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动信息内提取各关注物体的移动速度和物体类型，并将目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动速度记为vr，r表示为各关注物体的编号，r＝1,2,...,p，同时提取目标车辆对应车祸时间段中各关注物体与目标车辆的间距，作为标记间距，记为qr。
81.需要说明的是，目标车辆对应各设定时间段中各外界物体与目标车辆的间距具体为：各外界物体与目标车辆之间的最短间距。
82.将目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的物体类型与设定的各种物体类型对应的影响因子进行匹配，得到目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的影响因子，记为εr。
83.依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的关注物体安全评估指数σ，v
′r、q
′r分别表示为设定的第r个关注物体对应的参考移动
速度、参考标记间距，δv、δq分别表示为设定的允许移动速度差、标记间距差，c3、c4分别表示为设定的移动速度、标记间距对应的影响因子。
84.需要说明的是，外界物体移动速度与设定的参考移动速度相差越大，外界物体安全评估指数越大；外界物体的标记间距与设定的标记间距相差越大，外界物体安全评估指数越大。
85.在一个具体的实施例中，本发明通过对目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频进行解析，并从目标车辆对应的车辆行驶和外界物体移动两方面进行分析，得到目标车辆对应的行驶安全评估指数和目标车辆对应的外界物体安全评估指数，从一方面来说实现了对目标车辆对应的自身影响和外界物体干扰的分析，在很大程度上提升了事故责任分析的合理性和科学性；从另一方面来说，有利于后续对车祸主要责任对象的分析，能够精准的为车祸主要责任对象提供有力的数据支撑。
86.车辆驾驶人员疲劳分析模块，用于获取目标车辆中驾驶人员对应当日车祸中的累计驾驶时长、连续驾驶时长和总休息时长，进而分析得到目标车辆中驾驶人员对应的疲劳指数。
87.需要说明的是，目标车辆中驾驶人员对应当日车祸中的累计驾驶时长、连续驾驶时长和休息时长，具体获取方式为：从目标车辆对应当日车祸中的车辆内部视频中统计目标车辆中驾驶人员对应的累计驾驶时长、总休息时长，分别记为t
累计
、t
总休
，并从中获取目标车辆中驾驶人员对应各次驾驶的驾驶时长，记为连续驾驶时长，进而从中筛选出最大连续驾驶时长，记为
88.依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应的疲劳指数，t
′
累计
、t
′
连续
、t
′
总休
分别表示为设定的参考累计驾驶时长、参考连续驾驶时长、参考总休息时长，τ6、τ7、τ8分别表示为累计驾驶时长、连续驾驶时长、总休息时长对应的权值因子。
89.车辆责任分析与显示模块，用于对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，并将目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数上传至系统后台，进而进行相应的显示。
90.作为本发明的进一步改进，所述对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，其具体分析如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数内提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段的驾驶姿态符合系数，记为η
′
。
91.从目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数中提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段的行驶安全评估指数，记为
92.依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数，ξ表示为目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数，表示为目标车辆中驾驶人员对应的疲劳指数，u1、u2、u3、u4表示为设定的驾驶姿态符合系数、行驶安全评估指数、疲劳指数对应的系数因子。
93.通过系统后台将车祸现场中各目标车辆对应驾驶人员的车祸责任评估系数进行相互对比，从中筛选出最大车祸责任评估系数，并将最大车祸责任评估系数相应的目标车辆作为车祸主要责任对象。
94.需要说明的是，若各目标车辆对应驾驶人员的车祸责任评估系数相等，则判定车祸主要责任对象为各目标车辆，并均予以显示。
95.在一个具体的实施例中，本发明通过对目标车辆对应车祸发生时间点对应的驾驶姿态符合系数、行驶安全评估指数和外界物体安全评估指数进行分析，并由此对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，进而对车祸发生点的主要责任对象进行判定，不仅为分析结果提供了直观的数据支撑，能够准确直观的判断出车祸主要责任对象，同时还大大提升了分析结果的有效性和真实性，使得360度全景行车记录仪更具有实际意义。
96.以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于，包括：车辆车祸信息获取模块，用于对目标车辆对应的车祸发生时间点进行获取，并定位出目标车辆对应的行车记录仪，同时从目标车辆对应的行车记录仪中提取车祸发生时间点对应当日的车辆外部视频和车辆内部视频，记为目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频和车辆内部视频；车辆内部视频解析模块，用于对目标车辆对应当日车祸中的车辆内部视频进行解析，从中提取目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像、腿部图像和面部图像，并由此对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数进行分析；车辆外部视频解析模块，用于对目标车辆对应当日车祸中的车辆外部视频进行解析，从中提取目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息和车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息，由此对目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数和目标车辆对应各设定时间段的关注物体安全评估指数进行分析，其中车辆外部视频解析模块包括车辆行驶分析单元和外界物体移动分析单元；车辆驾驶人员疲劳分析模块，用于获取目标车辆中驾驶人员对应当日车祸中的累计驾驶时长、连续驾驶时长和总休息时长，进而分析得到目标车辆中驾驶人员对应的疲劳指数；车辆责任分析与显示模块，用于对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，并将目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数上传至系统后台，进而进行相应的显示。2.根据权利要求1所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述车辆内部视频解析模块包括躯干图，像分析单元、腿部图像分析单元、面部图像分析单元和驾驶姿态分析单元。3.根据权利要求2所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述躯干图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像进行分析，其具体分析步骤如下：a1、从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像内提取驾驶人员对应各设定时间段的身体右侧图像，并在驾驶人员对应身体右侧图像中进行检测点均匀布设，同时对驾驶人员对应身体右侧图像中各检测点与座椅靠背之间的距离进行获取，记为贴合距离，由此通过计算得到目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的背部贴合指数，记为i表示为各设定时间段的编号，i＝1,2,...,n；a2、从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干图像内提取驾驶人员对应各设定时间段的躯干与大腿部位之间形成的夹角，记为标记夹角，同时获取驾驶人员对应各设定时间段中标记夹角的角度，记为θ
i
；a3、从目标车辆中方向盘中心位置向目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干处作水平延长线，得到目标车辆中方向盘中心点位置与其对应驾驶人员在各设定时间段中躯干之间的距离，记为标记距离；a4、对a2和a3进行综合分析，得到目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的坐姿符合指数，记为a5、依据公式计算目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的躯干姿
态符合指数β1、β2分别表示为设定的背部贴合指数、坐姿符合指数对应的权值因子。4.根据权利要求3所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述腿部图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像进行分析，其具体分析方式如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应各设定时间段中膝盖内侧夹角的角度，记为选定夹角，标记为j
i
；从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应各设定时间段中刹车器与座椅之间的距离，记为选定距离，标记为l
i
；从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部图像内提取驾驶人员对应的腿部长度，并将驾驶人员对应的腿部长度与设定的各种腿部长度对应的参考选定距离进行匹配，得到驾驶人员对应的参考选定距离，记为l
′
；依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的腿部姿态符合指数，γ
i
表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的腿部姿态符合指数，e表示为自然常数，j
′
表示为设定的驾驶人员对应的参考选定夹角角度，δj、δl分别表示为设定的允许选定夹角角度差、允许选定距离差，a1、a2分别表示为设定的选定夹角角度、选定距离对应的影响因子。5.根据权利要求4所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述面部图像分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部图像进行分析，其具体分析方式如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部图像内提取驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的角度，记为j表示为各次头部偏转的编号，j＝1,2,...,m，同时提取驾驶人员对应各设定时间段中各次头部偏转的时长，记为将驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的角度与设定的各种头部偏转角度对应的参考时长进行匹配，得到驾驶人员对应的各设定时间段中各次头部偏转的参考时长，记为t
′
j
；依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的面部专注指数，δ
i
表示为目标车辆中驾驶人员对应第i个设定时间段的面部专注指数，d
′
表示为设定的允许头部偏转角度，δd、δt分别表示为设定的允许头部偏转角度差、允许时长差，a3、a4分别表示为设定的头部偏转角度、时长对应的权值因子。6.根据权利要求5所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述驾驶姿态分析单元用于对目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数，其具体计算公式为：η
i
表示为目标车辆中驾驶人员对应
第i个设定时间段的驾驶姿态符合系数，b1、b2、b3分别表示为躯干姿态符合指数、腿部姿态符合指数、面部专注指数对应的补偿因子。7.根据权利要求6所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述车辆行驶分析单元用于对目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息进行分析，其具体分析方式为：从目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息内提取目标车辆对应各设定时间段的行驶轨迹，由此对目标车辆对应各设定时间段中存在的拐弯次数进行统计，并获取目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的拐弯角度和行驶速度，分别记为和f表示为各次拐弯的编号，f＝1,2,...,g；将目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的拐弯角度与设定的各种拐弯角度对应的参考行驶速度进行匹配，得到目标车辆对应各设定时间段中各次拐弯的参考行驶速度，记为v
′
if
，进而通过计算得到目标车辆对应各设定时间段的拐弯评估指数，记为从目标车辆中各设定时间段对应的目标车辆行驶信息内提取目标车辆对应各设定时间段的行驶距离，记为h
i
，同时对目标车辆对应各设定时间段的平均行驶速度进行获取，记为进而通过计算得到目标车辆对应各设定时间段的行驶稳定评估指数，记为依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数，表示为目标车辆对应第i个设定时间段的行驶安全评估指数，c1、c2分别表示为设定的拐弯评估指数、行驶稳定评估指数对应的权值因子。8.根据权利要求1所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述外界物体移动分析单元用于对目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息进行分析，其具体分析方式为：从目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息内提取各外界物体与目标车辆的间距，同时将目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中各外界物体与目标车辆的间距与设定的参考间距进行对比，若某外界物体与目标车辆的间距小于参考间距，则将该外界物体记为关注物体，同时从目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中外界物体移动信息内提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段中各关注物体的移动信息，记为目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动信息；从目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动信息内提取各关注物体的移动速度和物体类型，并将目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的移动速度记为v
r
，r表示为各关注物体的编号，r＝1,2,...,p，同时提取目标车辆对应车祸时间段中各关注物体与目标车辆的间距，作为标记间距，记为q
r
；将目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的物体类型与设定的各种物体类型对应的影响因子进行匹配，得到目标车辆对应车祸时间段中各关注物体的影响因子，记为ε
r
；依据公式计算出目标车辆对应各设定时间段的关注物体安全评估指数σ，v
′
r
、q
′
r
分别表示为设定的第r个关注物体对应的参考移动速度、参考标记间距，δv、δq分别表示为设定的允许移动速度差、标记间距差，c3、c4分别表示
为设定的移动速度、标记间距对应的影响因子。9.根据权利要求7所述的一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，其特征在于：所述对目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数进行分析，其具体分析如下：从目标车辆中驾驶人员对应各设定时间段的驾驶姿态符合系数内提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段的驾驶姿态符合系数，记为η
′
；从目标车辆对应各设定时间段的行驶安全评估指数中提取目标车辆对应车祸发生时间点所处设定时间段的行驶安全评估指数，记为依据公式计算出目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数，ξ表示为目标车辆中驾驶人员对应的车祸责任评估系数，表示为目标车辆中驾驶人员对应的疲劳指数，u1、u2、u3、u4表示为设定的驾驶姿态符合系数、行驶安全评估指数、疲劳指数对应的系数因子。

技术总结
本发明涉及行车记录仪监控技术领域，具体公开一种基于360度全景行车记录仪的行驶智能监控系统，包括车辆车祸信息获取模块、车辆内部视频解析模块、车辆外部视频解析模块、车辆驾驶人员疲劳分析模块和车辆责任分析与显示模块。通过对目标车辆对应当日车祸中的车辆内部视频进行解析，并从目标车辆中驾驶人员对应的躯干、腿部和面部三方面综合对目标车辆中驾驶人员对应的驾驶姿态符合系数进行分析，弥补了当前行车记录仪对驾驶人员驾驶姿态分析的不足，加强了对驾驶人员在驾驶车辆过程中的驾驶姿态规范性的分析，避免了因驾驶人员驾驶姿态不符规范而引发的车祸事故，进一步保障了后续车祸主要责任对象分析结果的精准性和可靠性。性。性。


技术研发人员：黄孝
受保护的技术使用者：荆州市到乐物流有限公司
技术研发日：2023.06.01
技术公布日：2023/8/6