车辆的控制方法、装置、车辆及电子设备与流程

本公开涉及车辆，尤其涉及一种车辆的控制方法、装置、车辆及电子设备。

背景技术：

1、随着车辆进入千家万户，人们对车辆的需求越来越大。但是，随之也带来了一些安全隐患，尤其是当车内驾驶人员出现突发疾病等情况时。现如今人工智能技术已大量应用于车辆，如何通过人工智能技术来辅助并降低车辆安全隐患已成为目前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本公开提供了一种车辆的控制方法、装置、车辆及电子设备。其主要目的在于实现通过人工智能技术来辅助并降低车辆安全隐患。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种车辆的控制方法，其中，包括：

3、获取车内检测目标的待检测图像，并对所述待检测图像中的行为进行识别，得到行为识别结果；

4、采集所述车内的待检测语音，并对所述待检测语音进行语义识别，得到语义识别结果；

5、根据所述行为识别结果及所述语义识别结果，判断所述检测目标是否存在危险；

6、若确定存在危险，则控制启动应急策略，以便根据所述应急策略进行对应的操作。

7、可选的，所述获取车内检测目标的待检测图像，并对所述待检测图像中的行为进行识别，得到行为识别结果，包括：

8、调用预设图像处理函数，分别对所述待检测图像中的脸部特征及手部姿态进行识别，得到所述脸部特征及手部姿态的识别结果。

9、可选的，所述采集所述车内的待检测语音，并对所述待检测语音进行语义识别，得到语义识别结果，包括：

10、调用预设语音识别函数，对所述待检测语音进行语义识别，得到所述语义识别结果。

11、可选的，所述根据所述行为识别结果及所述语义识别结果，判断所述检测目标是否存在危险，包括：

12、根据所述脸部特征及手部姿态的识别结果判断所述检测目标是否存在危险行为；

13、若确定所述检测目标存在危险行为，则根据所述危险行为的可信度确定第一危险系数；

14、根据所述语义识别的结果判断所述待检测语音是否存在预设危险词汇；

15、若确定所述待检测语音中存在所述预设危险词汇，则根据所述预设危险词汇的可信度确定第二危险系数；

16、根据所述第一危险系数及第一权重的乘积结果、所述第二危险系数及第二权重的乘积结果得到总危险系数，并根据所述总危险系数确定所述检测目标是否存在危险。

17、可选的，所述根据所述总危险系数确定所述检测目标是否存在危险，包括：

18、将所述总危险系数与预设危险阈值进行对比；

19、若所述总危险系数大于或者等于所述预设危险阈值，则确定所述检测目标存在危险；

20、若所述总危险系数小于所述预设危险阈值，则确定所述检测目标不存在危险。

21、可选的，所述控制启动应急策略，包括：

22、计算所述总危险系数与所述预设危险阈值之间的差值，所述差值与危险等级呈正相关；

23、基于所述差值与所述危险等级之间的映射关系，得到目标危险等级；

24、根据所述目标危险等级与所述应急策略之间的映射关系，启动所述目标危险等级对应的目标应急策略。

25、可选的，所述控制启动应急策略，还包括：

26、获取车辆的当前速度值，并根据所述当前速度值判断车辆的当前状态；

27、若所述当前状态为静止状态，则控制启动所述静止状态对应的第一应急策略；

28、若所述当前状态为行驶状态，则控制启动所述行驶状态对应的第二应急策略。

29、根据本公开的第二方面，提供了一种车辆的控制装置，包括：

30、第一识别单元，用于获取车内检测目标的待检测图像，并对所述待检测图像中的行为进行识别，得到行为识别结果；

31、第二识别单元，用于采集所述车内的待检测语音，并对所述待检测语音进行语义识别，得到语义识别结果；

32、判断单元，用于根据所述行为识别结果及所述语义识别结果，判断所述检测目标是否存在危险；

33、启动单元，用于当确定存在危险时，控制启动应急策略，以便根据所述应急策略进行对应的操作。

34、可选的，所述第一识别单元包括：

35、识别模块，用于调用预设图像处理函数，分别对所述待检测图像中的脸部特征及手部姿态进行识别，得到所述脸部特征及手部姿态的识别结果。

36、可选的，所述第二识别单元包括：

37、识别模块，用于调用预设语音识别函数，对所述待检测语音进行语义识别，得到所述语义识别结果。

38、可选的，所述判断单元包括：

39、第一判断模块，用于根据所述脸部特征及手部姿态的识别结果判断所述检测目标是否存在危险行为；

40、确定模块，用于当确定所述检测目标存在危险行为时，根据所述危险行为的可信度确定第一危险系数；

41、第二判断模块，用于根据所述语义识别的结果判断所述待检测语音是否存在预设危险词汇；

42、所述确定模块，还用于当确定所述待检测语音中存在所述预设危险词汇时，根据所述预设危险词汇的可信度确定第二危险系数；

43、计算模块，用于根据所述第一危险系数及第一权重的乘积结果、所述第二危险系数及第二权重的乘积结果得到总危险系数，并根据所述总危险系数确定所述检测目标是否存在危险。

44、可选的，所述计算模块，包括：

45、对比子模块，用于将所述总危险系数与预设危险阈值进行对比；

46、确定子模块，用于当所述总危险系数大于或者等于所述预设危险阈值时，确定存在危险；

47、所述确定子模块，还用于当所述总危险系数小于所述预设危险阈值时，确定不存在危险。

48、可选的，所述启动单元，包括：

49、计算模块，用于计算所述总危险系数与所述预设危险阈值之间的差值，所述差值与危险等级呈正相关；

50、第一获取模块，用于基于所述差值与所述危险等级之间的映射关系，得到目标危险等级；

51、第一启动模块，用于根据所述目标危险等级与所述应急策略之间的映射关系，启动所述目标危险等级对应的目标应急策略。

52、可选的，所述启动单元，还包括：

53、第二获取模块，用于获取车辆的当前速度值，并根据所述当前速度值判断车辆的当前状态；

54、第二启动模块，用于当所述当前状态为静止状态时，控制启动所述静止状态对应的第一应急策略；

55、所述第二启动模块，还用于当所述当前状态为行驶状态时，控制启动所述行驶状态对应的第二应急策略。

56、根据本公开的第三方面，提供了一种车辆，其中，所述车辆包括如本公开第二方面所述的车辆的控制装置。

57、根据本公开的第四方面，提供了一种电子设备，包括：

58、至少一个处理器；以及

59、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

60、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述第一方面所述的方法。

61、根据本公开的第五方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述第一方面所述的方法。

62、根据本公开的第六方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如前述第一方面所述的方法。

63、本公开提供的车辆的控制方法、装置、车辆及电子设备，通过获取车内检测目标的待检测图像，并对所述待检测图像中的行为进行识别，得到行为识别结果，同时采集所述车内的待检测语音，并对所述待检测语音进行语义识别，得到语义识别结果之后，根据所述行为识别结果及所述语义识别结果，判断所述检测目标是否存在危险，当确定存在危险时，控制启动应急策略，并根据所述应急策略进行对应的操作，从而辅助并降低车辆安全隐患。

64、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本技术的范围。本技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。