本发明涉及座舱车机大屏应用软件领域，尤其涉及一种基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法。
背景技术：
1、当前座舱车机大屏应用软件领域的技术发展已较为成熟，具备较尾丰富的车载生态应用，通常集成了导航、多媒体、蓝牙电话、胎压监测、空调等软件应用；相比较乘用车市场而言聚焦商用车司机用户用车场景的应用较少。
2、虽然现有车载智能终端软件应用生态丰富，但这些产品大多集中于影音娱乐、辅助车况监控，偏工具属性，一方面在行车过程中频繁的操作切换应用的需求，会导致司机用户驾驶分心，增加安全隐患风险；另一方面，商用车司机多长途驾驶，市场针对商用车司机用车场景的应用较少，对于长途驾驶场景下的个性化推荐和预见性提醒功能尚不充分。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法。
2、为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、一种基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的系统，包括车辆信息采集模块、车辆预警模块、车辆驾驶场景推荐模块；
4、所述车辆信息采集模块用于采集车辆运行信息，所述车辆运行信息包括车辆的路径规划信息、车辆实时状况信息、环视图像资源信息、疲劳驾驶监测信息；
5、所述车辆预警模块根据采集的车辆运行信息进行驾驶员行为预警提醒、车况预警提醒；
6、所述车辆驾驶场景推荐模块用于为驾驶员推荐驾驶模式、可休息的站点等；
7、一种基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法，包括以下步骤：
8、s1：采集车辆运行信息；
9、所述车辆运行信息包括路径规划信息、车辆实时状况信息、车辆环视图像资源信息、疲劳驾驶监测信息等；
10、包括如下子步骤：
11、s11：获取路径规划信息；
12、车辆信息采集模块通过调用导航地图服务商提供的api接口获取车辆运行的路径规划信息，所述路径规划信息包括导航的起止点信息、地图数据、实时交通路况数据、用户的路线偏好设置、路线长度和行驶时间、地形海拔信息等；
13、所述导航的起止点信息包括起点位置和名称、终点位置和名称；
14、所述地图数据包括道路类型、宽度、限速、限高、限重、禁止通行区域等；
15、所述实时交通路况数据包括交通拥堵、事故、施工等实时更新信息；
16、所述用户的路线偏好设置包括路径最短、时间最短、高速优先、避免收费等；
17、所述路线长度和行驶时间包括总路程和预计行驶的时间；
18、所述地形海拔信息包括山路、地形海拔变化等；
19、s12：获取车辆实时状况信息；
20、车辆信息采集模块连接车辆的诊断接口，获取车辆实时状况信息；
21、所述车辆实时状况信息包括车辆实时位置、车速、发动机状态、燃油情况、轮胎状况、负载情况、指示灯状态等；
22、所述发动机状态包括转速、温度、冷却液温度等；
23、所述燃油状况包括剩余量、消耗量、效率等；
24、所述轮胎状态包括胎压、胎温等；
25、所述指示灯状态包括发动机故障灯状态、油压警告灯状态、电池警告灯状态等；
26、s13：获取车辆环视图像资源信息；
27、车辆上安装有环视摄像头，所述环视摄像头采集车辆环视图像资源信息并传输到车辆信息采集模块；
28、所述车辆环视图像资源信息包括车辆前后左右四向实时图像信息、车辆轮廓和预计行驶轨迹辅助线、障碍物检测信息、潜在碰撞或异常提醒信息；
29、所述障碍物检测信息包括其他车辆、行人、物体等；
30、s14：获取疲劳驾驶监测信息；
31、车辆信息采集模块通过多种传感器获取驾驶员监控系统dms中的疲劳驾驶监测信息；
32、所述疲劳驾驶监测信息包括驾驶员的闭眼频率、头部姿态、打哈欠等行为；
33、具体地，通过车载摄像头监测驾驶员的眼睛状态，包括闭眼频率、眼睛的开合状态等；
34、通过音频传感器监测驾驶员是否存在打哈欠声或通过或车载摄像头监测驾驶员面部表情是否存在打哈欠行为；
35、通过头部传感器或车载摄像头监测驾驶员的头部姿态，包括头部的倾斜角度、摇晃频率等；
36、通过方向盘传感器采集偏移角度和持续时间，所述偏移角度为车辆行驶过程中方向盘偏离直行状态的角度大小，所述持续时间为每次偏移的持续时间；
37、通过车载摄像头监测驾驶员是否存在吸烟、打电话、饮食等行为；
38、进一步地，通过车辆天气数据api接口或车辆内置的天气传感器获取实时天气信息和天气预警；
39、s2：根据采集的车辆运行信息对驾驶员进行预警提醒；
40、所述预警提醒包括驾驶员行为预警提醒和车况预警提醒；
41、包括如下子步骤：
42、s21：进行驾驶员行为预警提醒；
43、车辆预警模块根据步骤s1中采集的车辆运行信息判断驾驶员是否为疲劳状态、分心状态或存在危险行为等；
44、s211：判断驾驶员是否为疲劳状态；
45、车辆预警模块事先构建疲劳模型，将提取的驾驶员的闭眼频率、眼睛的开合状态、打哈欠行为的特征输入到疲劳模型中，疲劳模型判断驾驶员是否为疲劳状态；
46、具体地，将闭眼频率、眼睛的开合状态、打哈欠行为等特征作为关键特征；事先设定关键特征的阈值，即闭眼频率阈值、连续打哈欠次数阈值；使用机器学习算法基于关键特征构建疲劳模型；将采集的驾驶员的闭眼频率、眼睛的开合状态、打哈欠行为等特征输入到疲劳模型中，疲劳模型输出驾驶员疲劳状态结果；
47、如果疲劳模型输出驾驶员为疲劳状态，则触发车辆预警模块的预警机制，发出预警提醒；如果疲劳模型输出驾驶员为非疲劳状态，则不做处理；
48、s212：判断驾驶员是否为分心状态；
49、所述分心状态包括三个等级，分别为轻微分心、中度分心和严重分心；
50、事先设定三个等级的分心状态对应的方向盘的偏移角度和持续时间的阈值；车辆预警模块根据采集到的偏移角度和持续时间判断驾驶员是符合分心状态三个等级中的任意一种，如果符合，则触发预警机制，车辆预警模块发出分心状态预警提醒；如果不符合，则不做处理；
51、s213：判断驾驶员是否存在危险行为；
52、如果车载摄像头监测驾驶员存在吸烟、打电话、饮食等行为，则触发预警机制，车辆预警模块发出存在危险行为预警；如果不符合，则不做处理；
53、s22：进行车况预警提醒；
54、车辆预警模块事先设定车辆实时状况信息中各个数值的数值推荐区间、预警区间、预警文案；所述预警区间即超出数值推荐区间的范围；
55、所述车辆实时状况信息中各个数值包括车速、转速、油门深度、机油压力、制动气压、水温等；
56、将采集到的车辆实时状况信息与设定的数值推荐区间进行比较，如果在数值推荐区间内，则车辆实时状况信息正常，不做处理；如果不在数值推荐区间内，即在预警区间内，则车辆预警模块根据设定的预警文案进行预警提醒。
57、驾驶员根据预警内容进行驾驶调整；
58、s3：对驾驶员进行长途驾驶场景推荐；
59、包括服务区或休息站推荐、驾驶模式推荐；
60、s31：进行服务区、休息站推荐；
61、进一步地，当连续驾驶时长超过4小时，为疲劳驾驶；车辆预警模块每小时播报一次连续驾驶时长，以及为避免疲劳驾驶所剩的连续驾驶时长；
62、每次播报完成后，车辆驾驶场景推荐模块查询当前行驶路线上最近的一个服务区或休息站，并进行语音播报，语音播报内容为“前方xx距离，存在xx服务区/休息站，建议您前往”；
63、s32：进行驾驶模式推荐；
64、所述驾驶模式包括公路模式、湿滑路面模式、崎岖山路模式；
65、当采集到的地形海拔信息为山路或海拔持续上升时，车辆驾驶场景推荐模块向车载显示屏发送弹窗消息请求，车载显示屏接收弹窗请求并显示崎岖山路模式的推荐文案，文案内容为“当前处于山路或者长距离爬坡行程中，帮您切换为崎岖山路驾驶模式，好吗？”；
66、当采集的天气信息为雨、雪相关天气，或天气预警为：暴雨、暴雪、冰雹、霜冻、道路结冰、低温雨雪冰冻等时，车辆驾驶场景推荐模块向车载显示屏发送弹窗消息请求，车载显示屏接收弹窗请求并显示湿滑路面模式的推荐文案，文案内容为“<当前为雨/雪天气>/<当前天气预警为暴雨/暴雪/冰雹/霜冻/道路结冰/低温雨雪冰冻>，帮您切换为湿滑路面驾驶模式，好吗？”；
67、当采集到车辆处于长距离驾驶行程中，车辆驾驶场景推荐模块向车载显示屏发送弹窗消息请求，车载显示屏接收弹窗请求并显示公路模式的推荐文案，文案内容为“当前处于长距离驾驶行程中，帮您切换为公路驾驶模式，好吗？”；
68、其中，优先级：公路模式<湿滑路面模式=崎岖山路模式。
69、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
70、本发明提供的方法通过结合实时的路径规划信息、疲劳驾驶监测信息、车辆实时状态信息以及环视图像资源信息，同时聚合货车导航、诊修、助驾、环视等能力，优化用户多应用之间的操作路径，减少常用应用间频繁切换操作的频次，降低驾驶分心的风险；
71、结合点位信息、实时导航规划信息、实时路况信息以及车辆实时状态信息，形成预见性驾驶建议既减少用户操作次数，也能保证操作执行的准确性，提高驾驶安全舒适性，降低驾驶分心风险；
72、结合实时导航信息、累计驾驶时长信息以及 dms 告警信息，及时识别疲劳驾驶风险，并为用户提供预见性驾驶建议，如即将到达疲劳驾驶时长，及时提醒并为用户推荐沿途服务区，降低疲劳驾驶安全及违规风险。
1.一种基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法，其特征在于：
5.如权利要求1所述的基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法，其特征在于：
6.一种基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的系统，用于实现权利要求1-5任一项的基于车载终端的智能推荐长途驾驶场景的方法，其特征在于：
