基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统及方法
技术领域
本发明属于网约车技术领域，涉及异常驾驶环境技术，具体是基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统及方法。
背景技术
网约车，即网络预约出租汽车经营服务的简称，是指以互联网技术为依托构建服务平台，接入符合条件的车辆和驾驶员，通过整合供需信息，提供非巡游的预约出租汽车服务的经营活动。在构建多样化服务体系方面，出租车将分为巡游出租汽车和网络预约出租汽车，专车简称网约车，巡游出租汽车喷涂安装专门的出租汽车标识。促进移动互联网与出租汽车融合发展，引导巡游出租车提供电召预约服务，建立互联网叫车，互联网叫车按车型定价。车辆必须手续齐全，车辆要有营运证，司机也要有上岗资格，但不允许巡游，禁止私家车加入。
现有网约车仅仅依靠app实现订单功能，没有对驾驶人员和乘客的行为并没有进行有效的监督，所以会出现驾驶员骚扰乘客甚至残害乘客的现象，或者乘客杀害司机的现象，所以如何对网约车进行科学管理，对司机和乘客的行为进行监督以保证司机和乘客的人身安全成为现在亟待解决的技术问题；同时正值疫情期间，网约车司机的体温和活动轨迹监控没有得到很好的监督，为此，我们提出基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统及方法。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统及方法。
本发明所要解决的技术问题为：
(1)当前的网约车仅仅依靠app实现订单功能，没有对驾驶人员和乘客的行为并没有进行有效的监督，会出现驾驶员骚扰乘客甚至残害乘客的现象或者乘客危害司机的现象；
(2)在当前疫情期间，网约车司机的体温和活动轨迹监控没有得到很好的监督，无法对网约车司机的健康状况进行良好检测。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统，包括评价模块、报警发送模块、监测采集模块、定位模块、乘客终端、司机终端、健康初检模块、异常判断模块、数据库以及服务器；
所述司机终端用于网约车司机提交个人信息、健康信息以及车辆信息后进行注册登录，个人信息和健康信息均发送至数据库内存储，个人信息包括姓名、性别、年龄、实名认证手机号码、身份证号码以及驾龄，车辆信息包括车辆颜色、车型以及车牌号，司机终端登录成功后用于网约车的接单工作；所述乘客终端用于网约车的下单工作；
所述健康初检模块用于对司机的个人信息、司机的健康信息以及车辆信息进行初检，具体初检过程如下：
S1：设定两个体温安全等级：危险等级和无危险等级，获取网约车司机前14天的体温TWi，i＝1、……、14；
S2：遍历网约车司机前14天体温从而获取体温最大值TWmax和体温最小值TWmin，设定一个体温安全阈值TWy；
S3：若TWmin＞TWy，则判定该网约车司机前14天中的体温处于危险等级，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车；
若TWmax≤TWy，则判定网约车司机前14天中的体温处于无危险等级，初检通过，进入下一步骤；
S4：获取网约车司机前14天的活动区域，设定三个区域风险等级：高风险区域、中风险区域以及低风险区域；
S5：若网约车司机前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车；
若网约车司机前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，进入下一步骤；
S6：初检通过的网约车司机的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台；
所述定位模块用于将司机终端和乘客终端的地理位置发送至监测采集模块；所述评价模块用于乘客终端对网约车的服务进行评价，并将评价结果发送至云平台；所述监测采集模块用于监督并采集网约车数据，并将网约车数据发送至云平台，网约车数据包括驾驶环境、车内语音信息以及车内视频信息；
所述报警发送模块用于在网约车发生异常情况时发送报警信号；所述异常判断模块用于判断分析网约车数据是否存在异常状况，具体判断分析过程如下：
SS1：获取网约车的所在区域，获取该区域当天24小时的天气预报数据，从而获取对应时间的降雨值Jyo，o＝1、……、24；
SS2：获取网约车的当前运营时间Tn，将当前运营时间Tn与对应时间的降雨值Jyo进行匹配，从而获取当前运营时间该区域的降雨值Jyn；
SS3：获取该区域的路段车流量CL和路段能见度NJ；
SS4：去量化处理后利用公式计算得出网约车所在区域的环境恶劣值He，具体公式如下：
SS5：若环境恶劣值Hg超过设定的环境恶劣阈值，则生成异常信号发送至云平台；
若环境恶劣值Hg未超过设定的环境恶劣阈值，进入下一步骤；
SS6：获取司机终端和乘客终端的语音信息k，k＝1、……、n，获取语音信息中的敏感词组Mkg，g＝1、……、n；
SS7：将敏感词组M11、M12……、Mnn组成一个数组，该数组中的敏感词组一一与数据库中的预设敏感词组进行比对匹配；
SS8：当数组中的敏感词组与预设敏感词组匹配成功时，则生成异常信号发送至云平台；
SS9：云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警发送模块，报警发送模块接收指令进行报警信号的发送。
进一步地，所述定位模块还用于在司机终端和乘客终端地理位置重合发送监测采集信号给监测采集模块，监测采集模块接收到监测采集信号时开设工作，所述路段能见度的检测设备具体为路段能见度检测器、能见度观测仪以及能见度天气现象仪中的一种或多种。
进一步地，系统还包括脸部识别模块，所述脸部识别模块用于录入乘客终端的脸部信息，并将脸部信息发送至云平台。
基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督方法，所述网约车异常驾驶环境监督方法具体包括以下步骤：
步骤一：网约车司机通过司机终端网约车司机提交个人信息、健康信息以及车辆信息后进行注册登录，健康初检模块对网约车的个人信息、健康信息以及车辆信息进行初检；
步骤二：通过获取网约车司机前14天的体温和活动区域，得到网约车司机所处的体温安全等级和区域风险等级，若前14天中的体温最小值大于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车；若前14天中的体温最大值小于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，初检通过的网约车司机的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台，网约车司机成功登录司机终端后在线进行网约车的接单工作，乘客终端通过乘客终端进行网约车的下单工作；
步骤三：定位模块实时定位司机终端和乘客终端的地理位置，当二者位置重合时，监测采集模块开始监督并采集网约车数据，并将网约车数据发送至云平台，异常判断模块对网约车数据是否存在异常状况进行判断分析，通过网约车的地理位置获取该区域的降雨值、区域路段的车流量以及路段能见度，从而计算得出网约车所在区域的环境恶劣值，当环境恶劣值超过设定的环境恶劣阈值，生成异常信号发送至云平台，当环境恶劣值未超过设定的环境恶劣阈值，进一步获取司机终端和乘客终端的语音信息和语音信息中的敏感词组，敏感词组与数据库中的预设敏感词组比对匹配，当数组中的敏感词组与预设敏感词组匹配成功时，同样生成异常信号发送至云平台；
步骤四：当云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警发送模块，报警发送模块接收指令进行报警信号的发送，当网约车不存在异常情况时，乘客下车后，乘客终端通过评价模块对网约车的服务进行评价，并将评价结果发送至云平台。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中网约车司机通过健康初检模块对网约车的个人信息、健康信息以及车辆信息进行初检，获取网约车司机前14天的体温和活动区域，分析得到网约车司机所处的体温安全等级和区域风险等级，若前14天中的体温最小值大于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车，若前14天中的体温最大值小于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，初检通过的网约车司机的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台，网约车司机成功登录司机终端后在线进行网约车的接单工作，乘客终端通过乘客终端进行网约车的下单工作，该设计初步对网约车司机的健康状况进行监督检测，实现对网约车司机的体温和活动轨迹的检测监督，有利于疫情的防控，避免病毒传染的隐患；
2、本发明通过定位模块实时定位司机终端和乘客终端的地理位置，当二者位置重合时，监测采集模块开始监督并采集网约车数据，并将网约车数据发送至云平台，异常判断模块对网约车数据是否存在异常状况进行判断分析，通过网约车的地理位置获取该区域的降雨值、区域路段的车流量以及路段能见度，从而计算得出网约车所在区域的环境恶劣值，当环境恶劣值超过设定的环境恶劣阈值，生成异常信号发送至云平台，当环境恶劣值未超过设定的环境恶劣阈值，进一步获取司机终端和乘客终端的语音信息和语音信息中的敏感词组，敏感词组与数据库中的预设敏感词组比对匹配，当数组中的敏感词组与预设敏感词组匹配成功时，同样生成异常信号发送至云平台，当云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警发送模块，报警发送模块接收指令进行报警信号的发送，当网约车不存在异常情况时，乘客下车后，乘客终端通过评价模块对网约车的服务进行评价，并将评价结果发送至云平台，该设计网约车驾驶人员和乘客的行为进行有效的监督，避免出现驾驶员骚扰乘客甚至残害乘客的现象或者乘客危害司机的现象，同时还对网约车的行车环境进行监督，避免网约车在恶劣天气下行车，增加行车的安全性，避免交通事故的发生。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的整体系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督系统，包括评价模块、报警发送模块、监测采集模块、定位模块、乘客终端、司机终端、健康初检模块、异常判断模块、数据库以及服务器；
所述司机终端用于网约车司机提交个人信息、健康信息以及车辆信息后进行注册登录，个人信息和健康信息均发送至数据库内存储，个人信息包括姓名、性别、年龄、实名认证手机号码、身份证号码以及驾龄，车辆信息包括车辆颜色、车型以及车牌号，司机终端登录成功后用于网约车的接单工作；所述乘客终端用于网约车的下单工作；
所述健康初检模块用于对司机的个人信息、司机的健康信息以及车辆信息进行初检，具体初检过程如下：
S1：设定两个体温安全等级：危险等级和无危险等级，获取网约车司机前14天的体温TWi，i＝1、……、14；
S2：遍历网约车司机前14天体温从而获取体温最大值TWmax和体温最小值TWmin，设定一个体温安全阈值TWy；
S3：若TWmin＞TWy，则判定该网约车司机前14天中的体温处于危险等级，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车；
若TWmax≤TWy，则判定网约车司机前14天中的体温处于无危险等级，初检通过，进入下一步骤；
S4：获取网约车司机前14天的活动区域，设定三个区域风险等级：高风险区域、中风险区域以及低风险区域；
S5：若网约车司机前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车；
若网约车司机前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，进入下一步骤；
S6：初检通过的网约车司机的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台；
所述定位模块用于将司机终端和乘客终端的地理位置发送至监测采集模块；所述评价模块用于乘客终端对网约车的服务进行评价，并将评价结果发送至云平台；所述监测采集模块用于监督并采集网约车数据，并将网约车数据发送至云平台，网约车数据包括驾驶环境、车内语音信息以及车内视频信息；
所述报警发送模块用于在网约车发生异常情况时发送报警信号；所述异常判断模块用于判断分析网约车数据是否存在异常状况，具体判断分析过程如下：
SS1：获取网约车的所在区域，获取该区域当天24小时的天气预报数据，从而获取对应时间的降雨值Jyo，o＝1、……、24；
SS2：获取网约车的当前运营时间Tn，将当前运营时间Tn与对应时间的降雨值Jyo进行匹配，从而获取当前运营时间该区域的降雨值Jyn；
SS3：获取该区域的路段车流量CL和路段能见度NJ；
SS4：去量化处理后利用公式计算得出网约车所在区域的环境恶劣值He，具体公式如下：
SS5：若环境恶劣值Hg超过设定的环境恶劣阈值，则生成异常信号发送至云平台；
若环境恶劣值Hg未超过设定的环境恶劣阈值，进入下一步骤；
SS6：获取司机终端和乘客终端的语音信息k，k＝1、……、n，获取语音信息中的敏感词组Mkg，g＝1、……、n；
SS7：将敏感词组M11、M12……、Mnn组成一个数组，该数组中的敏感词组一一与数据库中的预设敏感词组进行比对匹配；
SS8：当数组中的敏感词组与预设敏感词组匹配成功时，则生成异常信号发送至云平台；
SS9：云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警发送模块，报警发送模块接收指令进行报警信号的发送。
其中，所述定位模块还用于在司机终端和乘客终端地理位置重合发送监测采集信号给监测采集模块，监测采集模块接收到监测采集信号时开设工作，所述路段能见度的检测设备具体为路段能见度检测器、能见度观测仪以及能见度天气现象仪中的一种或多种。
其中，系统还包括脸部识别模块，所述脸部识别模块用于录入乘客终端的脸部信息，并将脸部信息发送至云平台。
其中，系统还包括跟踪分配模块，所述跟踪分配模块用于筛选推荐维修人员，具体过程如下：
P1：当网约车发生异常情况时，获取网约车的实时地理位置，以网约车的所处位置为原点建立二维坐标系，并以半径R划分指定范围；
P2：获取网约车的实时地理位置的出警点CJv，v＝1、……、n，利用公式计算每个出警点CJv与网约车的距离JLv，筛选出距离JLv小于半径R的出警点，并将这些出警点标记为待选出警点CJe，e＝1、……、n；
P2：获取待选出警点CJe的出警速度CJes、出警处理效率CJex以及出警量CJl；
P3：去量化处理后，利用公式计算得出待选人员的出警推荐值TJcj，具体公式如下：
P5：获取出警推荐值TJcj最大的待选出警点，将该待选出警点归类为正选出警点，同时该出警点的出警量增加一次；
P6：跟踪分配模块将出警信号立即发送至该正选出警点，正选出警点根据网约车的实时地理位置前往查看。
基于语音识别的网约车异常驾驶环境监督方法，所述网约车异常驾驶环境监督方法具体包括以下步骤：
步骤一：网约车司机通过司机终端网约车司机提交个人信息、健康信息以及车辆信息后进行注册登录，健康初检模块对网约车的个人信息、健康信息以及车辆信息进行初检；
步骤二：通过获取网约车司机前14天的体温和活动区域，得到网约车司机所处的体温安全等级和区域风险等级，若前14天中的体温最小值大于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车；若前14天中的体温最大值小于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，初检通过的网约车司机的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台，网约车司机成功登录司机终端后在线进行网约车的接单工作，乘客终端通过乘客终端进行网约车的下单工作；
步骤三：定位模块实时定位司机终端和乘客终端的地理位置，当二者位置重合时，监测采集模块开始监督并采集网约车数据，并将网约车数据发送至云平台，异常判断模块对网约车数据是否存在异常状况进行判断分析，通过网约车的地理位置获取该区域的降雨值、区域路段的车流量以及路段能见度，从而计算得出网约车所在区域的环境恶劣值，当环境恶劣值超过设定的环境恶劣阈值，生成异常信号发送至云平台，当环境恶劣值未超过设定的环境恶劣阈值，进一步获取司机终端和乘客终端的语音信息和语音信息中的敏感词组，敏感词组与数据库中的预设敏感词组比对匹配，当数组中的敏感词组与预设敏感词组匹配成功时，同样生成异常信号发送至云平台；
步骤四：当云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警发送模块，报警发送模块接收指令进行报警信号的发送，当网约车不存在异常情况时，乘客下车后，乘客终端通过评价模块对网约车的服务进行评价，并将评价结果发送至云平台。
工作原理：网约车司机通过司机终端网约车司机提交个人信息、健康信息以及车辆信息后进行注册登录，健康初检模块对网约车的个人信息、健康信息以及车辆信息进行初检；
通过获取网约车司机前14天的体温和活动区域，得到网约车司机所处的体温安全等级和区域风险等级，若前14天中的体温最小值大于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中存在任意一个高风险区域，初检不通过，不允许网约车司机驾驶网约车；若前14天中的体温最大值小于等于体温安全阈值且网约车司机前14天的活动区域中不存在任意一个高风险区域，初检通过，初检通过的网约车司机的个人信息、健康信息以及车辆信息发送至云平台，网约车司机成功登录司机终端后在线进行网约车的接单工作，乘客终端通过乘客终端进行网约车的下单工作，该设计初步对网约车司机的健康状况进行监督检测，实现对网约车司机的体温和活动轨迹的检测监督，有利于疫情的防控，避免病毒传染的隐患；
定位模块实时定位司机终端和乘客终端的地理位置，当二者位置重合时，监测采集模块开始监督并采集网约车数据，并将网约车数据发送至云平台，异常判断模块对网约车数据是否存在异常状况进行判断分析，通过网约车的地理位置获取该区域的降雨值、区域路段的车流量以及路段能见度，从而计算得出网约车所在区域的环境恶劣值，当环境恶劣值超过设定的环境恶劣阈值，生成异常信号发送至云平台，当环境恶劣值未超过设定的环境恶劣阈值，进一步获取司机终端和乘客终端的语音信息和语音信息中的敏感词组，敏感词组与数据库中的预设敏感词组比对匹配，当数组中的敏感词组与预设敏感词组匹配成功时，同样生成异常信号发送至云平台，当云平台接收到异常信号后产生控制指令加载至报警发送模块，报警发送模块接收指令进行报警信号的发送，当网约车不存在异常情况时，乘客下车后，乘客终端通过评价模块对网约车的服务进行评价，并将评价结果发送至云平台，该设计网约车驾驶人员和乘客的行为进行有效的监督，避免出现驾驶员骚扰乘客甚至残害乘客的现象或者乘客危害司机的现象，同时还对网约车的行车环境进行监督，避免网约车在恶劣天气下行车，增加行车的安全性，避免交通事故的发生。
上述公式均是去量化取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
