具体实施方式

本申请实施例提供一种抑制疲劳驾驶方法以及相关装置，旨在对驾驶员进行有效的疲劳抑制，进而促使驾驶员保持头脑一段时间的清醒，以便驾驶员可以利用这段时间找到合适的停车地点进行停车休息。

需要说明的是，针对处于疲劳驾驶的目标人员(驾驶员)通常只能通过补充睡眠的方式来解除疲劳，本申请并不能使得驾驶员强行摆脱疲劳驾驶状态，而是在于暂时性地对驾驶员的疲劳状态进行抑制，进而促使驾驶员保持头脑清醒，以便驾驶员可以在头脑清醒状态下找到合适的停车地点进行停车休息补充睡眠。

请参阅图1，本申请抑制疲劳驾驶方法的一个实施例，包括：

101、对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到目标人员的目标生理特征数据，目标区域为驾驶室中驾驶员位置区域。

本申请实施例可以通过预设监测设备对目标区域中的目标人员的生理特征进行监测，进而获取目标人员的生理特征数据。需要说明的是，本实施例中的目标区域一般是指驾驶室中驾驶员位置区域，例如汽车驾驶室中驾驶员位置区域，即此时的目标人员相当于汽车的驾驶员。可以理解的是，此处目标人员不限于汽车的驾驶员，例如还可以是轮船等交通工具的驾驶员，本申请实施例仅以目标人员为汽车的驾驶员进行举例说明。在本实施例中的监测设备可以根据需要监测的实际情况选择，例如监测设备可以为：摄像机、空气成分监测仪、智能手环等一种或多种。

本申请实施例的监测设备以搭载神经网络模型的红外摄像机为例进行说明，也就是说，该红外摄像机的神经网络模型可以通过分析红外摄像机获取的图像数据来识别驾驶员是否处于疲劳状态。该红外摄像机中搭载有神经网络芯片，该神经网络芯片可以对红外摄像机中摄制的图像进行目标人员识别，然后可以通过红外摄像机获取目标人员的生理特征数据进行关联记录，这些目标生理特征数据包括但不限于：体温(特别是驾驶员的额头温度，因为人犯困时额头温度会上升，驾驶员的额头温度相对容易通过红外摄像机获取)、驾驶员的眨眼频率、驾驶员眼皮闭合时长、驾驶员嘴巴打哈欠次数、驾驶员的两眼瞳孔之间连线中点的活动轨迹等。该具有神经网络模型识别功能的红外摄像机可以持续地对目标区域进行监测，当目标区域出现目标人员(驾驶员)之后，则对目标人员采集目标图像，对目标人员身份进行识别，若确定目标人员是新的驾驶员(红外摄像机连接的数据库中未查询到的用户)则建立新的驾驶员用户画像进行记录，若确定目标人员是数据库中可以查询关联到的驾驶员用户，则调用关联的驾驶员用户画像进行关联记录。对目标区域出现的目标人员(驾驶员)进行驾驶员用户画像建立有利于确定驾驶员是否为同一个人，以便于后续步骤提供个性化服务。

102、根据目标生理特征数据判断目标人员是否处于疲劳状态，若目标人员处于疲劳状态，则执行步骤103；若目标人员未处于疲劳状态，则执行步骤101。

在上述步骤101中通过监测设备得到目标人员的目标生理特征数据之后，本步骤可以根据该目标生理特征数据进一步判断目标人员是否处于疲劳状态。例如，上述实施例中红外摄像机可以通过搭接的神经网络芯片加载预设的神经网络模型对图像中驾驶员的目标生理特征数据进行综合分析，直接得出该驾驶员是否处于疲劳状态的结论。

此处预设的神经网络模型为经过训练的可以实现对图像数据中目标人员进行疲劳状态识别的神经网络模型，例如：VGG网络(visual geometry group)、残差网(residualnetwork mobilenet，ResNet)、以及mobile net等的一个或多个。训练好的神经网络模型可以存储在上述实施例的红外摄像机中的存储器，以便可以被红外摄像机的神经网络芯片调用。而对于上述神经网络模型的训练可以通过收集公共交通领域驾驶员的图像数据作为训练样本(公共汽车驾驶员、出租车驾驶员、网约车驾驶员等驾驶视频中图像数据)，必要时可以结合人工对不同训练样本的中驾驶员生理特征数据的组合进行标签分类(例如标签分类为疲劳状态或非疲劳状态)，以便于用于对神经网络模型的训练，得到经过训练的可以实现对图像数据中目标人员进行疲劳状态识别的神经网络模型。

可见，本实施例红外摄像机可以监测得出被监测区域中驾驶员的生理特征数据，并根据该驾驶员的生理特征数据，进而使得经过训练的神经网络模型可以快速根据图像数据中驾驶员的各种生理特征组合快速得出驾驶员是否处于疲劳状态的结论。

103、启动预设的智能语音系统播放音频内容，音频内容与目标人员相关。

可以理解的是，本申请中需要预设有智能语音系统，该智能语音系统至少由处理器、存储器以及音频播放器组成，其中存储器中存储有预设的待播放音频内容，处理器可以控制音频播放器播放存储在存储器中的音频内容，这些音频内容需要与目标人员相关，即与驾驶员相关，比如：此处的音频内容是驾驶员自己预先录入的重金属摇滚乐、相声、笑话、段子等。

可以理解的是，本实施例中的智能语音系统可以与上述的监测设备一体化设计，形成防疲劳驾驶装置。智能语音系统可以接收监测设备发出的驾驶员处于疲劳状态信号而启动播放音频内容，该防疲劳驾驶装置中监测设备和智能语音系统均可以通过驾驶室内的提供的电源接口获取供电，也可以采用内置电池供电，具体在此不做限定。

在另外的实施例中，本申请实施例的智能语音系统还可以集成有无线通信功能模块，进而使得智能语音系统可以随时与互联网连接，而此处的音频内容还可以是在驾驶员的授权情况下通过爬虫技术获取驾驶员的社交软件(例如微信、微博、小红书、Facebook、Twitter等)相关内容，然后将相关内容形成用于陈述的文本内容，再使用语音将该文本内容进行朗读播放，由于该文本内容与驾驶员生活息息相关，更加容易引起驾驶员的兴趣，特别是被朗读的文本内容中涉及驾驶员不知道却关心的事情。举例说明如下：智能语音系统可以在用户提前授权的情况下，对驾驶员的微信朋友圈内容进行获取与分析，当在驾驶员的微信朋友圈中发现其未查阅的某个朋友的动态时，可以依此为基础形成文本内容，此处假设这个朋友的名字为张三，张三发表的一条微信朋友圈动态为“美酒配美景，周末愉快”，那么可以依此形成调侃式的问句文本内容：“你知道吗？你朋友张三周末喝酒去了，他没叫你一起吧”，并将该文本内容进行播放，当目标人员突然得知一件未知且与其相关的事情时，可以有效地激起其兴趣，进而促使其清醒。

在另外的实施例中，基于智能语音系统具有随时连接互联网的功能前提下，智能语音系统的音频内容还可以是根据预设好的驾驶员用户画像从互联网上搜索其感兴趣的新闻热点进行播报，例如：该驾驶员用户画像的标签为XXX演员粉丝，则可以通过爬虫技术在互联网中获取并播放该XXX演员公开的最近消息；或者该驾驶员用户画像的标签为某技术领域研究人员，可以通过爬虫技术在互联网中获取并播放某技术领域的最新研究成果；或者，该驾驶员用户画像的标签还未建立时，可以通过爬虫技术中获取并播放从互联网中的热门内容等。

在另外的实施例中，本申请实施例中智能语音系统还可以集成有麦克风，以便智能语音系统通过麦克风接收驾驶员的语音指令。例如：用于若智能语音系统所播放的音频内容不是驾驶员所感兴趣时，可以通过麦克风接收驾驶员对所播放音频内容的兴趣倾向(通过语音命令要求智能语音系统跳过当前播放的音频内容，直接播放下一条音频内容；或者，通过语音命令直接接收要求播放的兴趣内容等)，以便于完善对驾驶员用户画像的标签的建立与完善，以便智能语音系统在使用过程逐渐了解和匹配不同驾驶员的偏好。本申请实施例的智能语音系统在驾驶员处于疲劳状态时播放与驾驶员偏好相关的音频内容，可以有效引起驾驶员兴趣，进而可以有效地促使驾驶员清醒，并实现对疲劳状态的有效抑制。

在另外的实施例中，本申请实施例中智能语音系统集成的麦克风为常开状态，以便智能语音系统可以通过常开状态的麦克风随时接收驾驶员的语音指令(例如驾驶员发出“启动智能语音系统”等语音指令)进行启动，以便用于不必经过监测设备的疲劳状态信号对智能语音系统启动的场景。也就是说，通过本申请实施例的方案可以在驾驶员没有处于疲劳状态时也可以使用智能语音系统(例如控制智能语音系统激活兴趣点播放功能)，起到提前预防驾驶员进入疲劳状态。

可见，本申请抑制疲劳驾驶方法通过监测目标区域中目标人员的生理特征，得到目标人员的目标生理特征数据，其中本申请的目标区域是指驾驶室中驾驶员位置区域，以实现对作为目标人员的驾驶员的目标生理特征数据持续监测；再根据该目标生理特征数据判断驾驶员是否处于疲劳状态，并当驾驶员处于疲劳状态时启动预设的智能语音系统播放音频内容，且该音频内容与作为目标人员的驾驶员相关。本申请实施例中智能语音系统播放的音频内容与驾驶员相关，这样的音频内容可以更容易引起驾驶员兴趣，进而可以有效地帮助驾驶员抑制疲劳，保持驾驶员头脑清醒，进而为驾驶员争取一定时间找到合适的地方停车休息，从而降低由于疲劳驾驶带来的车辆驾驶事故。

请参阅图2，本申请抑制疲劳驾驶方法的另一个实施例，包括：

201、对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到目标人员的目标生理特征数据，目标区域为驾驶室中驾驶员位置区域。

本步骤的执行与前述图1实施例中步骤101类似，在此不再赘述。

202、根据目标生理特征数据判断目标人员是否处于疲劳状态，若目标人员处于疲劳状态，则执行步骤203；若目标人员未处于疲劳状态，则执行步骤201。

本步骤的执行与前述图1实施例中步骤102类似，在此不再赘述。

203、根据生理特征数据确定目标人员所处的疲劳程度。

本申请实施例在步骤202的基础上，针对处于疲劳状态的目标人员(即驾驶员)进行分级描述，即监测设备还应具备有对驾驶员所处于的疲劳状态进行分级的能力，以便于本步骤确定驾驶员所处的疲劳程度对应的等级。

例如：前述图1实施例中作为监测设备的红外摄像机所搭载的神经网络模型应具备有对于疲劳状态的驾驶员进行分级的能力，以便可以实时对红外摄像机所摄制的图像数据直接识别并输出驾驶员是否处于疲劳状态的信号、以及当驾驶员处于疲劳状态时的疲劳程度(例如一级疲劳状态、二级疲劳状态、三级疲劳状态等)。而为了使得该神经网络模型具备对处于疲劳状态的目标人员(即驾驶员)进行分级描述的功能，可以在对该神经网络模型进行训练时对训练样本进行相应的标签分类(例如标签分类为非疲劳状态、一级疲劳状态、二级疲劳状态、三级疲劳状态等)，神经网络模型经过上述标签分类的训练样本的训练后就可以具备对处于疲劳状态的目标人员(即驾驶员)进行分级描述的功能，神经网络模型的训练过程为较为成熟的技术方案，在此就不进行描述。

204、针对目标人员所处不同的疲劳程度启动智能语音系统播放对应的音频内容。

在步骤203确定目标人员所处的疲劳程度之后，本实施例可以针对目标人员所处不同的疲劳程度启动播放对应的音频内容。举例说明如下：

若本申请实施例确定目标人员所处的疲劳程度满足第一预设条件，则确定目标人员处于一级疲劳状态，此处的第一预设条件可以根据实际情况设定，比如一级疲劳状态属于疲劳状态时对应的最轻度等级，一级疲劳状态对应的第一预设条件为监测设备监测到目标人员(即驾驶员)的目标生理特征数据均是符合疲劳状态时的最轻度数值范围，此时驾驶员意识清楚，偶尔有打哈欠等符合第一预设条件的情况，然后本申请实施例监测设备给智能语音系统发送对应一级疲劳状态的启动信号，进而启动智能语音系统中预设对应一级疲劳状态对应的语音提醒功能。比如智能语音系统播放“请注意驾驶安全，尽快找地方停车休息”等语音提醒驾驶员，该语音可以预先存储在智能语音系统的存储器中。

若本申请实施例确定目标人员所处的疲劳程度满足第二预设条件，则确定目标人员处于二级疲劳状态，此处的第二预设条件也可以根据实际情况设定，但第二预设条件应不与第一预设条件有交集，以避免执行出错，比如二级疲劳状态属于疲劳状态对应中度等级，二级疲劳状态对应的第二预设条件为监测设备监测到目标人员(即驾驶员)的目标生理特征数据符合疲劳状态时的中度数值范围，此时驾驶员意识相对清晰，驾驶员正在强撑精神找地方停车休息，本实施例需为驾驶员辅助强撑一段时间，以便驾驶员有相对较好的精神状态在一定时间内下高速公路或找到合适停车的地方进行休息，本实施此时监测设备给智能语音系统发送对应二级疲劳状态的启动信号，进而可以启动智能语音系统中预设对应二级疲劳状态的兴趣点播放功能。比如智能语音系统此时播放前述图1实施例中驾驶员自己预先录入存储器中的重金属摇滚乐、相声、笑话、段子等音频内容；或者，智能语音系统此时通过互联网获取目标人员的社交软件的社交内容数据，根据该社交内容数据生成第一文本内容，然后播放该第一文本内容，具体可以参阅图1实施例步骤103；或者，智能语音系统此时还可以通过互联网获取当前时间段内的新闻热点数据，根据该新闻热点数据生成第二文本内容，播放该第二文本内容，具体可以参阅图1实施例步骤103。另外，本实施例的智能语音系统还可以通过麦克风接收目标人员对播放内容的切换指令，根据该切换指令调整兴趣点播放功能所播放的内容，同时记录下目标人员的偏好。

若本申请实施例确定目标人员所处的疲劳程度满足第三预设条件，则确定目标人员处于三级疲劳状态；此处的第三预设条件也可以根据实际情况设定，但第三预设条件应不与第一预设条件、第二预设条件有交集，以避免执行出错，比如三级疲劳状态属于疲劳状态对应重度等级，三级疲劳状态对应的第三预设条件为监测设备监测到目标人员(即驾驶员)的目标生理特征数据符合疲劳状态的重度数值范围，此时驾驶员意识相对游离和模糊，驾驶员正在强撑精神找地方停车休息，但可能停车休息地点较远，当前路段又不支持停车，此时本实施例监测设备给智能语音系统发送对应三级疲劳状态的启动信号，进而在前述实施例兴趣点播放功能基础上，启动智能语音系统中预设对应所述三级疲劳状态的物理唤醒装置。比如，该物理唤醒装置包括：增氧装置、提神醒脑的药剂雾化装置、冷强风袭面装置等其中的一种或多种。其中增氧装置可以向驾驶室内释放大量的氧气，使得短时间内驾驶员吸入的氧气浓度更高，进而可以让驾驶员加快血液循环，提高驾驶员的新陈代谢能力，使得驾驶员大脑获得更多的能量而保持清醒，高比例的空气氧气浓度环境可以快速提高驾驶员的清醒状态；而提神醒脑的药剂雾化装置可以向驾驶室内雾化释放具有提神醒脑的雾状药剂，例如可以充当药剂进行雾化物质有薄荷、麝香、藿香正气、清凉油等，这些雾化的药剂被驾驶员吸入后可以短时间内迅速提高驾驶员的清醒状态程度；启动冷强风袭面装置对着驾驶员面部吹风，流动的冷空气会使得驾驶员面部温度下降，进而激起人的应激反应保持警惕，相比于传统中驾驶室内的室内冷风循环装置更加有效使得驾驶员保持清醒。

可见，当驾驶员处于疲劳状态时会在生理和心理产生一系列的不良反应，例如出现困倦、心理烦躁、反应迟钝、判断能力下降等状况。当驾驶员处于最轻度等级的疲劳驾驶时，换挡的迟钝和失误等情形是最为常见的；当驾驶员处于重度等级的疲劳驾驶时，将会可能造成严重的不良后果，例如突然进入睡眠状态而导致车辆失控等。若现实中驾驶员一旦发生这种问题，将不可避免地造成交通事故，严重威胁到人们生命财产安全。而本申请实施例可以对处于疲劳状态不同疲劳程度的驾驶员进行分级，并根据不同的疲劳程度等级采用不同的解决方案，以达到在尽量不影响行车安全的前提下，保持或提高驾驶员的清醒状态，且该解决方案与作为目标人员的驾驶员相关，进而对驾驶员进行有效的疲劳抑制，促使驾驶员头脑清醒，为驾驶员争取一定时间找到合适的地方停车休息，从而降低由于疲劳驾驶带来的车辆驾驶事故。

请参阅图3，本申请抑制疲劳驾驶方法的另一个实施例，包括：

301、对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到目标人员的目标生理特征数据，目标区域为驾驶室中驾驶员位置区域。

本步骤的执行与前述图1实施例中步骤101类似，在此不再赘述。

302、根据目标生理特征数据判断目标人员是否处于疲劳状态，若目标人员处于疲劳状态，则执行步骤303；若目标人员未处于疲劳状态，则执行步骤301。

本步骤的执行与前述图1实施例中步骤102类似，在此不再赘述。

303、判断当前位移速度是否为0，若当前位移速度为0，则执行步骤301；若当前位移速度不为0，则执行步骤304。

可以理解的是，本申请实施例中监测设备是持续运行的，即监测设备会在汽车启动的状态下同步启动，以便于实现持续对驾驶员的生理特征状态的监测，但本申请实施例的智能语音系统是根据监测设备发出的特定信号而启动，当步骤302确定驾驶员处于疲劳状态或确定驾驶员处于疲劳状态的其中一个疲劳等级时，本步骤还需要进一步判断当前位移速度是否为O，也就是说要确定当前汽车是否在行驶，本实施例的智能语音系统只有在汽车行驶时才会被触发，以减少能源的浪费，也避免驾驶员在驾驶位区域休息时误启动智能语音系统。本步骤对当前位移速度确定的功能可以通过在监测设备内设置想要的传感器来实现，例如速度传感器；在另外的实施例中本步骤的功能还可以通过与驾驶员的手机配对后，通过手机上相应的传感器进行间接获取，此处对本步骤当前位移速度的判断与获取方式不做限定。

304、根据生理特征数据确定目标人员所处的疲劳程度。

本步骤的执行与前述图2实施例中步骤203类似，在此不再赘述。

305、针对目标人员所处不同的疲劳程度启动智能语音系统播放对应的音频内容。

本步骤的执行与前述图2实施例中步骤204类似，在此不再赘述。

请参阅图4，本申请抑制疲劳驾驶方法的另一个实施例，包括：

401、对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到目标人员的目标生理特征数据，目标区域为驾驶室中驾驶员位置区域。

本步骤的执行与前述图1实施例中步骤101类似，在此不再赘述。

402、根据目标生理特征数据判断目标人员是否处于疲劳状态，若目标人员处于疲劳状态，则执行步骤403；若目标人员未处于疲劳状态，则执行步骤401。

本步骤的执行与前述图1实施例中步骤102类似，在此不再赘述。

403、判断当前位移速度是否为0，若当前位移速度为0，则执行步骤401；若当前位移速度不为0，则执行步骤404。

本步骤的执行与前述图3实施例中步骤303类似，在此不再赘述。

404、根据生理特征数据确定目标人员所处的疲劳程度。

本步骤的执行与前述图2实施例中步骤203类似，在此不再赘述。

405、针对目标人员所处于不同的疲劳程度启动智能语音系统播放对应的音频内容。

本步骤的执行与前述图2实施例中步骤204类似，在此不再赘述。

406、若前位移速度为0且持续预设时长，则关闭智能语音系统；或，若前位置位于预设安全区域、当前位移速度为0且持续预设时长，则关闭智能语音系统。

在步骤405启动智能语音系统播放对应的音频内容之后，本步骤则用于关闭该智能语音系统。本申请实施例的监测设备时刻监测着当前位移速度，即监测设备时刻监测着汽车是否在行驶，当监测设备确定当前位移速度为0且持续预设时长时，确定汽车已停车，此时可以向智能语音系统发送关闭指令，以使得智能语音系统停止运行。此处监测设备需要确定汽车速度为0即汽车不在行驶状态且持续预设时长是为了避免将汽车在等红灯过程误判为停车状态，所以此处预设时长应比道路中最长的红灯等待时长还要长一些，例如一般红灯等待时长为60秒，此处预设时长可以为70秒。

在另外的实施例中，在步骤405启动智能语音系统播放对应的音频内容之后，为了避免汽车在堵车过程被误判为停车状态，且由于堵车的时长无法确定，所以本申请实施例还可以在满足确定汽车速度为0且持续预设时长之后，关闭智能语音系统之前，可以通过智能语音系统作出语音提醒，例如播放“请确认当前是否是堵车状态”等的语音提醒，当得到驾驶员通过物理按键指令或语音指令的确认之后，重新对汽车速度是否为0以及持续预设时长进行监测；当得不到驾驶员通过物理按键指令或语音指令的确认，那么认为当前汽车已处于停车状态，可以关闭智能语音系统。

在另外实施例中，本申请实施例的监测设备还可以设有位置定位模块，或监测设备还可以通过与驾驶员的手机配对后通过手机上相应的传感器进行间接获取定位信息。本申请实施例的监测设备时刻监测着当前位移速度，即监测设备时刻监测着汽车是否在行驶，当监测设备确定当前位移速度为0且持续预设时长时，还可以进一步通过互联网定位或卫星定位等定位方式确定汽车当前是否处于预设安全区域(例如停车场、高速路服务区等)，即当前位置同时位于预设安全区域时，本步骤才会认定汽车已停车，此时向智能语音系统发送关闭指令，以使得智能语音系统停止运行。本实施例可以确保驾驶员停车位置是属于安全区域，而不是在危险区域停车休息，以减少驾驶员随便停车休息对道路交通造成的影响。

可以理解的是，在其他实施例中，智能语音系统的关闭还可以通过接收关闭指令来实现，例如关闭指令为物理按键开关产生的物理按键指令或语音指令等，以便结束对处于疲劳状态的驾驶员的音频内容播放，在此不再一一进行阐述。

需要说明的是，本申请实施例的智能语音系统与上述的监测设备一体化设计形成的防疲劳驾驶装置可以自动电池作为电源，也可以仅通过车辆电源接口获取电能，而不需要获取汽车的其他数据，减少对汽车的数据依赖，具有更强的汽车适配性，利于推广使用。

请参阅图5，本申请抑制疲劳驾驶方法的另一个实施例，包括：

501、对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到目标人员的目标生理特征数据，目标区域为驾驶室中驾驶员位置区域。

本步骤的执行与前述图1实施例中步骤101类似，在此不再赘述。

502、根据目标生理特征数据判断目标人员是否处于异常状态，若目标人员处于异常状态，则执行步骤503；若目标人员未处于异常状态，则执行步骤501。

本申请实施例在步骤501中通过监测设备得到目标人员的目标生理特征数据之后，本步骤可以根据该目标生理特征数据进一步判断目标人员是否处于异常状态，本申请实施例异常状态是指作为目标人员的驾驶员丧失驾驶能力状态(例如突发疾病等)。例如，前述实施例中红外摄像机可以通过搭接的神经网络芯片加载预设的神经网络模型对图像中驾驶员的目标生理特征数据进行综合分析，直接得出该驾驶员是否处于异常状态的结论。可以理解的是，在对上述神经网络模型进行训练时，对训练样本中驾驶员生理特征数据的组合标签分类中可以设定一个区别于疲劳状态和非疲劳状态的“异常状态”标签，并将设定有“异常状态”标签的训练样本用于对神经网络模型的训练，得到经过训练的可以实现对图像数据中目标人员进行异常状态识别的神经网络模型。

503、立即向预设的紧急联系人发送异常消息。

可以理解的是，本申请实施例中智能语音系统还可以存储有紧急联系人，例如在智能语音系统的存储器中存储有紧急联系人的电话号码、电子邮箱等通信方式或通信地址。当步骤502中确定目标人员处于异常状态时，表明作为目标人员的驾驶员已经丧失对汽车的驾驶能力，此时需要向外界求助，那么本步骤此时可以立刻向预设的紧急联系人发送异常消息，并且在向预设的紧急联系人发送该异常信息之后，重复性地、周期性地向预设的紧急联系人发送该异常信息，以避免单次发送该异常信息失败而导致紧急联系人无法收到该异常信息。该异常消息包括获取到的位置信息，以便于紧急联系人可以通过该位置信息找到该驾驶员。值得注意的是，异常消息可以为：提前编辑好存储在存储器中求助性的文字、监测设备的摄像机最近获取的图片或视频中的一种或多种，不同形式的异常信息可以帮助紧急联系人得知驾驶员所处异常状态的情况，进而可以针对性地采取对应的施救手段。

上述实施例对本申请抑制疲劳驾驶方法进行了描述说明，下面对本申请抑制疲劳驾驶装置进行描述，请参阅图6，包括：

监测单元601，用于对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到所述目标人员的目标生理特征数据，所述目标区域为驾驶室中驾驶员位置区域；

判断单元602，用于根据所述目标生理特征数据判断所述目标人员是否处于疲劳状态；

启动单元603，用于若所述目标人员处于疲劳状态，则启动预设的智能语音系统播放音频内容，所述音频内容与所述目标人员相关。

本申请实施例的抑制疲劳驾驶装置所执行的操作与前述图1中执行的操作类似，在此不再进行赘述。

本申请抑制疲劳驾驶方法通过对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到目标人员的目标生理特征数据，其中本申请的目标区域是指驾驶室中驾驶员位置区域，以实现对作为目标人员的驾驶员的目标生理特征数据持续监测；再根据该目标生理特征数据判断驾驶员是否处于疲劳状态，并当驾驶员处于疲劳状态时启动预设的智能语音系统播放音频内容，且该音频内容与作为目标人员的驾驶员相关。本申请实施例中智能语音系统播放的音频内容与驾驶员相关，这样的音频内容可以更容易引起驾驶员兴趣，进而可以有效地帮助驾驶员抑制疲劳，保持驾驶员头脑保持一段时间的清醒，进而为驾驶员争取一定时间找到合适的地方停车休息，从而降低由于疲劳驾驶带来的车辆驾驶事故。

请参阅图7，本申请抑制疲劳驾驶装置的另一个实施例，包括：

监测单元701，用于对目标区域中目标人员的生理特征数据进行监测，得到所述目标人员的目标生理特征数据，所述目标区域为驾驶室中驾驶员位置区域；

判断单元702，用于根据所述目标生理特征数据判断所述目标人员是否处于疲劳状态；

启动单元703，用于若所述目标人员处于疲劳状态，则启动预设的智能语音系统播放音频内容，所述音频内容与所述目标人员相关。

可选的，所述抑制疲劳驾驶装置还包括：

确定单元704，用于根据所述生理特征数据确定所述目标人员所处的疲劳程度；

所述启动单元703启动预设的智能语音系统播放音频内容时，具体用于：

针对所述目标人员所处不同的疲劳程度启动所述智能语音系统播放对应的所述音频内容。

可选的，所述启动单元703针对所述目标人员所处不同的疲劳程度启动所述智能语音系统播放对应的所述音频内容时，具体用于：

若所述目标人员所处的疲劳程度满足第一预设条件，则确定所述目标人员处于一级疲劳状态；

启动所述智能语音系统中预设对应所述一级疲劳状态的语音提醒功能；

若所述目标人员所处的疲劳程度满足第二预设条件时，则确定所述目标人员处于二级疲劳状态；

启动所述智能语音系统中预设对应所述二级疲劳状态的兴趣点播放功能；

若所述目标人员所处的疲劳程度满足第三预设条件时，则确定所述目标人员处于三级疲劳状态；

启动所述智能语音系统中预设对应所述三级疲劳状态的物理唤醒装置。

可选的，所述启动单元703启动所述智能语音系统中预设对应所述二级疲劳状态的兴趣点播放功能时，具体用于：

获取所述目标人员的社交软件的社交内容数据；

根据所述社交内容数据生成第一文本内容；

播放所述第一文本内容；

或，

获取当前时间段内的新闻热点数据，所述新闻热点数据与所述目标人员的预设兴趣点相关；

根据所述新闻热点数据生成第二文本内容；

播放所述第二文本内容；

或，

播放预先设置的音频内容。

可选的，所述物理唤醒装置包括：增氧装置、提神醒脑的药剂雾化装置、冷强风袭面装置中的一种或多种。

可选的，所述抑制疲劳驾驶装置还包括：

判断单元702，还用于通过所述标生理特征数据判断所述目标人员是否处于异常状态，所述异常状态为丧失驾驶能力状态；

发送单元705，用于若所述目标人员处于所述异常状态，则立即向预设的紧急联系人发送异常消息，所述异常消息包括位置信息，所述异常消息为文字、图片、视频中的一种或多种。

可选的，所述抑制疲劳驾驶装置还包括：

接收单元706，用于接收对所述智能语音系统的关闭指令，所述关闭指令为语音指令或物理按键指令；

关闭单元707，用于根据所述关闭指令关闭所述智能语音系统。

本申请实施例的抑制疲劳驾驶装置所执行的操作与前述图2、图3、图4或图5中执行的操作类似，在此不再进行赘述。

本申请实施例可以对处于疲劳状态不同疲劳程度的驾驶员进行分级，并根据不同的疲劳程度等级采用不同的对驾驶员解决方案，且对智能语音系统关闭的多条件判断可以避免被误关闭，以达到在尽量不影响行车安全的前提下，保持驾驶员头脑保持一段时间的清醒，且该本申请实施例的技术方案与作为目标人员的驾驶员相关，进而可以有效地引起驾驶员的兴趣，可以有效地帮助驾驶员抑制疲劳，进而为驾驶员争取一定时间找到合适的地方停车休息，从而降低由于疲劳驾驶带来的车辆驾驶事故。

下面对本申请实施例中的计算机设备进行描述，请参阅图8，本申请实施例中计算机设备的一个实施例包括：

该计算机设备800可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)801和存储器802，该存储器802中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。其中，存储器802是易失性存储或持久存储。存储在存储器802的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对计算机设备中的一系列指令操作。更进一步地，处理器801可以设置为与存储器802通信，在计算机设备800上执行存储器802中的一系列指令操作。计算机设备800还可以包括一个或一个以上音频播放器805，一个或一个以上无线网络接口803，一个或一个以上输入输出接口804，和/或，一个或一个以上操作系统，例如Windows Server，MacOS，Unix,Linux，FreeBSD等。该处理器801可以执行前述图1至图5所示实施例中所执行的操作，具体此处不再赘述。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，本领域技术人员应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，该单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，read-only memory)、随机存取存储器(RAM，randomaccess memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。