1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法及系统。
背景技术：
2.随着社会发展以及汽车智能化技术的成熟，自动驾驶相关技术发展应用的如火如荼，单车智能实现的基本原理是通过传感器实时感知到车辆及周边环境的情况，再通过智能系统进行规划决策，最后通过控制系统执行驾驶操作。
3.然而在有些复杂的路段或者人流量较多的路段，目前的自动驾驶汽车依然不能代替人工，在复杂路段还是需要司机进行驾驶的。
4.综上所述，本技术解决了现有技术中自动驾驶时无法判断是否需要人工接管车辆的问题。
技术实现要素：
5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可以判断人工接管车辆，提高行驶安全的一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法及系统，用来解决现有技术中自动驾驶时无法判断是否需要人工接管车辆的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法，所述方法包括：交互生物传感装置，获得目标驾驶用户的多维生理监测信息，其中，所述多维生理监测信息包括目标体温监测信息和目标心率监测信息；交互图像传感装置，获得所述目标驾驶用户的驾驶图像监测信息，其中，所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息的具有信息采集同步性；基于所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息对所述目标驾驶用户进行驾驶意识分析，获得目标驾驶意识评分；预设驾驶接管安全阈值，并判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；若所述目标驾驶意识评分满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶接管激活指令；基于所述驾驶接管激活指令对所述目标驾驶用户进行驾驶接管预备提醒。
7.第二方面，本技术实施例提供了一种用于自动驾驶车辆的监测预警系统，所述系统包括：多维生理监测信息获得模块，所述多维生理监测信息获得模块用于交互生物传感装置，获得目标驾驶用户的多维生理监测信息，其中，所述多维生理监测信息包括目标体温监测信息和目标心率监测信息；驾驶图像监测信息获得模块，所述驾驶图像监测信息获得模块用于交互图像传感装置，获得所述目标驾驶用户的驾驶图像监测信息，其中，所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息的具有信息采集同步性；目标驾驶意识评分获得模块，所述目标驾驶意识评分获得模块用于基于所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息对所述目标驾驶用户进行驾驶意识分析，获得目标驾驶意识评分；驾驶接管安全阈值预设模块，所述驾驶接管安全阈值预设模块用于预设驾驶接管安全阈值，并判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；驾驶接管激活指令生成模块，所述驾驶接
管激活指令生成模块用于若所述目标驾驶意识评分满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶接管激活指令；驾驶接管预备提醒模块，所述驾驶接管预备提醒模块用于基于所述驾驶接管激活指令对所述目标驾驶用户进行驾驶接管预备提醒。
8.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
9.首先交互生物传感装置，获得目标驾驶用户的多维生理监测信息，其中，所述多维生理监测信息包括目标体温监测信息和目标心率监测信息；其次交互图像传感装置，获得所述目标驾驶用户的驾驶图像监测信息，其中，所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息的具有信息采集同步性；接下来基于所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息对所述目标驾驶用户进行驾驶意识分析，获得目标驾驶意识评分；然后预设驾驶接管安全阈值，并判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；再判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值，若满足，则生成驾驶接管激活指令；基于所述驾驶接管激活指令对所述目标驾驶用户进行驾驶接管预备提醒。采用本方法能够现有技术中自动驾驶时无法判断是否需要人工接管车辆的问题，达到了判断是否需要人工接管车辆，提高了行驶安全性的技术效果。
10.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
11.图1为一个实施例中一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法的流程示意图；
12.图2为一个实施例中一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法的驾驶接管风险管控的流程示意图；
13.图3为一个实施例中一种用于自动驾驶车辆的监测预警系统的结构框图。
14.附图标记说明：多维生理监测信息获得模块11，驾驶图像监测信息获得模块12，目标驾驶意识评分获得模块13，驾驶接管安全阈值预设模块14，驾驶接管激活指令生成模块15，驾驶接管预备提醒模块16。
具体实施方式
15.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
16.在介绍了本技术基本原理后，下面，将参考附图对本技术中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是本技术的全部实施例，应理解，本技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本技术的实施例，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，都属于本技术保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部。
17.如图1所示，本技术提供了一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法，所述方法包括：
18.s100：交互生物传感装置，获得目标驾驶用户的多维生理监测信息，其中，所述多
维生理监测信息包括目标体温监测信息和目标心率监测信息；
19.具体而言，本技术提供了一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法，首先根据智能穿戴设备获得驾驶用户的心率数据和体温数据，判断所述驾驶用户是否处于睡眠或意识不清醒状态，若所述驾驶用户处于睡眠或意识不清醒状态，则进行驾驶员唤醒，并在唤醒后进行车辆接管能力测试，测试通过则实时处于车辆自动驾驶接管预备状态。基于驾驶路线规划获得未来经过某段路的平均车流、车速信息，基于这个信息进行接管需求判断，若需要，就开始对驾驶员进行意识状态监测。
20.生物传感装置是指一种对生物物质敏感并将其浓度转换为电信号进行监测的仪器，例如皮肤生物传感器等，这里可以指智能穿戴设备，例如监测用户心率及体温的智能手表等，用来测量监测所述目标驾驶用户的多方面的生理信息，其中生理信息是指心率及体温；目标驾驶用户是指准备进行监测的正在开车的司机。
21.对生物传感装置所监测到的数据进行采集，获得所述目标驾驶用户的多个层面的生理监测信息，其中，所述多维生理监测信息包括目标体温监测信息和目标心率监测信息。通过提取所述目标驾驶用户的多个生理监测信息，为后文判断所述目标驾驶用户的清醒度提供了数据支持。
22.s200：交互图像传感装置，获得所述目标驾驶用户的驾驶图像监测信息，其中，所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息的具有信息采集同步性；
23.具体而言，图像传感装置是指利用光电器件的光电装欢功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号，例如电荷耦合器件、接触式图像传感器等，这里具体是将所述目标驾驶用户肩部以上全部拍照成像的摄像头；驾驶图像监测信息是指在驾驶过程中所述目标驾驶用户的图像信息；信息采集同步性是指在同一时间点对所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息进行采集。
24.采集摄像头拍摄的视频，将其传输至计算机中进行分析，获得所述目标驾驶用户的驾驶图像监测信息，其中，所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息的具有信息采集同步性。
25.s300：基于所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息对所述目标驾驶用户进行驾驶意识分析，获得目标驾驶意识评分；
26.具体而言，驾驶意识是指在所述目标驾驶用户在自动驾驶车辆中，所述目标驾驶用户的清醒程度与行为能力；驾驶意识评分是指对所述目标驾驶用户的驾驶意识进行评分，此处评分根据工作人员自行设定。
27.根据所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息对所述目标驾驶用户进行驾驶意识分析，得到所述目标驾驶用户的意识评分。
28.进一步地，本技术步骤包括：
29.s310：预设眼部区域位置特征，基于所述眼部区域位置特征进行所述驾驶图像监测信息的视频分割，获得目标眼部视频信息；
30.s320：基于所述目标眼部视频信息进行眼球运动行为识别，获得目标意识清醒指数；
31.进一步地，本技术步骤还包括：
32.s321：预构建眼动行为识别模块，其中，所述眼动行为识别模块包括输入层、第一
识别通道、第二识别通道、第三识别通道和识别结果计算层；
33.s322：将所述目标眼部视频信息输入所述第一识别通道，基于所述第一识别通道进行眼动速度监测，获得眼球运动速度参数；
34.s323：将所述目标眼部视频信息输入所述第二识别通道，基于所述第二识别通道进行眼动频率监测，获得眼球运动频率参数；
35.s324：将所述目标眼部视频信息输入所述第三识别通道，基于所述第三识别通道进行瞳孔直径监测，获得瞳孔直径变化参数；
36.s325：将所述眼球运动速度参数、所述眼球运动频率参数和所述瞳孔直径变化参数输入所述识别结果计算层进行归一化处理，获得所述目标意识清醒指数。
37.具体而言，构建一个眼动行为识别模块，所述眼动行为识别模块是监测所述目标驾驶用户的眼部行动的识别模块，所述眼动行为识别模块包括输入层、第一识别通道、第二识别通道、第三识别通道和识别结果计算层；目标眼部视频信息是指通过所述图像传感装置获得所述目标驾驶用户的驾驶图像检测信息后，根据平均身高和人员经验，在所述驾驶图像检测信息中标注眼部区域特征位置，即用户的双眼会出现在所述驾驶图像检测信息的眼部区域，将所述眼部区域视频分割出来用作分析，得到所述目标眼部视频信息；眼球运动速度参数是指在一定时间内，所述目标驾驶用户的眼睛移动的位置，根据距离速度公式求出眼球运动速度，眼球运动速度参数越小，所述目标驾驶用户的清醒程度越低；眼球运动频率参数是指在一定时间内，所述目标驾驶用户的眼睛移动次数，可以直接计数得到，眼球运动频率参数越小，所述目标驾驶用户的清醒程度越低；瞳孔直径变化参数是指在监测时间内，所述目标驾驶用户的瞳孔变化数量，众所周知的，当一个人在充分休息之后，其瞳孔直径最大，随着人的疲劳程度加深，瞳孔直径逐渐缩小，由此可得，瞳孔直径越小，所述目标驾驶用户的清醒程度越低；归一化处理是指为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价，此处原始数据是指得到的眼部参数，例如，设置一定时间为30s，其中眼球运动速度约为10～30度/秒，眼球运动频率正常约为20，瞳孔的直径一般为2～5mm，其中眼球运动速度与眼球运动频率都是两位数，但瞳孔的直径只有个位数，所以对瞳孔直径乘十，归一化处理所述眼部参数；目标意识清醒指数由工作人员自行设定，例如对所述眼球运动速度参数、眼球运动频率参数和瞳孔直径变化参数进行权重分配，眼球运动速度参数权重为0.2，眼球运动频率参数权重为0.2，瞳孔直径变化参数权重为0.6，归一化处理后，眼球运动速度为16，眼球运动频率为20，瞳孔直径为30，此时目标意识清醒指数为16x0.2 20x0.2 30x0.6＝36。
38.首先构建一个眼动行为识别模块，所述眼动行为识别模块包括输入层、第一识别通道、第二识别通道、第三识别通道和识别结果计算层，其中第一识别通道、第二识别通道、第三识别通道是同一级别的处理模式，首先在输入层中将所述目标眼部视频信息分为三份，分别输入第一识别通道、第二识别通道、第三识别通道，将所述目标眼部视频信息输入所述第一识别通道，基于所述第一识别通道进行眼动速度监测，获得眼球运动速度参数；将所述目标眼部视频信息输入所述第二识别通道，基于所述第二识别通道进行眼动频率监测，获得眼球运动频率参数；将所述目标眼部视频信息输入所述第三识别通道，基于所述第三识别通道进行瞳孔直径监测，获得瞳孔直径变化参数；将所述眼球运动速度参数、所述眼
球运动频率参数和所述瞳孔直径变化参数输入所述识别结果计算层进行归一化处理，获得所述目标意识清醒指数。
39.s330：预设生理安全预警阈值，其中，所述生理安全预警阈值包括体温安全预警阈值和心率安全预警阈值；
40.s340：基于所述多维生理监测信息提取所述目标体温监测信息和所述目标心率监测信息；
41.s350：根据所述体温安全预警阈值和所述目标体温监测信息进行偏离分析，获得体温安全偏离指数；
42.s360：根据所述心率安全预警阈值和所述目标心率监测信息进行偏离分析，获得心率安全偏离指数；
43.s370：所述体温安全偏离指数、所述心率安全偏离指数和所述目标意识清醒指数构成所述目标驾驶意识评分。
44.具体而言，眼部区域位置特征是指在所述图像传感装置拍摄时，根据人的平均身高找出所述图像的眼部区域的特征，根据所述眼部区域特征对所述驾驶图像监测信息进行视频分割，只取分割后的眼部特征区域，获得目标眼部视频信息；基于所述目标眼部视频信息进行眼球运动行为识别，获得目标意识清醒指数；生理安全预警阈值是指可以正常开车的所述目标驾驶人员的生理信息，其中，所述生理安全预警阈值包括体温安全预警阈值和心率安全预警阈值，这里的阈值由工作人员根据经验自行设定，例如体温安全阈值可以是37.2℃，心率安全阈值可以是80次/分钟；根据所述多维生理监测信息提取所述目标体温监测信息和所述目标心率监测信息；根据所述体温安全预警阈值和所述目标体温监测信息进行偏离分析，获得体温安全偏离指数，其中体温安全偏离指数是指超过37.2℃时，用所述目标体温监测信息减去体温安全阈值，得到的数字就是体温安全偏离指数，同理可得，用所述目标心率减去心率安全阈值时，得到的数字就是心率安全偏离指数。所述体温安全偏离指数、所述心率安全偏离指数和所述目标意识清醒指数构成所述目标驾驶意识评分，其中驾驶意识评分可以由工作人员自行设定如何评判，例如将体温安全偏离指数、所述心率安全偏离指数和所述目标意识清醒指数相加，得到一个驾驶意识评分。
45.s400：预设驾驶接管安全阈值，并判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；
46.具体而言，驾驶接管安全阈值是指所述目标驾驶用户处于可以接手管理车辆的后续驾驶的情况，由工作人员自行设定，预设一个驾驶接管安全阈值并判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值。
47.进一步地，本技术步骤包括：
48.s410：判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；
49.s420：若所述目标驾驶意识评分不满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶意识唤醒指令；
50.s430：基于所述驾驶意识唤醒指令激活车辆语音助手；
51.s440：基于车辆语音助手进行所述目标驾驶用户的驾驶意识语音唤醒；
52.s450：预设唤醒间隔阈值；
53.s460：基于所述预设唤醒间隔阈值进行所述目标驾驶用户的唤醒有效性验证。
54.具体而言，驾驶意识唤醒指令是指，若所述目标驾驶用户处于无法接手行车的状态，例如体温过高、疲劳等，则生成一项指令，针对所述目标驾驶用户的情况进行判断并做出应对措施。车辆语音助手是指车辆上支持语音对话的助手，可以提供叫醒服务等；唤醒间隔阈值是指在所述目标驾驶用户处于疲劳或困倦等状态时，每隔一段时间对所述目标驾驶用户进行提醒，例如设置在五分钟内，每30s提醒一次；唤醒有效性验证是指经过所述车辆语音助手的唤醒服务后，通过所述眼动行为识别模块对所述目标驾驶用户再次进行目标意识清醒指数测试。
55.首先判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；若所述目标驾驶意识评分不满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶意识唤醒指令，根据所述驾驶意识唤醒指令激活车辆语音助手；再使用车辆语音助手进行所述目标驾驶用户的驾驶意识语音唤醒；设置一个唤醒间隔阈值；根据所述预设唤醒间隔阈值进行所述目标驾驶用户的唤醒有效性验证。
56.进一步地，本技术步骤还包括：
57.s461：获得所述驾驶意识语音唤醒的发送时间；
58.s462：根据所述发送时间和所述唤醒间隔阈值获得所述唤醒有效性验证的验证节点；
59.s463：基于所述验证节点生成眼部视频采集指令；
60.s464：基于所述眼部视频采集指令调用所述图像传感装置进行目标驾驶用户的眼部图像采集，获得实时眼部视频信息；
61.s465：基于所述实时眼部视频信息进行眼球运动行为识别，获得实时意识清醒指数；
62.s466：基于所述实时意识清醒指数替换所述目标意识清醒指数。
63.具体而言，获得所述驾驶意识语音唤醒的播报时间，根据所述发送时间合所述唤醒间隔阈值获得所述唤醒有效性验证的验证节点，例如所述驾驶意识语音唤醒每隔30s进行一次播报，一次播报10s，一次播报完成后过10s中对所述目标驾驶用户进行所述驾驶意识语音唤醒时间进行验证，所述时间为所述唤醒有效性验证的验证节点；眼部视频采集指令是指通过所述图像传感装置进行目标驾驶用户的眼部图像采集的命令；实时意识清醒指数是指经过所述驾驶意识语音唤醒之后，所述目标驾驶用户的意识清醒状态。
64.获得所述驾驶意识语音唤醒的发送时间；根据所述发送时间和所述唤醒间隔阈值获得所述唤醒有效性验证的验证节点；基于所述验证节点生成眼部视频采集指令；基于所述眼部视频采集指令调用所述图像传感装置进行目标驾驶用户的眼部图像采集，获得实时眼部视频信息；将所述实时眼部视频信息进行眼球运动行为识别，获得实时意识清醒指数，将所述实时意识清醒指数替换所述目标意识清醒指数。通过判断及计算，获得了叫醒服务后所述目标驾驶用户的意识清醒状态，更好的判断所述目标驾驶用户是否可以接管车辆的后续行程。
65.s500：若所述目标驾驶意识评分满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶接管激活指令；
66.s600：基于所述驾驶接管激活指令对所述目标驾驶用户进行驾驶接管预备提醒。
67.具体而言，驾驶接管激活指令是指所述目标驾驶用户的所述目标驾驶意识评分满
足所述驾驶接管安全阈值时，提醒所述目标驾驶用户准备接管车辆的命令；驾驶接管预备提醒是指车辆语音助手在接收到所述驾驶接管激活指令之后，使用语音播报功能对所述目标驾驶用户进行接管车辆的提醒。
68.若所述目标驾驶意识评分满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶接管激活指令；基于所述驾驶接管激活指令对所述目标驾驶用户进行驾驶接管预备提醒。
69.进一步地，本技术步骤包括：
70.s610：预设驾驶接管反应阈值；
71.s620：交互目标驾驶车辆获得行驶路径规划信息和车辆速度参数；
72.s630：根据所述驾驶接管反应阈值、所述车辆速度参数和所述行驶路径规划信息进行行驶道路定位，获得目标行驶道路；
73.s640：基于所述目标行驶道路进行实时数据采集，获得目标人流参数和目标车流参数；
74.s650：根据所述目标人流参数和所述目标车流参数进行自动驾驶安全性分析，获得自动驾驶安全系数；
75.s660：预设安全系数阈值，并判断所述自动驾驶安全系数是否满足所述安全系数阈值；
76.s670：若所述自动驾驶安全系数不满足所述安全系数阈值，则生成驾驶自动监测指令；
77.s680：基于所述驾驶自动监测指令激活所述生物传感装置和所述图像传感装置；
78.s690：基于所述生物传感装置和所述图像传感装置监测获得所述多维生理监测信息和所述驾驶图像监测信息。
79.具体而言，驾驶接管反应阈值是指需要所述目标驾驶用户接管车辆，进行人工操控的一个阈值，例如所述目标驾驶用户生命体征正常，但由于各种原因比较困倦，需要多久可以完全唤醒至随时可以接管车辆的清醒程度的时间跨度，由于自动驾驶车辆在面对复杂路段和人流量较高的路线时容易造成事故，所以，设置一个驾驶接管反应阈值，若满足所述驾驶接管反应阈值，则使用人工接管车辆行驶；目标驾驶车辆是指正在自动驾驶的车辆，根据所述目标驾驶车辆获得行驶路径规划信息和车辆速度参数；根据所述驾驶接管反应阈值、所述车辆速度参数和所述行驶路径规划信息进行行驶道路定位，其中行驶道路定位是指所述目标驾驶车辆至目的地之间的所有道路的位置进行确定，获得目标行驶道路，目标行驶道路是指准备前往的道路；基于所述目标行驶道路进行实时数据采集，获得目标人流参数和目标车流参数；根据所述目标人流参数和所述目标车流参数进行自动驾驶安全性分析，获得自动驾驶安全系数，其中自动驾驶安全性分析是指分析所述目标驾驶车辆继续使用自动驾驶是否安全；预设安全系数阈值，并判断所述自动驾驶安全系数是否满足所述安全系数阈值，例如，所述目标人流参数是50，目标车流量参数是50，二者权重各占0.5，则自动驾驶安全系数为50，设置的安全系数阈值是60，则满足所述安全系数阈值；若所述自动驾驶安全系数不满足所述安全系数阈值，则生成驾驶自动监测指令，驾驶自动监测指令是指前方路段过于复杂，自动驾驶的车辆不安全，所以准备激活所述生物传感装置和所述图像传感装置，使人工接管后续行程；基于所述生物传感装置和所述图像传感装置监测获得所述多维生理监测信息和所述驾驶图像监测信息。判断前方道路是否符合车辆自动驾驶的路
况，若不符合则激活人工接管服务，提高了行驶时的安全性。
80.如图2所示，进一步地，本技术步骤还包括：
81.s6100：获得所述驾驶接管预备提醒的生成节点；
82.s6110：根据所述生成节点构建接管能力监测窗口；
83.s6120：基于所述接管能力监测窗口调用所述图像传感装置对所述目标驾驶用户进行驾驶姿态图像采集，获得驾驶姿态监测图像；
84.s6130：对所述驾驶姿态监测图像进行姿态异常分析，生成驾驶姿态优化反馈；
85.s6140：基于所述驾驶姿态优化反馈进行所述目标驾驶用户的驾驶接管风险管控。
86.具体而言，获得所述驾驶接管预备提醒的生成节点，其中生成节点是指所述驾驶接管预备提醒的生成时间，根据生成节点构建接管能力监测窗口，其中接管能力检测窗口是指判断所述目标驾驶用户是否能够接管车辆的窗口；基于所述接管能力监测窗口调用所述图像传感装置对所述目标驾驶用户进行驾驶姿态图像采集，获得驾驶姿态监测图像，对所述驾驶姿态监测图像进行姿态异常分析，生成驾驶姿态优化反馈，例如所述目标驾驶用户在困倦状态时，可能会躺或靠在椅子上，不属于所述目标驾驶用户正常开车的姿势，则需要对其进行优化；基于所述驾驶姿态优化反馈进行所述目标驾驶用户的驾驶接管风险管控。采用本方法能够现有技术中自动驾驶时无法判断是否需要人工接管车辆的问题，达到了判断是否需要人工接管车辆，提高了行驶的安全性的技术效果。
87.如图3所示，本技术提供了一种用于自动驾驶车辆的监测预警系统，所述系统包括：
88.多维生理监测信息获得模块11，所述多维生理监测信息获得模块11用于交互生物传感装置，获得目标驾驶用户的多维生理监测信息，其中，所述多维生理监测信息包括目标体温监测信息和目标心率监测信息；
89.驾驶图像监测信息获得模块12，所述驾驶图像监测信息获得模块12用于交互图像传感装置，获得所述目标驾驶用户的驾驶图像监测信息，其中，所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息的具有信息采集同步性；
90.目标驾驶意识评分获得模块13，所述目标驾驶意识评分获得模块13用于基于所述驾驶图像监测信息和所述多维生理监测信息对所述目标驾驶用户进行驾驶意识分析，获得目标驾驶意识评分；
91.驾驶接管安全阈值预设模块14，所述驾驶接管安全阈值预设模块14用于预设驾驶接管安全阈值，并判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；
92.驾驶接管激活指令生成模块15，所述驾驶接管激活指令生成模块15用于若所述目标驾驶意识评分满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶接管激活指令；
93.驾驶接管预备提醒模块16，所述驾驶接管预备提醒模块16用于基于所述驾驶接管激活指令对所述目标驾驶用户进行驾驶接管预备提醒。
94.进一步地，本技术实施例还包括：
95.预备提醒节点生成模块，所述预备提醒节点生成模块用于获得所述驾驶接管预备提醒的生成节点；
96.接管能力监测窗口模块，所述接管能力监测窗口模块用于解根据所述生成节点构建接管能力监测窗口；
97.驾驶姿态监测图像获得模块，所述驾驶姿态监测图像获得模块用于基于所述接管能力监测窗口调用所述图像传感装置对所述目标驾驶用户进行驾驶姿态图像采集，获得驾驶姿态监测图像；
98.驾驶姿态优化反馈生成模块，所述驾驶姿态优化反馈生成模块用于对所述驾驶姿态监测图像进行姿态异常分析，生成驾驶姿态优化反馈；
99.驾驶接管风险管控模块，所述驾驶接管风险管控模块用于基于所述驾驶姿态优化反馈进行所述目标驾驶用户的驾驶接管风险管控。
100.进一步地，本技术实施例还包括：
101.目标眼部视频信息获得模块，所述目标眼部视频信息获得模块用于预设眼部区域位置特征，基于所述眼部区域位置特征进行所述驾驶图像监测信息的视频分割，获得目标眼部视频信息；
102.目标意识清醒指数获得模块，所述目标意识清醒指数获得模块用于基于所述目标眼部视频信息进行眼球运动行为识别，获得目标意识清醒指数；
103.生理安全预警阈值预设模块，所述生理安全预警阈值预设模块用于预设生理安全预警阈值，其中，所述生理安全预警阈值包括体温安全预警阈值和心率安全预警阈值；
104.监测信息提取模块，所述监测信息提取模块用于基于所述多维生理监测信息提取所述目标体温监测信息和所述目标心率监测信息；
105.体温安全偏离指数获得模块，所述体温安全偏离指数获得模块用于根据所述体温安全预警阈值和所述目标体温监测信息进行偏离分析，获得体温安全偏离指数；
106.心率安全偏离指数获得模块，所述心率安全偏离指数获得模块用于根据所述心率安全预警阈值和所述目标心率监测信息进行偏离分析，获得心率安全偏离指数；
107.目标驾驶意识评分构成模块，所述目标驾驶意识评分构成模块用于所述体温安全偏离指数、所述心率安全偏离指数和所述目标意识清醒指数构成所述目标驾驶意识评分。
108.进一步地，本技术实施例还包括：
109.行为识别模块构建模块，所述行为识别模块构建模块用于预构建眼动行为识别模块，其中，所述眼动行为识别模块包括输入层、第一识别通道、第二识别通道、第三识别通道和识别结果计算层；
110.眼球运动频率参数获得模块，所述眼球运动频率参数获得模块用于将所述目标眼部视频信息输入所述第一识别通道，基于所述第一识别通道进行眼动速度监测，获得眼球运动速度参数；
111.眼球运动频率参数获得模块，所述眼球运动频率参数获得模块用于将所述目标眼部视频信息输入所述第二识别通道，基于所述第二识别通道进行眼动频率监测，获得眼球运动频率参数；
112.瞳孔直径变化参数获得模块，所述瞳孔直径变化参数获得模块用于将所述目标眼部视频信息输入所述第三识别通道，基于所述第三识别通道进行瞳孔直径监测，获得瞳孔直径变化参数；
113.目标意识清醒指数获得模块，所述目标意识清醒指数获得模块用于将所述眼球运动速度参数、所述眼球运动频率参数和所述瞳孔直径变化参数输入所述识别结果计算层进行归一化处理，获得所述目标意识清醒指数。
114.进一步地，本技术实施例还包括：
115.目标驾驶意识评分判断模块，所述目标驾驶意识评分判断模块用于判断所述目标驾驶意识评分是否满足所述驾驶接管安全阈值；
116.驾驶意识唤醒指令生成模块，所述驾驶意识唤醒指令生成模块用于若所述目标驾驶意识评分不满足所述驾驶接管安全阈值，则生成驾驶意识唤醒指令；
117.车辆语音助手激活模块，所述车辆语音助手激活模块用于基于所述驾驶意识唤醒指令激活车辆语音助手；
118.驾驶意识语音唤醒模块，所述驾驶意识语音唤醒模块用于基于车辆语音助手进行所述目标驾驶用户的驾驶意识语音唤醒；
119.唤醒间隔阈值预设模块，所述唤醒间隔阈值预设模块用于预设唤醒间隔阈值；
120.唤醒有效性验证模块，所述唤醒有效性验证模块用于基于所述预设唤醒间隔阈值进行所述目标驾驶用户的唤醒有效性验证。
121.进一步地，本技术实施例还包括：
122.语音发送时间获得模块，所述语音发送时间获得模块用于获得所述驾驶意识语音唤醒的发送时间；
123.验证节点唤醒模块，所述验证节点唤醒模块用于根据所述发送时间和所述唤醒间隔阈值获得所述唤醒有效性验证的验证节点；
124.眼部视频采集指令生成模块，所述眼部视频采集指令生成模块用于基于所述验证节点生成眼部视频采集指令；
125.基于所述眼部视频采集指令调用所述图像传感装置进行目标驾驶用户的眼部图像采集，获得实时眼部视频信息；
126.实时意识清醒指数获得模块，所述实时意识情形模块指数获得模块用于基于所述实时眼部视频信息进行眼球运动行为识别，获得实时意识清醒指数；
127.目标清醒意识参数获得模块，所述目标清醒意识参数获得模块用于基于所述实时意识清醒指数替换所述目标意识清醒指数。
128.进一步地，本技术步骤还包括：
129.驾驶接管反应阈值预设模块，所述驾驶接管反应阈值预设模块用于预设驾驶接管反应阈值；
130.行驶路径规划信息模块，所述行驶路径规划信息模块用于交互目标驾驶车辆获得行驶路径规划信息和车辆速度参数；
131.目标行驶到道路获得模块，所述目标行驶道路获得模块用于根据所述驾驶接管反应阈值、所述车辆速度参数和所述行驶路径规划信息进行行驶道路定位，获得目标行驶道路；
132.实时数据采集模块，所述实时数据采集模块用于基于所述目标行驶道路进行实时数据采集，获得目标人流参数和目标车流参数；
133.自动驾驶安全系数获得模块，所述自动驾驶安全系数获得模块用于根据所述目标人流参数和所述目标车流参数进行自动驾驶安全性分析，获得自动驾驶安全系数；
134.安全系数阈值预设模块，所述安全系数阈值预设模块用于预设安全系数阈值，并判断所述自动驾驶安全系数是否满足所述安全系数阈值；
135.驾驶自动监测指令生成模块，所述驾驶自动监测指令生成模块用于若所述自动驾驶安全系数不满足所述安全系数阈值，则生成驾驶自动监测指令；
136.传感装置激活模块，所述传感装置激活模块用于基于所述驾驶自动监测指令激活所述生物传感装置和所述图像传感装置；
137.驾驶员监测信息获得模块，所述驾驶员监测信息获得模块用于基于所述生物传感装置和所述图像传感装置监测获得所述多维生理监测信息和所述驾驶图像监测信息。
138.关于一种用于自动驾驶车辆的监测预警系统的具体实施例可以参见上文中对于一种用于自动驾驶车辆的监测预警方法的实施例，在此不再赘述。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
139.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
140.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。