[发明专利]基于数字视频的驾驶员疲劳状态检测方法有效
申请号: | 201010275567.1 | 申请日: | 2010-09-08 |
公开(公告)号: | CN101950355A | 公开(公告)日: | 2011-01-19 |
发明(设计)人: | 谢剑斌;刘通;李沛秦;闫玮 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G08B21/06 |
代理公司: | 湖南省国防科学技术工业办公室专利中心 43102 | 代理人: | 冯青 |
地址: | 410073 湖南省长沙*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数字视频 驾驶员 疲劳 状态 检测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种驾驶员疲劳检测报警装置,属交通安全防护报警器具。该装置具有对疲劳驾驶发出声光警示和强制停车功能。
背景技术
安全行车取决于多方面的因素,除了车况、路况等自然因素外,起决定作用的还是驾驶员的人为因素,大量的分析研究表明驾驶员疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一,特别是在高速公路上,近一半的交通死亡事故归结于疲劳驾驶。
国外的一些汽车厂商和研究机构投入了巨大的人力、物力,广泛地开展驾驶员疲劳检测的研究工作,有的研究已经转化为相应的产品。例如VOLVO汽车公司就推出了“驾驶员警示系统”,该系统可根据行车状况及时地在驾驶员进入睡眠前给予警示。而法国的图卢兹西门子VDO汽车公司则在开发一种通过监测驾驶员注意力下降的系统。
在国内,也有相应的一些汽车厂商和研究机构设计出一些疲劳检测装置,如申请号为200610007961.0的专利,该装置通过由单片机控制的反射式红外线传感器自动检测驾驶员在常规坐姿下的头部位置,判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,如果检测到驾驶员的确处于疲劳状态,则输出报警信号以警醒驾驶员注意。
专利200480031216.9(疲劳度测定装置、疲劳检测装置及计算机程序)提供一种可使疲劳度定量化并进行显示的疲劳度测定装置。该装置首先检测生物体信号峰值,然后获取限定时间内的上限侧峰值与下限侧峰值之差,将其作为功率值,最后求取功率值的倾斜度积分参数作为疲劳度特征,此方法可以定量分析人的疲劳度。
专利200710010629.4(驾驶员疲劳检测报警器)由装有反射式光纤位移传感器的眼镜和智能控制系统组成。以眼部疲劳的表情为基准,建立数学模型,对眼睑闪动频率、闭合时间乃至眼球转动、瞳孔收扩进行动态监测。具有对疲劳驾驶能及时发出声光警示或强制停车功能。
但是现有技术有的系统复杂或体积庞大而无法实现车载;有的采用接触式检测方法而影响驾驶员的正常行为;有的系统实时性或准确性不高造成系统的检测率过低,在实际应用过程中经常出现误检、漏检现象。
发明内容
针对现有的技术的不足,本发明提供一种基于数字视频的驾驶员疲劳状态检测方法。
如图1所示,该驾驶员疲劳状态检测系统包括视频DSP、摄像头,数据存储电路、程序存储器、时钟芯片、键盘和语音芯片。所述摄像头与视频DSP中的I2C控制器连接;所述数据存储电路由两组完全相同的SDRAM构成,实现对图像的实时采集与处理。所述时钟芯片与视频DSP中的时钟控制器连接;所述键盘与视频DSP中的键盘控制器连接;所述语音芯片与视频DSP的语音控制器连接,语音控制器将视频DSP中的处理器传来的疲劳报警信号传输至语音芯片进行报警。所述的摄像头处还设有红外光源和红外滤镜,红外光源采用均匀分布的20个红外二极管构成,红外二级管的波长为560~970nm,照射角度为60度;红外滤镜尺寸与摄像头尺寸一致,可以滤除所有非红外光线。采用这种方式可以大大提高系统对环境光照的适用性。
该系统使用CMOS或者CCD摄像头实时采集驾驶员的脸部图像,在视频DSP处理器调度下,图像数据经过算法处理器的分析与处理,实时地判断出驾驶员是否分神或打瞌睡,一旦发现驾驶员处于疲劳驾驶状态,马上通过声音报警和GPRS发送信息等方式及时通知驾驶员和有关部门做出相应的处理。
系统按电路功能结构可分为图像采集存储模块、图像处理模块和人机交互接口模块三个主要的功能模块。
1、图像采集存储模块
实现图像的采集主要是由摄像头、数据存储电路、I2C控制器和视频DSP组成。同时为了提高系统的适用性,在系统摄像头的附近添加了红外光源,使得系统在晚上或光线不足的情况下也能很好地工作。系统中的动态存储器SDRAM在系统SDRAM控制器作用下,作为系统的数据存储器在系统中运行;FLASH闪存是系统的程序存储器,实现对系统中的视频DSP上的程序存储。
2、图像处理模块
图像处理模块是本系统最关键的部分之一。它的任务是对图像采集存储模块所采集到的驾驶员脸部图像进行相应的图像分析与处理。摄像头采集到的图像由算法处理器进行分析处理,系统中主要是由视频DSP中的算法处理器完成这一部分的功能。算法处理器主要由四个模块组成,分别是人脸检测模块、人眼检测模块、嘴巴检测模块以及特征提取与分类模块。它们充分利用视频DSP的流水线处理能力,实现人脸定位、人眼定位、嘴巴定位和疲劳状态特征提取与分类。
3、人机交互接口模块
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