[发明专利]车载信息智能处理系统和方法

权利要求书

1.一种车载信息智能处理系统，其特征在于，包括疲劳判断模块(2)以及数据采集处理模块(1)，

所述数据采集处理模块(1)包括采集驾驶员脸部图像的第一视频子模块(11)；

所述疲劳判断模块(2)包括存储疲劳判断算法的数据库(21)以及根据所述驾驶员脸部图像和所述疲劳判断算法进行疲劳判断、得到疲劳提示的判断子模块(22)；

所述数据采集处理模块(1)还包括根据所述疲劳提示进行报警的报警子模块(12)。

2.根据权利要求1所述的车载信息智能处理系统，其特征在于，所述判断子模块(22)包括：

对所述驾驶员脸部图像的亮度进行亮度归一化处理的光照归一化单元(221)；

对亮度归一化处理后的驾驶员脸部图像进行图像边缘化处理的边缘化处理单元(222)；

对图像边缘化处理后的驾驶员脸部图像进行人脸检测、得到人脸图像的人脸检测单元(223)；

对所述人脸图像进行图像归一化处理的人脸归一化单元(224)；

对图像归一化处理后的人脸图像进行特征定位提取的特征定位提取单元(225)；以及根据提取的人脸图像特征进行疲劳判断的疲劳判断单元(226)。

3.根据权利要求2所述的车载信息智能处理系统，其特征在于，所述疲劳判断单元(226)包括采用支持向量机对样本特征进行学习的支持向量机学习子单元(2261)、将所述提取的人脸图像特征输入到样本特征学习后的支持向量机中进行分类的支持向量机分类子单元(2262)以及根据分类结果进行疲劳判断的疲劳判断子单元(2263)。

4.根据权利要求2所述的车载信息智能处理系统，其特征在于，所述提取的人脸图像特征包括左眼特征、右眼特征以及嘴巴特征。

5.根据权利要求1所述的车载信息智能处理系统，其特征在于，所述报警子模块(12)包括接收所述疲劳提示的接收单元(121)、检测所述疲劳提示的频率的检测单元(122)以及根据所述检测单元(122)的检测结果进行报警的报警单元(123)。

6.根据权利要求1所述的车载信息智能处理系统，其特征在于，所述数据采集处理模块(1)还包括：

采集周围环境图像的第二视频子模块(13)；

采集周围环境声音的音频子模块(14)；

实时获取汽车的速度、加速度以及方向信息的车况检测子模块(15)；以及存储所述第一视频子模块(11)、所述第二视频子模块(13)、所述音频子模块(14)以及所述车况检测子模块(15)采集的数据的存储子模块(16)；

所述车况检测子模块(15)分别与所述第二视频子模块(13)、所述音频子模块(14)以及所述存储子模块(16)连接。

7.根据权利要求1所述的车载信息智能处理系统，其特征在于，所述数据采集处理模块(1)还包括实时接收GPS数据、检测汽车位置的GPS子模块(17)，所述GPS子模块(17)与所述存储子模块(16)连接。

8.一种车载信息智能处理方法，其特征在于，包括步骤：

S1、采集驾驶员脸部图像；

S2、根据所述驾驶员脸部图像和疲劳判断算法进行疲劳判断、得到疲劳提示；

S3、根据所述疲劳提示进行报警。

9.根据权利要求8所述的车载信息智能处理方法，其特征在于，所述步骤S2包括步骤：

S21、对所述驾驶员脸部图像的亮度进行亮度归一化处理；

S22、对亮度归一化处理后的驾驶员脸部图像进行图像边缘化处理；

S23、对图像边缘化处理后的驾驶员脸部图像进行人脸检测、得到人脸图像；

S24、对所述人脸图像进行图像归一化处理；

S25、对图像归一化处理后的人脸图像进行特征定位提取；

S26、根据提取的人脸图像特征进行疲劳判断。

10.根据权利要求9所述的车载信息智能处理方法，其特征在于，所述步骤S26包括步骤：

S261、采用支持向量机对样本特征进行学习；

S262、将所述提取的人脸图像特征输入到样本特征学习后的支持向量机中进行分类；

S263、根据分类结果进行疲劳判断；

所述提取的人脸图像特征包括左眼特征、右眼特征以及嘴巴特征。