[发明专利]面向实车工况的驾驶人视频图像疲劳检测方法有效

专利信息
申请号: 201410699985.1 申请日: 2014-11-26
公开(公告)号: CN104382607A 公开(公告)日: 2015-03-04
发明(设计)人: 李作进;陈刘奎 申请(专利权)人: 重庆科技学院
主分类号: A61B5/18 分类号: A61B5/18
代理公司: 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙) 50216 代理人: 陈千
地址: 401331 重*** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 面向 车工 驾驶人 视频 图像 疲劳 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种面向实车工况的驾驶人视频图像疲劳检测方法,其特征在于按照以下步骤进行:

步骤1:按照k帧/秒的采样率对驾驶员的监控视频进行采样;

步骤2:按照R=R×sum(G)sum(R),]]>G=G×sum(G)sum(G),]]>B=B×sum(G)sum(B),]]>分别更新每帧视频图像的R、G、B分量;

其中,sum(R)表示当前图像帧中R分量的和,sum(G)表示当前图像帧中G分量的和,sum(B)表示当前图像帧中B分量的和;

步骤3:将更新后的R、G、B分量转换为YCgCr彩色空间,并对YCgCr彩色空间的Y、Cg、Cr分量进行二值化阈值处理;

步骤4:将步骤3处理后的图像帧进行连通域统计,判定最大连通区域的面积是否大于第一预设阈值,如果是,则截取人脸有效眼部区域;否则,放弃当前图像帧,重新对下一帧视频图像进行处理;

步骤5:将步骤4获得的人脸有效眼部区域图像进行SURF不变性特征提取,获得SURF特征点;

步骤6:利用聚类算法对步骤5所得的特征点进行聚合;

步骤7:计算最大聚类集合与次大聚类集合的中心位置C(x,y),然后以中心位置C(x,y)为中心,截取驾驶员眼睛区域图像;

步骤8:对驾驶员眼睛区域图像进行圆形特征检测;

步骤9:每间隔时间T按照进行疲劳特征提取,当P≤P0时则判定为驾驶员处于疲劳驾驶状态;

其中m为当前时刻前t秒内截取驾驶员眼睛区域图像的总次数,n为当前时刻前t秒内截取驾驶员眼睛区域图像中满足圆形特征检测的次数,P0为疲劳特征判定阈值。

2.根据权利要求1所述的面向实车工况的驾驶人视频图像疲劳检测方法,其特征在于:所述k的取值为10。

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