[发明专利]疲劳驾驶监测提醒方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及汽车导航领域，特别涉及疲劳驾驶监测提醒方法及系统。

背景技术

通常来说，疲劳驾驶是司机进行长时间的驾驶后，产生了困倦瞌睡、四肢无力、注意力不集中和判断能力明显下降的现象，严重的时候甚至会出现精神恍惚以及瞬间的失忆。虽然驾驶员在驾驶时打瞌睡的时间不过几秒钟，但这足以瞬间造成严重的交通事故。所以，疲劳驾驶带来的危害不容小觑。

目前最精准的技术是基于生理学的方法，如脑电波、心跳频率、脉搏频率和呼吸等等。这些技术是侵入式的，因为它们需要在司机的身上附着电极，容易导致他们有烦扰的情绪。为了在晚上也能正常工作，一些研究使用了基于红外LED 的有源照明，几乎所有发表在文献上的主动性系统都在实验室测试过的，但是没有在运动的车上试验过。在一个运动的车上会出现很多挑战，比如说光线的变化、背景的变化和在实际系统中不可不考虑的一些振动。一个叫做副驾驶的工业范例被提出，这个系统有被卡车司机检验过。它用一个简单的减法过程找到眼睛，它仅仅通过计算PERCLOS（眼睛闭合百分数）去测算司机的睡意程度。一个依赖于单一视觉信息的系统，可能会在当不能准确获取视觉特征时出现一些困难，因为它是会出现在实际情况中的。那么，一个单一的视觉信息可能不会总能表示一个人的心理状态。

发明内容

为此，本发明提出一种结合多种面部的参数进行综合分析，然后判断和预警，具体方案如下：疲劳驾驶监测提醒方法，包括步骤：

S1、采集驾驶员脸部图像；

S2、检测脸部图像；

S3、提取眼睛特征值、头部特征值以及嘴部特征值；

S4、通过眼睛特征值来获取眼睛状态，眼睛特征值包括瞳孔中心坐标、瞳孔坐标以及瞳孔纵轴长度；通过头部特征值来获取头部状态，头部特征值包括人脸坐标以及人脸纵坐标，通过嘴部特征值来获取获取嘴部状态，嘴部特征值包括嘴部面积以及嘴部纵轴长度；

S5、根据眼睛状态及眼睛特征值计算眼睛闭合程度及持续时长，根据头部状态及头部特征值获取规定时间内的点头频率，从嘴部特征值中获取嘴部纵轴长度；

S6、建立疲劳等级判断标准并进行疲劳等级判定，将疲劳等级划分为正常状态、一级疲劳状态、二级疲劳状态以及三级疲劳状态，判断优先级按高到低依次为三级疲劳状态、二级疲劳状态、一级疲劳状态、正常状态，

首先进行三级疲劳状态判定，三级疲劳状态判定条件包括：1）眼睛闭合程度大于第一闭合阈值且持续时间超过第一时间阈值，2）在第二时间阈值范围内，点头频率大于等于第一频率阈值，3）嘴部纵轴长度大于第一长度阈值，其中优先级按高到低依次为条件1）、条件2）、条件3)，若满足条件1）则判定为三级疲劳状态，不满足条件1）则使用条件2）判断，若满足条件2）则判定为三级疲劳状态，不满足条件2）则使用条件3）判断，若条件3）满足则判定为三级疲劳状态；

若不满足条件3）则进入二级疲劳状态判定，二级疲劳状态判定条件包括：4）眼睛闭合程度小于等于第一闭合阈值大于第二闭合阈值，且持续时间超过第一时间阈值，5）在第二时间阈值范围内，点头频率等于第二频率阈值，6）嘴部纵轴长度小于等于第一长度阈值大于第二长度阈值，其中优先级按高到低依次为条件4）、条件5）、条件6)，若满足条件4）则判定为二级疲劳状态，不满足条件4）则使用条件5）判断，若满足条件5）则判定为二级疲劳状态，不满足条件5）则使用条件6）判断，若条件6）满足则判定为二级疲劳状态；

若不满足条件6）则进入一级疲劳状态判定，一级疲劳状态判定条件包括：7）眼睛闭合程度小于等于第二闭合阈值大于第三闭合阈值，且持续时间超过第一时间阈值，8）在第二时间阈值范围内，点头频率等于第三频率阈值，9）嘴部纵轴长度小于等于第二长度阈值大于第三长度阈值，其中优先级按高到低依次为条件7）、条件8）、条件9)，若满足条件7）则判定为一级疲劳状态，不满足条件7）则使用条件8）判断，若满足条件8）则判定为一级疲劳状态，不满足条件8）则使用条件9）判断，若条件9）满足则判定为一级疲劳状态；

若不满足条件9）则直接判定为正常状态；

S7、进行对应疲劳等级的报警。

其中，步骤S2中所述的检测脸部图像方法为基于Viola and Jones的人脸检测算法。

其中，步骤S3中提取眼睛及头部特征值方法为灰度信息方法，用人脸特征灰度值与其他部分的差异进行区别，先将不同方向上的灰度值和，然后根据和的变化确定相应的特定变化点，然后利用投影灰度值基于统计的方法将不同方向上的变化点位置相结合，最终提取出眼睛及头部特征值。