[发明专利]汽车驾驶员疲劳驾驶智能控制方法

权利要求书

1.一种汽车驾驶员疲劳驾驶智能控制方法，疲劳驾驶智能控制系统基于车载近红外图像传感器对驾驶员动作和面部表情进行识别，其特征是，包括以下步骤：

S1.在驾驶员面部、躯干和四肢各设置若干关键点进行标注；

S2.通过车载近红外图像传感器对所有关键点进行跟踪，通过模拟检测和深度双向LSTM神经网络，训练出对动作识别的模型，基于动作识别的模型设定危险动作；

所述危险动作包括抽烟、打电话、打瞌睡、打哈欠、间歇性睁闭眼；

所述打瞌睡的动作识别方式为，提取面部的关键点，建立驾驶员视线的正常观测区域和点头频率阈值；然后根据面部关键点建立头部3D姿态，根据3D姿态判断点头动作的频率并判断视线是否偏离正常观测区域，如偏离正常观测区域的点头动作的频率超过了点头频率阈值，则认为驾驶员处于打瞌睡的状态；

S3.通过人脸识别确认驾驶员身份，并储存为当前驾驶员；

S4.在车辆行驶过程中实时获取的视频图像提取出关键点的信息后与危险动作进行匹配，如匹配出危险动作，则疲劳驾驶智能控制系统的报警器开始报警，提醒驾驶员注意安全驾驶或休息，并从正常行驶状态变更为危险驾驶控制状态；

所述步骤S4中，如报警器开始报警，则同时进行人脸识别确认驾驶员身份，直到驾驶员身份与步骤S3中储存的当前驾驶员不相同，疲劳驾驶智能控制系统解除报警状态，车辆恢复为正常行驶状态；

所述危险驾驶控制状态采取的报警和控制方式包括，将危险驾驶控制状态分为若干等级，报警器针对每个等级配合不同的报警音量和音调；当处于最高等级的危险驾驶控制状态时，疲劳驾驶智能控制系统会通过CAN网络发信号给车身ECU，当车身ECU收到此信号后会主动减速，配合ADAS系统靠边停车熄火。

2.如权利要求1所述的汽车驾驶员疲劳驾驶智能控制方法，其特征是：所述抽烟、打电话的动作识别方式为，提取位于躯干上半身、手掌和胳膊的关键点，通过双边LSTM动作识别匹配得到抽烟、打电话的动作。

3.如权利要求1所述的汽车驾驶员疲劳驾驶智能控制方法，其特征是：所述打哈欠的动作识别方式为，设定嘴唇张开阈值，提取面部的关键点并对驾驶员的嘴唇进行定位，计算嘴唇张开程度，构造SVM分类器后根据嘴唇张开阈值判断是否打哈欠。

4.如权利要求1所述的汽车驾驶员疲劳驾驶智能控制方法，其特征是：所述间歇性睁闭眼的动作识别方式为，提取面部的关键点并对驾驶员眼部进行定位，然后提取出眼部特征，通过构造SVM分类器判断睁闭眼状态。