[发明专利]疲劳驾驶状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种疲劳驾驶状态检测方法、系统、计算机设备和存储介质。疲劳驾驶状态检测方法包括：获取驾驶过程的监测图像，将图像进行分割得到对应的区域集合；通过比较所述区域集合中相邻两个区域的相似度来获取所述监测图像中的目标候选区域，并对所述目标候选区域中的脸部区域进行识别；识别所述脸部区域中的嘴巴关键点和眼睛关键点，并分别根据所述嘴巴关键点和眼睛关键点的位置随时间的变化判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。上述疲劳驾驶状态检测方法，能够提高判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态的准确率。

技术领域

本申请涉及图像检测技术领域，特别是涉及一种疲劳驾驶状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着经济社会的发展，交通运输业逐渐扩大，机动车辆与日俱增。驾驶员的疲劳驾驶导致的道路交通事故也随之增多。可以通过检测驾驶员是否处于疲劳驾驶状态来避免交通事故的发生。

在检测驾驶员是否处于疲劳驾驶状态时，可以根据车辆在行驶过程中的各种行驶数据来判断驾驶员行为是否存在异常，并由此识别出驾驶疲劳。然而，由于影响行驶数据的环境干扰因素众多，导致基于行驶数据来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态的方法准确率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态的准确率的疲劳驾驶状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种疲劳驾驶状态检测方法，所述方法包括：

获取驾驶过程的监测图像，将图像进行分割得到对应的区域集合；

通过比较所述区域集合中相邻两个区域的相似度来获取所述监测图像中的目标候选区域，并对所述目标候选区域中的脸部区域进行识别；

识别所述脸部区域中的嘴巴关键点和眼睛关键点，并分别根据所述嘴巴关键点和眼睛关键点的位置随时间的变化判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态，其中，所述眼睛关键点为表征眼睛位置的坐标点，所述嘴巴关键点为表征嘴巴位置的坐标点。

在一个实施例中，所述的疲劳驾驶状态检测方法，所述通过比较所述区域集合中相邻两个区域的相似度来获取所述监测图像中的目标候选区域，包括：

通过计算所述区域集合中相邻两个区域的相似度来获取所述监测图像中的各个相似区域；

将各个所述相似区域中面积超过指定阈值的所述相似区域确定为目标候选区域。

在一个实施例中，所述的疲劳驾驶状态检测方法，所述通过计算所述区域集合中相邻两个区域的相似度来获取所述监测图像中的各个相似区域，包括：

计算所述区域集合中相邻两个区域的相似度；

将所述相似度满足预设条件的相邻两个区域进行合并，将合并后的区域设为相似区域。

在一个实施例中，所述的疲劳驾驶状态检测方法，所述相似度包括纹理相似度；

比较所述区域集合中相邻两个区域的纹理相似度的步骤包括：

将所述监测图像进行灰度化处理得到灰度图像；

计算所述相邻两个区域中各个区域的二值模式特征，并获取所述二值模式特征对应的向量；

根据所述向量计算相邻两个区域的纹理相似度。

在一个实施例中，所述的疲劳驾驶状态检测方法，所述识别所述脸部区域中的嘴巴关键点和眼睛关键点，包括：

将所述脸部区域与模板进行匹配，根据所述模板中的嘴巴关键点和眼睛关键点获取所述脸部区域中的嘴巴关键点和眼睛关键点。

在一个实施例中，所述的疲劳驾驶状态检测方法，所述分别根据所述嘴巴关键点和眼睛关键点的位置随时间的变化判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态，包括：