[发明专利]一种汽车安全驾驶监控方法及系统

说明书

本发明提供一种汽车安全驾驶监控方法及系统，本发明能够对进入汽车的驾驶人员以及汽车行驶中的驾驶人员进行人脸识别，并在发现其他人员准备进入汽车或者驾驶汽车时进行报警，其有利于保证汽车的安全驾驶。

技术领域

本发明涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及一种汽车安全驾驶监控方法及系统。

背景技术

目前，为了对进入汽车的驾驶人员进行管控，主要通过门控系统对汽车的门体进行管控。然而，如其他人员获取进入汽车的门禁卡或者密码等，则依然能够进入到汽车中。此外，现有的汽车无法对在汽车的驾驶过程中，对人员进行实时监测，不利于汽车的安全驾驶。因此，针对上述问题，有必要提出进一步地解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种汽车安全驾驶监控方法及系统，以克服现有技术中存在的不足。

为实现上述发明目的，本发明提供一种汽车安全驾驶监控方法，其包括如下步骤：

S1、识别是否存在需要进入车辆的驾驶人员，如识别成功，连续地采集驾驶人员的人脸图像，提取人脸图像的特征码，当提取的特征码与存储的人脸图像的特征码一致时，打开车门；

S2、识别驾驶位置是否存在驾驶人员，如识别成功，连续地采集驾驶人员的人脸图像，提取人脸图像的特征码，当提取的特征码与存储的人脸图像的特征码一致时，汽车启动；

S3、检测汽车行驶的车速，如车速低于30KM/h，连续地采集驾驶人员的人脸图像，提取人脸图像的特征码，当提取的特征码与存储的人脸图像的特征码一致时，不发出警报，否则进行报警；

S4、检测汽车行驶的车速，如车速高于30KM/h，连续地采集驾驶人员的人脸图像，通过比对采集的人脸图像，识别驾驶人员眼睛张合频率以及嘴巴张开的频率，当眼睛张合频率以及嘴巴张开的频率未达到设定的阈值时，不发出警报，否则进行报警。

作为本发明的汽车安全驾驶监控方法的改进，所述特征码为与人脸五官相对应的位置数据以及脸部轮廓数据。

作为本发明的汽车安全驾驶监控方法的改进，所述汽车安全驾驶监控方法还包括对采集的人脸图像数据进行过滤处理：

根据采集的人脸图像数据，计算局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和；

根据计算得到的局部能量谱梯度、梯度直方图扩展和最大色度饱和，统计出整幅图像中模糊像素的比例，对人脸图像数据进行有效的过滤。

作为本发明的汽车安全驾驶监控方法的改进，所述局部能量谱梯度按照如下方法计算：

先用离散傅里叶变换计算NxN大小图像的能量谱：

然后转换至极坐标u＝fcosθ，v＝fsinθ，并计算S(f,θ)，得到：

其中，A是一个各个方向上的幅度因子，α是能量谱斜率。大量的研究表明，自然图像中α约为2，模糊的图像有较大的α。因此图像的局部模糊程度可以描述为局部与全局α值的比例差异

其中，α_p是局部α，α_o是全局α；

所述梯度直方图扩展按照如下方法计算：

先计算图像每个像素的梯度，然后用含有两个高斯的高斯混合模型描述局部的梯度分布：π₀G(x；μ₀，σ₀)+π₁G(x；μ₁，σ₁)，其中σ₁>σ₀；