[发明专利]基于多信息融合的疲劳驾驶检测预警方法、系统及介质

说明书

本公开公开了基于多信息融合的疲劳驾驶检测预警方法、系统及介质，通过汽车驾驶室内置高清摄像头获取驾驶人员驾驶状态下的面部图像信息，并对获取的图像信息进行身份识别以及眼部特征提取、分析；通过带有光电脉搏传感器的电子手环采集脉搏数据，进行特征提取分析；通过方向盘转角传感器获取方向盘转向数据；将所提取特征进行融合通过MCU判断是否处于疲劳驾驶状态，并作出相应警示。与现有技术相比较，本公开首次提出了面部信息、脉搏数据、方向盘旋转角度以及驾驶时长四种信息融合，数据信息采集过程最大限度减少了对驾驶员的干扰，且通过多源信息处理疲劳驾驶判断精确度更高。

技术领域

本公开涉及交通安全防护领域，具体涉及基于多信息融合的疲劳驾驶检测预警方法、系统及介质。

背景技术

随着全球经济的不断发展，交通运输量的需求不断增加，私人轿车的保有量也持续高速增长，交通事故随之增多，其中疲劳驾驶作为交通事故诱发的重要因素之一，成为交通安全的主要隐患。

驾驶疲劳即驾驶员在长时间不间断行车或非精神饱满状态下，产生生理机能和心理机能的失调，而在客观上出现驾驶技能下降的现象。驾驶人睡眠质量差或不足，若长时间驾驶车辆，则容易出现疲劳。驾驶疲劳会影响到驾驶人的注意、感觉、知觉、思维、判断、意志、决定和运动等诸方面。疲劳分为主动疲劳和被动疲劳，由于睡眠不足或者疾病引起的疲劳叫做主动疲劳；由于作业环境单调乏味缺少激励而引起的疲劳称为被动疲劳。疲劳后继续行驶，驾驶员会感到困倦乏累、四肢乏力、视线模糊，注意力无法集中，反应迟钝，判断能力下降，甚至出现精神恍惚瞬时记忆消失，出现失误操作导致车辆失控，极易导致重大交通安全事故。

据统计，美国每年由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故约有10万起，在我国每年的交通事故也有超过30％是由驾驶员疲劳驾驶所导致，且事故伤亡惨重，严重影响人民的生命和财产安全。因此，研究设计一种疲劳驾驶检测装置提高汽车主动安全性尤为重要。

作为预防驾驶员疲劳驾驶的检测方法，大量学者已经对其进行了研究，目前为止采用的方法主要分为以下两大类：

(1)以车辆信息作为主要检测对象。通过采集车辆的行驶状态信息，比如车速变化、车辆行驶轨迹等，间接判断驾驶员是否进入疲劳状态。这种方法的不足在于识别精度不高，采集分析数据时路况等干扰较大，无法准确识别驾驶员的驾驶状态。

(2)以驾驶员作为主要检测对象。通过采集驾驶员生理数据，比如脑电波、脉搏、心率、呼吸等，以及通过摄像头获取驾驶员的面部图像信息，分析驾驶员的眼睛、嘴巴等状态，来判断驾驶员的疲劳状况。但是这种方法的不足在于不干扰驾驶员正常驾驶的情况下数据采集难度大，一般都需要佩戴带有传感器的耳机、眼镜、帽子等，对驾驶员的正常驾驶造成干扰，增加驾驶安全隐患，以及涉及驾驶员的安全隐私问题等。

综上所述，现有技术存在的主要问题是：如何解决疲劳驾驶识别过程中所存在的信号源单一、识别精度低和实用性差等不足之处。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于多信息融合的疲劳驾驶检测预警方法、系统及介质，其具有识别精度高，实用性高的效果；

第一方面，本公开提供了基于多信息融合的疲劳驾驶检测预警方法；

基于多信息融合的疲劳驾驶检测预警方法，包括：

提取驾驶员的人眼状态特征、脉搏特征和方向盘旋转特征；

基于SVM-DS算法对人眼状态特征、脉搏特征和方向盘旋转特征进行特征融合和疲劳识别，对疲劳识别结果进行预警。