[发明专利]基于图像识别的驾驶行为预警方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于图像识别的驾驶行为预警方法，其特征在于，包括：

在车辆行驶过程中获取驾驶员人脸图像和驾驶员肢体动作图像；

根据所述驾驶员人脸图像获取相应的表情信息；

根据所述驾驶员肢体动作图像获取驾驶员的驾驶动作信息；

将所述表情信息与危险表情集合进行匹配判断，并得到相应的表情判断结果；

将所述驾驶动作信息与危险驾驶动作集合进行匹配判断，并得到相应的驾驶动作判断结果；

若所述表情判断结果满足预设条件和/或所述驾驶动作判断结果满足预设条件，则发出告警提示。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的驾驶行为预警方法，其特征在于，

在所述车辆行驶过程中获取驾驶员人脸图像和驾驶员肢体动作图像中，获取驾驶员肢体动作图像包括：

在车辆行驶过程中实时录制驾驶员的视频；

从所述视频的拍摄时间起始点开始按照预设时间间隔等间距地确定出各个抽帧时间点；

将所述视频中与各个所述抽帧时间点对应的视频帧抽取出来，得到各个驾驶员肢体动作图像。

3.如权利要求1所述的基于图像识别的驾驶行为预警方法，其特征在于，在所述在车辆行驶过程中获取驾驶员人脸图像和驾驶员肢体动作图像之后，还包括：

从身份信息数据库中获取所有的人脸图像，记所述所有的人脸图像为N张，N为大于1的整数；

将N张人脸图像和所述驾驶员人脸图像共N+1张人脸图像输入预设神经网络，从所述预设神经网络的隐藏层输出与N+1张人脸图像对应的N+1张人脸图像的特征向量；

分别确定所述驾驶员人脸图像的特征向量与N个所述人脸图像的特征向量之间的距离，以得到N个向量距离；

当所述N个向量距离中的其中一个向量距离小于预设距离参考值时，则确定所述驾驶员人脸图像和所述其中一个向量距离对应的人脸图像是同一驾驶员的人脸图像，并根据所述身份信息数据库确定所述驾驶员的身份信息。

4.如权利要求3所述的基于图像识别的驾驶行为预警方法，其特征在于，所述预设神经网络的模型图从输入到输出的方向由第一层至第六层共六层构成，第一层结构包括：第一卷积层、第一激活层和第一下采样层；第二层结构包括：第二卷积层、第二激活层和第二下采样层；第三层结构包括：第三卷积层、第三激活层和第三层下采样层；第四层结构包括：第四卷积层、第四激活层、另一第四卷积层、另一第四激活层和第四下采样层；第五层结构包括：第五卷积层和第五激活层；第六层结构包括：第一全连接层和第二全连接层。

5.如权利要求4所述的基于图像识别的驾驶行为预警方法，其特征在于，所述预设神经网络的隐藏层是所述第一全连接层，通过所述第一全连接层输出与N+1张人脸图像对应的N+1张人脸图像的特征向量。

6.如权利要求1所述的基于图像识别的驾驶行为预警方法，其特征在于，根据所述驾驶员人脸图像获取相应的表情信息包括：

对所述驾驶员人脸图像上的脸部各个部位的动作形态特征进行组合，得到动作形态特征集合；

将所述动作形态特征集合与显著表情数据库及微表情数据库进行匹配分析以得到相应的显著表情信息与微表情信息，并将所述显著表情信息与所述微表情信息作为所述表情信息。

7.如权利要求6所述的基于图像识别的驾驶行为预警方法，其特征在于，所述危险表情集合包括危险显著表情集合和危险微表情集合；

所述将所述表情信息与危险表情集合进行匹配判断，并得到相应的表情判断结果包括：

将所述显著表情信息与所述危险显著表情集合进行匹配判断，并得到相应的显著表情判断结果；

将所述微表情信息与所述危险微表情集合进行匹配判断，并得到相应的微表情判断结果；

综合所述显著表情判断结果和所述微表情判断结果以得到所述表情判断结果。