[发明专利]一种基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置

说明书

本发明公开了一种计算机视觉的驾驶员状态监测装置，包括：至少一台车载摄像机，用于采集驾驶员的实时面部图像并记录采集时间；边缘设备，用于对输入的图像和时间数据进行处理，包括：根据人脸识别算法对驾驶员的实时面部图像进行计算并输出人脸识别结果；人脸识别结果输入到深度神经网络进行处理，得到表情识别结果；将表情识别结果和对应的采集时间作为表情数据，依序记录到表情数据库中；从表情数据库中获取多个表情数据，根据分析得到驾驶员的情绪识别和疲劳程度的判定结果。本发明可针对驾驶员状态及现场情况进行分级判定和处理，能够实现交互式的高危车辆监管联动，从而有效缩短应对时间并降低交通事故率。

技术领域

本发明属于交通工具驾驶安全监测技术领域，特别涉及一种基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置。

背景技术

随着汽车工业技术的快速发展，车辆导致的交通事故时有发生，其中有些事故是由于驾驶员的驾驶疲劳所导致。

现有的预防疲劳驾驶等交通事故的主要手段包括：1.控制驾驶员的单次驾驶时长，主要是通过统计车辆的实际行驶时间实现的。它的缺点是评测标准过于单一，不能综合分析驾驶员实时状况，预防效果不好。2.疲劳驾驶监测技术，通过接触式的装置来监测驾驶员的生理特征，从而判断是否存在疲劳驾驶的危险行为。接触式的监测装置的缺点是在一定程度上会影响司机的驾驶行为，存在安全隐患。3.基于计算机视觉的监测方法，可以在不影响正常驾驶的情况下，利用司机的面部特征进行疲劳状态的判断。但是，现有的基于计算机视觉的疲劳监测方法，大多只能获取部分的面部特征如人眼位置，而无法针对人脸全部特征信息提取特征点。因此只能简单判断驾驶员的疲劳度情况，而不能判断驾驶员的情绪状况。从而无法根据驾驶员的整体精神状态来迅速和准确地捕捉高危车辆信息和实现交互式的再评级和线上线下的监管联动，不利于有效缩短应对时间并降低交通事故率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置，通过使用人工智能技术的驾驶员情绪识别系统，以驾驶员情绪和疲劳程度为评价标准，多元并准确地分析出司机的驾驶状态，从而根据驾驶员的整体精神状态来迅速和准确地捕捉高危车辆信息和实现交互式的再评级和线上线下的监管联动，有效缩短应对时间并降低交通事故率。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案。

本发明的一种基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置，包括：

至少一台车载摄像机，用于采集驾驶员的实时面部图像并记录采集时间，然后传输给边缘设备；

边缘设备，用于对输入的驾驶员的实时面部图像和时间数据进行处理，包括：根据人脸识别算法对驾驶员的实时面部图像进行计算处理，输出人脸识别结果；将人脸识别结果输入到经过预训练的深度神经网络并进行处理，得到表情识别结果；将表情识别结果和对应的采集时间作为表情数据，依序记录到表情数据库中；从表情数据库中获取多个表情数据，根据对所述多个表情数据进行分析，得到对驾驶员的情绪识别结果和疲劳程度的判定结果。

进一步的，所述的基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置，还包括：驾驶员状态判定模块，用于对驾驶员的情绪识别结果和疲劳程度结果进行判定和分类；其中，所述的情绪识别结果判定为：厌恶、恐惧、开心、悲伤、生气、惊讶、平静；所述的疲劳程度结果判定为轻度、中度、重度。

进一步的，所述的基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置，还包括：驾驶员状态处理模块，用于针对驾驶员不同类型的情绪识别结果和疲劳程度的判定结果，及时针对性地对驾驶员进行区别化的响应处理。

进一步的，所述的基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置，还包括：驾驶员状态监控报告模块，用于针对驾驶员不同类型的情绪识别结果和疲劳程度的判定结果并结合其持续时间，及时针对性地将驾驶员实时驾驶状况报送给交管部门。

进一步的，所述的驾驶员状态监控报告模块的执行频率，是根据路段危险程度与驾驶员行驶时间来决定的。