[发明专利]一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法

权利要求书

1.一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1：采集驾驶人员面部图像；

步骤S2：计算每一张面部图像的方向梯度直方图，利用方向梯度直方图进行特征定位；

步骤S3：从每一张定位后的面部图像中提取嘴部子图和眼部子图，实现嘴部子图和眼部子图的视频跟踪；

步骤S4：根据嘴部子图和眼部子图计算单位时间内眼睛闭合时间PERCLOS、眨眼时长和打呵欠频率；

步骤S5：将单位时间内眼睛闭合时间、眨眼时长和打呵欠频率与设定阈值进行对比，完成疲劳驾驶检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述的驾驶人员面部图像通过摄像头采集。

3.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述计算每一张面部图像的方向梯度直方图的过程包括：

步骤S21：分别计算每一张面部图像的横坐标方向和纵坐标方向的梯度，计算每个像素位置的梯度方向值；

步骤S22：将面部图像按照空间位置均匀划分为8×8的小块，在每个小块内统计梯度方向值，得到该小块对应的特征向量；

步骤S23：取4×4的区域，将一个区域内所有小块的特征向量串联归一化，得到该区域的方向梯度直方图，继而得到每一张面部图像的方向梯度直方图。

4.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述单位时间内眼睛闭合时间PERCLOS的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述打呵欠频率为30s内检测到打呵欠的次数，计算所述打呵欠频率时，打呵欠的判定方法为嘴部的高宽比，高宽比大于1时为打呵欠，高宽比为0.5时为正常交流的口型，高宽比接近0为闭合状态。

6.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述的眨眼时长为从80％眼睛张合度到下一次80％眼睛张合度所需要的时间。

7.根据权利要求6所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述的眼睛张合度利用驾驶员上车前两分钟采集的面部图像得到。

8.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，30s内PERCLOS大于0.1为中度疲劳，30s内PERCLOS大于0.2为重度疲劳。

9.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，眨眼时长大于1s但小于2s为中度疲劳，眨眼时长大于2s为重度疲劳。

10.根据权利要求1所述的一种基于梯度直方图视频识别技术的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，打呵欠频率大于13％小于21％为中度疲劳，打呵欠频率大于21％为重度疲劳。