[发明专利]一种驾驶员疲劳检测方法及其系统、计算机存储介质

权利要求书

1.一种驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，包括：

步骤S1、周期性获取驾驶员的当前帧人脸图像；

步骤S2、利用预设的渐进校准网络对所述当前帧人脸图像进行检测，以对所述当前帧人脸图像中的特征点进行定位；其中所述特征点包括左、右眼部特征点和嘴部特征点；

步骤S3、根据所述特征点的定位结果确定左、右眼部区域图像和嘴部区域图像，提取所述左、右眼部区域图像和嘴部区域图像中的目标特征点，并对所述目标特征点进行稀疏表示得到稀疏特征向量；

步骤S4、利用预先训练好的神经网络分类模型对所述稀疏特征向量进行处理，输出当前帧人脸图像的眼部分类结果和嘴部分类结果；

步骤S5、根据一个时序内驾驶员的连续多帧人脸图像的眼部分类结果和嘴部分类结果判定驾驶员是否疲劳；其中一个时序内周期性获取驾驶员的多帧人脸图像。

2.根据权利要求1所述的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：

步骤S11、获取车辆摄像头输出的当前帧原始图像；

步骤S12、按预设比例缩小所述当前帧原始图像的尺寸；

步骤S13、按预设比例缩小所述当前帧原始图像中最大人脸的尺寸；

步骤S14、利用前一帧原始图像中人脸位置确定当前帧原始图像中的人脸搜索区域，并采用滑动窗口对所述人脸搜索区域进行人脸检测得到当前帧人脸图像。

3.根据权利要求1所述的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

步骤S21、根据以下公式对步骤S1获取的当前帧人脸图像进行图像变换；

Ri(x,y)＝log[Ii(x,y)/Li(x,y)]＝log Ii(x,y)-log[F(x,y)*Ii(x,y)]

其中，Ii(x,y)为当前帧人脸图像的第i个颜色分量，Ri(x,y)为第i个颜色分量的反射光信息，Li(x,y)第i个颜色分量的照射光信息，*表示卷积运算，σ为尺度因子，K为使得F(x,y)满足∫∫F(x,y)dxdy＝1的常数；

步骤S22、利用预设的渐进校准网络对步骤S21变换后的当前帧人脸图像进行检测，以对所述当前帧人脸图像中的特征点进行定位。

4.根据权利要求1所述的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

步骤S31、根据所述特征点的定位结果构建目标区域特征点集合；

步骤S32、根据所述目标区域特征点集合，在人脸平面坐标系上定义和描述左、右眼部目标区域以及嘴部目标区域的各个点位之间的相对坐标位置关系，并根据所述相对坐标位置关系确定左、右眼部目标区域以及嘴部目标区域的最小面积的外围矩形框；

步骤S33、对左、右眼部目标区域以及嘴部目标区域的最小面积的外围矩形框进行倾角归正，并根据倾角归正后的左、右眼部、嘴部目标区域的最小面积的外围矩形框获取左、右眼部区域图像和嘴部区域图像；

步骤S34、提取所述左、右眼部区域图像和嘴部区域图像中的目标特征点，并对所述目标特征点进行稀疏表示得到稀疏特征向量。

5.根据权利要求4所述的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，所述步骤S31包括：

如果当前帧人脸图像中的特征点存在缺失时，则根据预先构建的所述驾驶员的三眼五庭数字模型对缺失的眼部、嘴部区域特征点进行补充；所述三眼五庭数字模型包括正脸以及多种偏转角度、俯仰角度下的驾驶员人脸图像信息；

其中：

所述左、右眼部目标区域的各个点位包括：左、右眼部的眼角，左、右眼珠中心，以及左、右眼的上眼睑轮廓中心和下眼睑轮廓中心；

所述嘴部目标区域的各个点位包括：左、右嘴角，上嘴唇轮廓中心，以及下嘴唇轮廓中心。

6.根据权利要求1所述的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，其中：

所述眼部分类结果包括：双眼闭合、双眼微闭以及双眼睁开；

所述嘴部分类结果包括：嘴部闭合、嘴部半开以及嘴部哈欠样张开。