[发明专利]疲劳度识别方法、装置和设备

权利要求书

1.一种疲劳度识别方法，其特征在于，包括：

获取预设时间窗口内的驾驶员图像和车辆运行数据；

基于所述驾驶员图像，获得驾驶员状态特征；

基于所述车辆运行数据，获得驾驶行为特征；

将所述驾驶员状态特征和所述驾驶行为特征进行融合，形成特征向量集；

将所述特征向量集输入预设疲劳预测模型中，获得疲劳概率值，基于所述疲劳概率值确定驾驶员疲劳度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时间窗口包括第一时间窗口和第二时间窗口，所述获取预设时间窗口内的驾驶员图像和车辆运行数据，包括：

获取所述第一时间窗口内的驾驶员图像；

获取所述第二时间窗口内的车辆运行数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一时间窗口包括第三时间窗口和第四时间窗口，所述驾驶员状态特征包括眼部闭合特征和嘴部闭合特征，所述眼部闭合特征包括所述第三时间窗口内的最长闭眼时间、闭眼时间百分比和所述第四时间窗口内的眨眼频率，所述嘴部张合特征包括所述第三时间窗口内的最长嘴部张开时间、嘴部张开时间百分比和所述第四时间窗口内的打哈欠频率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆运行数据包括方向盘转角和方向盘转角速度，所述基于所述车辆运行数据，获得驾驶行为特征，包括：

基于所述方向盘转角，获得方向盘转角绝对值均值、方向盘转角标准差、方向盘转角下四分位值均值、方向盘转角上四分位值均值以及方向盘转角熵；

基于所述方向盘转角速度，获得方向盘转角速度绝对值均值、方向盘转角速度标准差以及零速百分比。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量集包括最长闭眼时间、眨眼频率、闭眼时间百分比、最长嘴部张开时间、打哈欠时间、嘴部张开时间百分比、方向盘转角绝对值均值、方向盘转角标准差、方向盘转角下四分位值均值、方向盘转角上四分位值均值、方向盘转角熵、方向盘转角速度绝对值均值、方向盘转角速度标准差以及零速百分比。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疲劳预测模型包括权重向量和激活函数，所述疲劳概率值由公式

计算获得；

其中，y为疲劳概率值，Sigmoid为激活函数，X^T为特征向量集的转置矩阵，w为权重向量。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述疲劳概率值确定驾驶员疲劳度，包括：

当所述疲劳概率值小于预设第一阈值时，确定驾驶员处于非疲劳驾驶状态；

当所述疲劳概率值大于等于所述第一阈值且小于预设第二阈值时，确定驾驶员处于轻度疲劳驾驶状态；

当所述疲劳概率值大于等于预设第二阈值时，确定驾驶员处于重度疲劳驾驶状态。

8.一种疲劳度识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取预设时间窗口内的驾驶员图像和车辆运行数据；

状态特征获得模块，用于基于所述驾驶员图像，获得驾驶员状态特征；

行为特征获得模块，用于基于所述车辆运行数据，获得驾驶行为特征；

融合模块，用于将所述驾驶员状态特征和所述驾驶行为特征进行融合，形成特征向量集；

计算模块，用于将所述特征向量集输入预设疲劳预测模型中，获得疲劳概率值，基于所述疲劳概率值确定驾驶员疲劳度。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个计算机程序，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述设备执行时，使得所述设备执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法。