[发明专利]疲劳度识别方法、装置和设备

说明书

本申请实施例提供一种疲劳度识别方法、装置和设备，所述方法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。其能够结合驾驶行为特征和驾驶员状态特征，更加准确地预测驾驶员的疲劳度，有利于降低交通事故的发生概率。

技术领域

本申请涉及疲劳驾驶识别技术领域，特别涉及一种疲劳度识别方法、装置和设备。

背景技术

疲劳驾驶是导致交通事故发生的原因之一。在驾驶员驾驶车辆的过程中，如何能够及时且有效地识别驾驶员的疲劳状态，及时地发出提醒或警示，是降低因疲劳驾驶导致交通事故发生概率的方法之一。

现有技术之一是，采集车辆总线数据(如CAN总线数据)，从车辆总线数据中识别和提取驾驶行为特征，基于该驾驶行为特征对驾驶员的行为进行分析，以识别驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。然而，由于车辆总线数据种类众多、数据量较大，使得该驾驶行为特征难以识别和提取，而且由于不同的驾驶员的驾驶习惯不同，仅凭该驾驶行为特征难以准确地预测出驾驶员的疲劳状态或疲劳等级，不利于降低交通事故的发生概率。

现有技术之二是，利用摄像头采集驾驶员面部图像，从该面部图像中提取驾驶员闭眼、打哈欠或打电话等驾驶员状态特征，基于该驾驶员状态特征识别驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。然而，由于车辆行驶环境(例如环境光线、行车环境、车辆运行状态等)较为复杂，仅凭该驾驶员状态特征难以准确地预测出驾驶员的疲劳状态或疲劳等级，不利于降低交通事故的发生概率。

发明内容

本申请提供了一种疲劳度识别方法、装置和设备，能够结合驾驶行为特征和驾驶员状态特征，更加准确地预测驾驶员的疲劳度，有利于降低交通事故的发生概率。

第一方面，本申请提供了一种疲劳度识别方法，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。

其中一种可能的实现方式中，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。

其中一种可能的实现方式中，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。

其中一种可能的实现方式中，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。