[发明专利]一种驾驶员状态信息监控方法和装置在审

专利信息
申请号: 202011633557.0 申请日: 2020-12-31
公开(公告)号: CN112699807A 公开(公告)日: 2021-04-23
发明(设计)人: 戴震 申请(专利权)人: 车主邦(北京)科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G08B19/00;H04N7/18
代理公司: 北京慧诚智道知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11539 代理人: 李楠
地址: 100025 北京市朝*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 驾驶员 状态 信息 监控 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种驾驶员状态信息监控方法,其特征在于,所述驾驶员状态信息监控方法包括:

实时采集驾驶员的监控视频图像数据;所述监控视频图像数据包括第一时间信息;

对所述监控视频图像数据进行人脸图像检测,得到驾驶员面部图像及所述驾驶员面部图像的检测结果信息;

根据所述检测结果信息和所述第一时间信息,确定驾驶员的在岗状态为正常状态或异常状态;

如果所述在岗状态为异常状态,生成驾驶员离岗报警信息;

如果所述在岗状态为正常状态,对所述驾驶员面部图像进行分析,生成驾驶员工作状态信息;所述驾驶员工作状态信息包括:眨眼行为信息和/或闭眼行为信息;

根据所述眨眼行为信息和/或闭眼行为信息,生成驾驶员疲劳度指数;

当所述疲劳度指数超过预设的疲劳度指数阈值时,生成驾驶员疲劳报警信息。

2.根据权利要求1所述的驾驶员状态信息监控方法,其特征在于,所述对所述监控视频图像数据进行人脸图像检测,得到驾驶员面部图像的检测结果信息具体包括:

对所述监控视频图像数据进行灰度处理;

基于特征脸方法(Eigenface)对预处理后的图像进行处理,提取驾驶员面部区域特征点;

根据所述驾驶员面部区域特征点,对面部区域进行定位,得到驾驶员面部图像的检测结果信息。

3.根据权利要求1所述的驾驶员状态信息监控方法,其特征在于,所述实时采集驾驶员的监控视频图像数据之前,所述方法还包括:

建立驾驶员的面部图像信息数据库;所述面部图像信息数据库中包括驾驶员面部基准采样图像和对应的身份信息。

4.根据权利要求3所述的驾驶员状态信息监控方法,其特征在于,所述对所述驾驶员面部图像进行分析,生成驾驶员工作状态信息之前,所述方法还包括:

基于类Haar特征提取算法对所述驾驶员面部图像进行第一特征提取,得到第一面部特征集合,根据所述第一面部特征集合在所述面部图像信息数据库中查找匹配的驾驶员面部基准采样图像,从而获得身份信息;

获取驾驶员排班信息,确定应在岗驾驶员身份信息,根据所述应在岗驾驶员身份信息和所获得的身份信息是否一致,如果不一致,生成驾驶员身份错误报警信息。

5.根据权利要求1所述的驾驶员状态信息监控方法,其特征在于,所述对所述驾驶员面部图像进行分析,生成驾驶员工作状态信息具体为:

根据所述监控视频图像数据,识别驾驶员的眼部动作;所述眼部动作具体为由睁眼状态至闭眼状态再到睁眼状态的过程;

在预设时间内,统计驾驶员的眼部动作的次数,生成驾驶员眨眼行为信息;

计算每次眼部动作的时长,当所述时长超过预设时长时,记录一次闭眼行为,统计在预设时间内的闭眼行为,生成驾驶员闭眼行为信息。

6.根据权利要求1所述的驾驶员状态信息监控方法,其特征在于,所述方法还包括:

获取烟雾报警器发送的报警信号,对所述报警信号进行解析,生成烟雾报警信息。

7.一种驾驶员状态信息监控装置,其特征在于,包括:

处理模块,用于实时采集驾驶员的监控视频图像数据;所述监控视频图像数据包括第一时间信息;以及,

对所述监控视频图像数据进行人脸图像检测,得到驾驶员面部图像及所述驾驶员面部图像的检测结果信息;

根据所述检测结果信息和所述第一时间信息,确定驾驶员的在岗状态为正常状态或异常状态;

如果所述在岗状态为异常状态,生成驾驶员离岗报警信息;

如果所述在岗状态为正常状态,对所述驾驶员面部图像进行分析,生成驾驶员工作状态信息;所述驾驶员工作状态信息包括:眨眼行为信息和/或闭眼行为信息;

根据所述眨眼行为信息和/或闭眼行为信息,生成驾驶员疲劳度指数;

当所述疲劳度指数超过预设的疲劳度指数阈值时,生成驾驶员疲劳报警信息。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于车主邦(北京)科技有限公司,未经车主邦(北京)科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011633557.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top