[发明专利]一种驾驶员发呆检测方法及系统

说明书

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体公开了一种驾驶员发呆检测方法及系统，在每个T2‑T1时间段内通过分析包括驾驶员面部和手臂在内的驾驶员行为图像，从而获取对应的实际睁眼时长所占比例T_实际和实际手臂相似度V_实际，进一步与个性化预设的该驾驶员的发呆时睁眼时长所占比例阈值T和手臂相似度阈值V来判别驾驶员是否处于发呆状态。本发明基于发呆状态下驾驶员眨眼频率明显低于正常状态，以及下意识地不会采取任何驾驶动作的特性，只对驾驶员手臂和眼睛进行双模态分析，相比现有单模态的检测方法，更适用于驾驶舱等复杂环境下的检测，检测也更为准确。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种驾驶员发呆检测方法及系统。

背景技术

发呆是大脑处于分神的一种状态，此时大脑专注于其他事或者一片空白，并且该情况也是疲劳状态的一种表现形式(即该情形是睁眼状态下执行的，传统的疲劳检测方法大多针对闭眼情况进行检测)。驾驶员在驾驶过程中可能会出现发呆的情况，此时容易在短时间内引起交通事故。

现有的驾驶员发呆检测方法，多通过人脸、头部图像前后帧对比并与设定的阈值进行相似度判别，比如公开号为CN103879346B的中国发明专利《一种低警觉度驾驶预警方法及装置》。但这些方法并不完全准确，有的驾驶员在驾驶过程中观看前后视镜并不会有存在明显的头部偏移，而导致始终被认为是低警觉(可能是发呆)并进行预警，影响驾驶员驾驶；并且在路况较好的情况下也会存在前后帧相似度很高的情况而被误认为是低警觉(可能是发呆)，而无法对发呆状态进行正确的区分。

发明内容

本发明提供一种驾驶员发呆检测方法及系统，解决的技术问题在于：现有的驾驶员发呆检测方法无法对发呆状态进行精准检测。

为解决以上技术问题，本发明提供一种驾驶员发呆检测方法，包括步骤：

S1：实时采集包括驾驶员脸部和手臂在内的驾驶员行为图像；

S2：根据所述驾驶员行为图像获取驾驶员从睁眼状态T1到闭眼状态再回到睁眼状态T2的时间段T2-T1；

S3：根据每个T2-T1时间段内的所述驾驶员行为图像，获取对应的实际手臂相似度V_实际和实际睁眼时长所占比例T_实际；

S4：根据V_实际与预设的手臂相似度阈值V的大小关系，以及T_实际与预设的发呆时睁眼时长所占比例阈值T的大小关系，判断每个T2-T1时间段内驾驶员是否处于发呆状态。

进一步地，在所述步骤S4中，当判断到V_实际≥V且T_实际≥T，则判定驾驶员正处于发呆状态。

进一步地，获取步骤S4中发呆时睁眼时长所占比例阈值T的过程具体包括步骤：

F1：采集每分钟驾驶员的正常眨眼次数，计算出驾驶员的平均每次眨眼时长t_正常；

F2：计算驾驶员在发呆状态时多个眨眼时长内的最小睁眼时长t_最小；

F3：令T＝t_最小/t_正常。

进一步地，获取步骤S4中手臂相似度阈值V的过程为：

将在高速路上正常行驶状态下多次眨眼时长内、驾驶员手臂图像的最小相似度作为手臂相似度阈值V。

进一步地，将T2-T1时间段内驾驶员眼睛露出瞳孔比例在20％～80％之间的时间段设为t_实际，则T_实际＝t_实际/t_正常。