[发明专利]疲劳驾驶检测方法、存储介质以及电子设备在审
申请号: | 202111050000.9 | 申请日: | 2021-09-08 |
公开(公告)号: | CN113723339A | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 郭院峰 | 申请(专利权)人: | 西安联乘智能科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙) 11391 | 代理人: | 关艳芬 |
地址: | 710000 陕西省西安市高新*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 疲劳 驾驶 检测 方法 存储 介质 以及 电子设备 | ||
本发明提供了一种疲劳驾驶检测方法、存储介质以及电子设备。在该方法中,通过对驾驶员进行疲劳驾驶检测,可以确定驾驶员当前的驾驶状态,进而根据驾驶状态动态的设置疲劳驾驶检测的稀疏时间策略,以便对驾驶员进行稀疏检测。本发明方案没有实时的对驾驶员进行疲劳驾驶检测,而是稀疏的对驾驶员进行疲劳驾驶检测,同时稀疏间隔会根据驾驶员的当前驾驶状态进行动态调整,在保障了安全性的前提下,又节省了车载系统的计算资源,可用于智能车载系统中的行车预警系统。
技术领域
本发明涉及计算机工程应用技术领域,特别是涉及一种用于驾驶员的疲劳驾驶检测方法、存储介质以及电子设备。
背景技术
随着人民经济水平的不断提升,家庭拥有一辆甚至多辆汽车已经非常普遍。私家车数量不断增长的同时,交通事故发生的频率也大大提高,其中因疲劳驾驶引发的交通事故一直都是一个重大隐患。
随着科学技术的发展,已经有部分研究人员投入关于疲劳驾驶的预警、控制研究中,但就目前来看,现有的疲劳驾驶检测方案仍存在较大缺陷,还具有很大的发展空间。比如:德系汽车、日产等公司采用的是间接测量,通过机器学习等方法分析驾驶员的行为,但其精确度不高,容易出现误判等不良情况,而且高实时性的机器学习系统会占用车载系统很大一部分资源;丰田、捷豹等公司采用直接测量的方式,通过人面部特征或是脑电信息来作为判断依据,虽然精确度大大提高,但是成本也相对应升高;还有一些方法是通过给驾驶员佩戴心率监控器材等方案,这种方法会让驾驶员的体验很差,造成车辆配备了相关仪器,但使用率很低的现象,很难实现普遍推广。
发明内容
鉴于上述技术问题,提出了一种解决上述问题或者至少部分解决上述问题的用于驾驶员的疲劳驾驶检测方法、系统以及电子设备。
本发明第一方面的一个目的是要提供一种用于驾驶员的疲劳驾驶检测方法,通过尽量少占用车载资源的方法,来实现驾驶员的驾驶状态的检测。
本发明第一方面的一个进一步的目的是要有效的利用驾驶员的面部信息对驾驶员进行疲劳驾驶检测,从而提高检测结果的准确度,并且不会增加检测成本。
本发明第二方面的一个目的要提供一种机器可读存储介质。
本发明第三方面的一个目的要提供一种电子设备。
特别地,根据本发明的第一方面,本发明提供了一种用于驾驶员的疲劳驾驶检测方法,包括:
对驾驶员进行疲劳驾驶检测;
在检测到驾驶员处于正常状态时,设置疲劳驾驶检测的稀疏时间策略;
根据稀疏时间策略确定下一轮疲劳驾驶检测的开始时间点;
检测当前时间点是否到达下一轮疲劳驾驶检测的开始时间点,若是,对驾驶员进行新一轮的疲劳驾驶检测。
可选地,对驾驶员进行疲劳驾驶检测的步骤,包括:
捕捉驾驶员的面部特征;
根据捕捉的面部特征计算得到驾驶员当前的疲劳状态值;
根据疲劳状态值确定驾驶员的驾驶状态。
可选地,捕捉驾驶员的面部特征的步骤,包括:
采集驾驶员在驾驶车辆过程中的N帧面部图像;
从N帧面部图像中提取各帧面部图像的面部特征。
可选地,面部特征包括眼部特征和嘴部特征,并且提取N帧面部图像中各帧面部图像的面部特征的步骤,包括:
针对每一帧面部图像,在该帧面部图像内分别确定眼部图像和嘴部图像;
从眼部图像中提取眼部特征;
从嘴部图像中提取嘴部特征。
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