[发明专利]疲劳驾驶检测方法

摘要

本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于包括如下步骤：a、视频图像采集；b、用人脸识别算法对步骤a采集的视频图像中的驾驶员进行身份判定，然后通过车辆GPS信息计算驾驶员驾车时间及驾车里程来判定是否疲劳驾驶；c、与步骤b同时，对步骤a采集的视频图像进行图像视频分析，通过Haar特征人脸识别方法获得人脸位置信息，即在视频图像中定位人脸，获取头部特征，进而定位人眼及嘴部区域，获取眼部特征和嘴部特征，最终通过对头部特征、眼部特征和嘴部特征进行分析，来判定是否属于疲劳驾驶。该检测方法提出一种融合多信息技术的驾驶员疲劳检测算法，极大提高疲劳驾驶判断的准确率和可行性，使疲劳驾驶管理更加有效、智能和实用。

主权项

一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于包括如下步骤：a、视频图像采集；b、用人脸识别算法对步骤a采集的视频图像中的驾驶员进行身份判定，然后通过车辆GPS信息计算驾驶员驾车时长tdriver及驾车里程ddriver，预先设定允许驾车时长tmax及驾车里程阈值dmax，然后判断同一驾驶员驾车时长tdriver或驾车里程ddriver是否超过规定阈值：如果同一驾驶员驾车时长tdriver或驾车里程ddriver超过规定阈值，即tdriver＞tmax或ddriver＞dmax，刚视为驾驶员疲劳驾驶，此时报警并将疲劳驾驶图像信息发送到监管部门；如果同一驾驶员连续驾车时长tdriver或驾车里程ddriver没有超过规定阈值则继续监测；c、与步骤b同时，对步骤a采集的视频图像进行图像视频分析，通过Haar特征人脸识别方法获得人脸位置信息，即在视频图像中定位人脸，进而定位人眼及嘴部区域，以获取头部特征、眼部特征和嘴部特征，进而通过对头部特征、眼部特征和嘴部特征进行分析，来判定是否属于疲劳驾驶，具体步骤如下：c1、利用定位人脸后得到的人脸矩形区域，计算其中心，以确定头部中心(Hx，Hy)，其中Hx和Hy为头部中心在图像中的位置，即像素坐标值，记录头部中心运动轨迹，如果中心轨迹在一定时间内Hy存在持续上下波动，即Hy＜δ，为抬头，Hy≥δ为低头，其中δ为垂直方向上划定是否点头的标准，这种往复运动记为点头动作，计算点头频率，即某一时间内点头次数与该时间内图像总帧数的比值，当点头频率大于设定值时则判定为疲劳驾驶，此时报警并将疲劳驾驶图像信息发送到监管部门；c2、定位人眼区域后，计算虹膜外接矩形面积，统计固定时间阈值t内，对虹膜变化面积及眼睛闭合时间进行记录，虹膜外接矩形变化面积小于1/2倍虹膜面积的帧数达到设定阈值的N1帧，并且眼睛闭合时间达到设定阈值N2帧，且N1＞N2，则判定为疲劳驾驶，此时报警并将疲劳驾驶图像信息发送到监管部门；c3、对于嘴部区域的定位，计算嘴部区域接矩形，嘴部区域主要检测嘴部形状的改变，正常嘴部闭合时，Mw＞Mh，其中Mw代表嘴部外接矩形的宽，Mh代表嘴部外接矩形的高，统计一段时间内，Mw/Mh＜1.1的视频帧数，如果超过设定阈值，则判定为驾驶员疲劳驾驶，此时报警并将疲劳驾驶图像信息发送到监管部门；c4、如果步骤c1、c2和c3中判断的信息都没有超过阈值，即没有发生报 警，则继续监测。