[发明专利]一种基于心率和面部特征的非侵入式疲劳驾驶识别方法有效
| 申请号： | 201811076992.0 | 申请日： | 2018-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN109460703B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 杜广龙;龙帅英;李方;张平 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V40/16;G06V40/18;G06V10/764;G06V10/80;A61B5/18;A61B5/024 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于心率和面部特征的非侵入式疲劳驾驶识别方法。该方法通过体感摄像机Kinect获取面部视频，根据面部视频使用独立量分析，分离出R、G、B和红外四个通道；使用傅里叶变换计算出心率；使用体感摄像机Kinect人脸追踪开发工具包获取视频中面部区域图像及眼睛和嘴部区域的特征点；计算眼睛张开度，用于统计眨眼持续时间PERCLOS；利用支持向量机对嘴部区域图像分成打哈欠和未打哈欠两类，统计打哈欠频率；将获得的心率统计特征、PERCLOS统计和打哈欠频率特征融合后进行疲劳识别。本发明结合心率和打哈欠是驾驶员下意识的特征，提高疲劳驾驶检测的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 心率 面部 特征 侵入 疲劳 驾驶 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于心率和面部特征的非侵入式疲劳驾驶识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、通过体感摄像机Kinect获取面部视频，根据面部视频使用独立量分析分离出R、G、B和红外四个通道；使用傅里叶变换计算出心率；S2、使用体感摄像机Kinect人脸追踪开发工具包获取视频中面部区域图像及眼睛和嘴部区域的特征点；S3、计算眼睛张开度，用于统计眨眼持续时间PERCLOS；利用支持向量机对嘴部区域图像分成打哈欠和未打哈欠两类，统计打哈欠频率；S4、将获得的心率统计特征、PERCLOS统计和打哈欠频率特征融合后进行疲劳识别。
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