[發(fā)明專利]一種異常駕駛智能檢測系統(tǒng)及其檢測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200710050617.4
• 申請日: 2007-11-26
• 公開（公告）號: CN101169873A
• 公開（公告）日: 2008-04-30
• 發(fā)明（設計）人: 陳雷霆;閔帆;崔金鐘;盧光輝;白忠建;蔡洪斌
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學
• 主分類號: G07C5/00
• 分類號: G07C5/00;G05B19/42;B60K28/02
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 劉明芳;吳彥峰

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于異常駕駛的監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種異常駕駛智能檢測系統(tǒng)及其檢測方法。

背景技術(shù)

近年來，隨著汽車保有量的大幅度增加，交通事故的發(fā)生也呈明顯增加的趨勢。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，疲勞駕駛在交通事故中占22％-30％，在死亡交通事故的原因中居首位。對此，國內(nèi)已有關(guān)于駕駛疲勞、超速駕駛的大量研究工作，有的研究成果已經(jīng)申請了專利。但是，這些研究成果多數(shù)只針對某一類的異常駕駛進行監(jiān)控，少數(shù)雖然提及了多種異常駕駛狀態(tài)，但也未進行細致的分析與判斷，且不具有良好的可擴展性。

如：公開號為CN1830389的中國專利申請200610012623.6公開了一種“疲勞駕駛狀態(tài)監(jiān)控裝置及方法”(發(fā)明人：何國紅，李曉明，李埃榮，梁富明；申請人：太原理工大學)，該發(fā)明的裝置由圖像采集和轉(zhuǎn)換系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、疲勞狀態(tài)識別系統(tǒng)、提示和報警以及制動系統(tǒng)構(gòu)成；其方法是利用紅外光源光線和攝像機光軸成一定的角度，采集到的駕駛員的面部圖像信號由數(shù)字信號處理器的圖像處理程序進行處理，得到眼睛圖像，同時利用Kalman濾波器MeanShift算法實現(xiàn)眼睛跟蹤，采用模板匹配的方法，以相似度衡量相似程度來識別眼睛狀態(tài)，根據(jù)眼睛的狀態(tài)計算出眨眼持續(xù)時間、眨眼頻率、PERCLOS值，來判斷駕駛員的疲勞程度。機動車在行駛過程中，該裝置實施監(jiān)控。

該發(fā)明有效地防止了夜間測量時的“紅眼”現(xiàn)象，提高了系統(tǒng)的可靠性和準確性，大幅度地減少了人為因素造成的事故。但該發(fā)明與其它疲勞駕駛監(jiān)控裝置一樣，具有一些相同的技術(shù)缺點，包括：

(1)、僅針對疲勞駕駛，局限性很大：一方面，不可能為疲勞駕駛單獨安裝一個裝置；另一方面，只是進行疲勞駕駛的提醒，信息的利用率不高；

(2)、只是對疲勞駕駛當前狀態(tài)進行判斷，而未將其記錄：一方面，有的駕駛員可能對該裝置的提醒并不在意；另一方面，當交通事故發(fā)生后也不利于交管部門調(diào)查取證；

(3)、當出現(xiàn)疲勞駕駛時進行剎車制動，可能導致危險。

又如，公開號為的中國專利申請03148524.3公開了一種“基于多特征融合的困倦駕駛檢測方法”(發(fā)明人：梁滿貴，謝紀剛，裘正定；申請人：北京交通大學)，該發(fā)明涉及一種模式識別技術(shù)，攝像頭采集到駕駛員的面部圖像后，首先進行人眼檢測與跟蹤，同時分別進行眼瞼閉合速度、閉眼持續(xù)時間和面部方向三個特征的提取與匹配，然后利用標準歸一化方法將輸出的三個匹配結(jié)果歸一化到同一范圍，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)進行融合，融合結(jié)果采用0，1輸出，輸出結(jié)果為0表示未困倦，返回到人眼檢測與跟蹤，輸出結(jié)果為1表示駕駛員困倦，報警提示駕駛員注意安全。但該發(fā)明仍然存在上些缺點，如：

(1)、數(shù)據(jù)采集源單一：只采集了眼睛的數(shù)據(jù)，對于帶眼鏡，特別是在強光下帶墨鏡的駕駛員無法檢測。

(2)、無學習功能：對于有的駕駛員的正常駕駛習慣，如：正常瞇眼，斜著頭等，沒有自動學習功能。

此外，近年來發(fā)展迅速的“汽車黑匣子”技術(shù)，可將汽車行駛軌跡完整地記錄下來，并通過專用軟件在微機上再現(xiàn)。如電子科技大學數(shù)字媒體技術(shù)研究所研究的“汽車黑匣子”技術(shù)即可對汽車行駛過程中的數(shù)據(jù)進行真實的記錄，包括圖像數(shù)據(jù)(車內(nèi)與車外的錄像)、操作數(shù)據(jù)(方向盤、油門、剎車等的控制)和其它行駛數(shù)據(jù)(如速度、縱向與橫向加速度)等。能在交通事故發(fā)生后作為汽車行駛的證據(jù)。該技術(shù)的缺點是未對異常駕駛進行實時智能判斷，只能在事后提供分析依據(jù)；且由于未選擇性進行圖像存儲，存儲空間要求很大。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種異常駕駛智能檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)既可對汽車行駛過程中的數(shù)據(jù)進行真實的記錄，還可對各記錄數(shù)據(jù)進行智能分析；根據(jù)汽車行駛狀態(tài)，判斷駕駛員誤操作或異常操作等，給出相應提示，并實時智能檢測駕駛員狀態(tài)；對汽車行駛狀態(tài)及駕駛員狀態(tài)進行選擇性記錄，可在交通事故發(fā)生后作為相應證據(jù)；并且可節(jié)約存儲資源。

本發(fā)明的另一個目的是提供一種上述異常駕駛智能檢測系統(tǒng)的檢測方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種異常駕駛智能檢測系統(tǒng)，以汽車黑匣子提供的數(shù)據(jù)為基礎，進行智能的汽車行駛狀態(tài)分析，以獲得駕駛員狀態(tài)，并根據(jù)這些分析進行選擇性的記錄，該系統(tǒng)主要包括五大模塊：進行各類數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)采集模塊、進行各類數(shù)據(jù)記錄的數(shù)據(jù)記錄模塊、進行數(shù)據(jù)智能分析的智能分析模塊、進行語音提示的語音提示模塊、進行油門控制的油門控制模塊。

數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)記錄模塊可采用已在現(xiàn)有技術(shù)汽車黑匣子中實現(xiàn)的兩個相應模塊。