[發(fā)明專利]一種疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品檢測精度的測試方法

有效

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• 申請日: 2014-08-19
• 公開（公告）號: CN104182338B
• 公開（公告）日: 2017-05-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李家文;張偉;史鵬飛;童小鳴
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州清研微視電子科技有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36
• 代理公司: 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司32103
• 代理人: 范晴

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車載視頻終端功能測試領(lǐng)域，特別涉及一種基于視頻分析的駕駛員疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品的測試精度的測試方法。

背景技術(shù)

基于視頻分析來檢測駕駛員的疲勞狀態(tài)的方法可進(jìn)行非接觸式的檢測，具有實時性好，檢測精度高的特點。目前，這種方法已經(jīng)成為疲勞駕駛在線判別的主流技術(shù)手段。但對于具備相關(guān)功能產(chǎn)品的性能來說，其一方面需克服實際駕駛過程中不同駕駛員的個體差異性，另一方面也需保證產(chǎn)品的環(huán)境的適應(yīng)性。

國內(nèi)外在基于視頻分析的駕駛員疲勞判別產(chǎn)品領(lǐng)域尚無標(biāo)準(zhǔn)，對于該產(chǎn)品的功能驗證測試方法尚屬空白，基本上是生產(chǎn)廠家自行測試，沒有統(tǒng)一有效的測試方法。存在以下缺陷：一方面其測試的準(zhǔn)確性和可靠性無法得到保證，另一方面，由于沒有統(tǒng)一的測試樣本和測試環(huán)境，不同廠家生產(chǎn)的產(chǎn)品性能無法對比。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要針對基于視頻分析的駕駛員疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品，提出了一種方便、有效、可靠的疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品檢測精度的測試方法，該方法基于疲勞樣本數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)，同時提供了驗證測試平臺以及測試程序。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品檢測精度的測試方法，包括以下步驟：

1、基于疲勞狀態(tài)客觀評價指標(biāo)與疲勞定性特征描述，建立駕駛員疲勞狀態(tài)的評價基準(zhǔn)；

2、根據(jù)建立的評價基準(zhǔn)創(chuàng)建疲勞和清醒兩類樣本視頻數(shù)據(jù)庫；

3、將數(shù)據(jù)庫中的測試樣本導(dǎo)入到待測試產(chǎn)品中，對待測產(chǎn)品進(jìn)行大量樣本的自動測試，獲取該產(chǎn)品對樣本的判別結(jié)果；

4、對所測產(chǎn)品判別結(jié)果進(jìn)行分析與整理，輸出測試指標(biāo)，并打印測試報告。

所述疲勞狀態(tài)客觀評價指標(biāo)為基于面部視頻的專家評分，由經(jīng)過訓(xùn)練的評價人員對駕駛員面部視頻進(jìn)行人工評價；所述疲勞定性特征描述，包括采用眼睛閉合時間占總時間百分比（PERCLOS）和最長閉眼時間（MCD）為疲勞判別指標(biāo)來判斷駕駛員是否疲勞。

為了進(jìn)一步提高眼睛關(guān)鍵特征抓取的準(zhǔn)確性，采用高精度面部特征檢測軟件對視頻進(jìn)行眼睛狀態(tài)提取與判斷，同時在相關(guān)判斷結(jié)果中，抽取一定比例的視頻結(jié)果對關(guān)鍵幀采用視頻圖像軟件進(jìn)行重復(fù)比對。

所述視頻數(shù)據(jù)庫采集的視頻數(shù)據(jù)均來源于真實的駕駛過程，包括了駕駛員多種屬性和多種環(huán)境光照條件的不同樣本，根據(jù)建立的疲勞判別標(biāo)準(zhǔn)，將數(shù)據(jù)庫中的視頻數(shù)據(jù)分為清醒與疲勞兩種狀態(tài)，兩種狀態(tài)屬性下的數(shù)據(jù)比例為1:1。

所述各種駕駛員屬性的視頻數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)量比例符合目前國內(nèi)運營車輛駕駛員各類屬性的實際比例，所述環(huán)境光照條件則按照相同比例配置數(shù)據(jù)。

所述駕駛員屬性至少包括性別、年齡、是否佩戴眼鏡，所述環(huán)境光照條件至少包括正常光線、強(qiáng)光光線、夜間光線。

所述測試指標(biāo)至少包括：

識別正確率（IR）：正確識別出疲勞狀態(tài)的樣本數(shù)（TD）占疲勞樣本總數(shù)（DN）的比率，計算公式為：IR=TD/DN；

拒識率（FRR）：將疲勞樣本錯誤識別為清醒樣本的概率，即將疲勞狀態(tài)錯誤識別為清醒狀態(tài)的樣本數(shù)（EDS）占疲勞樣本總數(shù)（DN）的比率，計算公式為：FRR=EDS/DN；

誤識率（FAR）：將清醒樣本錯誤識為疲勞樣本的概率，即將清醒狀態(tài)錯誤識別為疲勞狀態(tài)的樣本數(shù)（ESD）占清醒樣本總數(shù)（SN）的比率，計算公式為：FAR=ESD/SN。

本發(fā)明的有益效果是：1、本測試方法充分利用了專家評分與客觀指標(biāo)各自的特點，形成了一套綜合考慮主客觀評價，并具有充分可操作與實現(xiàn)性的評價基準(zhǔn)；由于疲勞由淺入深的變化差異，通過兩次篩選可以將最明顯的疲勞樣本數(shù)據(jù)尋找出來，從而使得評價更加準(zhǔn)確；樣本數(shù)據(jù)庫中的視頻樣本涵蓋了多個種類的疲勞測試特征，可以充分體現(xiàn)實際應(yīng)用的需求，數(shù)量越多的樣本測試可以提高測試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

本方法建立了一套軟硬件測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括了一套軟件系統(tǒng)與測試硬件環(huán)境，使得測試更加方便快捷；并且可以通過對樣本各個標(biāo)簽與測試結(jié)果的對比，給出被測產(chǎn)品的識別正確率、拒識率、誤識率、產(chǎn)品適用性、產(chǎn)品實時性等多項測試結(jié)果。

提高了疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品性能測試的一致性、精確性和可靠性，為駕駛員疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品的生產(chǎn)廠家和市場終端用戶提供了一種切實可行的產(chǎn)品檢驗方案。

附圖說明

下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述：

圖1為疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品檢測精度的測試方法的原理框圖；

圖2為疲勞駕駛預(yù)警產(chǎn)品檢測精度的測試方法的樣本數(shù)據(jù)庫的特征分類與具體比例示意圖；