[發(fā)明專利]實時檢測疲勞并提醒的方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201410601023.8
• 申請日: 2014-10-31
• 公開（公告）號: CN104361716A
• 公開（公告）日: 2015-02-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉哲;于濤
• 申請（專利權(quán)）人: 新疆宏開電子系統(tǒng)集成有限公司
• 主分類號: G08B21/06
• 分類號: G08B21/06
• 代理公司: 烏魯木齊合縱專利商標(biāo)事務(wù)所 65105
• 代理人: 周星瑩;湯建武

1.一種實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于按照以下步驟進(jìn)行：

步驟101，采集被監(jiān)測者的圖像信息；

步驟102，對采集到的圖像信息進(jìn)行實時人臉檢測；

步驟103，對檢測到的人臉進(jìn)行初始點標(biāo)定；

步驟104，利用人臉部SIFT特征提取得到下一步線性回歸參數(shù)；

步驟105，把標(biāo)定的初始點利用線性回歸參數(shù)定位到人臉特征點；

步驟106，通過人臉特征點的位置分析人眼與嘴巴的閉合狀態(tài)；

步驟107，根據(jù)人眼與嘴巴的閉合狀態(tài)來判斷被監(jiān)測者是否處于疲勞狀態(tài)，若被檢測者未處于疲勞狀態(tài)，則重復(fù)步驟101，若被檢測者處于疲勞狀態(tài)，則進(jìn)行步驟108；

步驟108，做出疲勞預(yù)警提示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟101中，通過攝像頭對被監(jiān)測者的人臉進(jìn)行捕捉，實時獲取視頻數(shù)據(jù)，并把視頻數(shù)據(jù)輸送到中央處理器。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟102中，使用AdaBoost算法檢測出被檢測者的人臉位置。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟105中，把初始點定位到用攝像頭檢測到的人臉特征點，利用線性回歸參數(shù)，經(jīng)過反復(fù)迭代，使初始點收斂于人臉特征點，從而得到真實的人臉特征點。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟106中，利用真實的人臉特征點位置判斷人眼與嘴巴的閉合狀態(tài)，具體為：采用幾何方法提取雙眼、鼻子、嘴巴相互之間的距離、角度的幾何特征，用于描述頭部中心的位置，依據(jù)眼部特征點位置信息，提取反映雙眼上下眼瞼距離和曲率的幾何特征，用于描述眼睛的狀態(tài)；依據(jù)嘴巴特征點位置信息，提取反映嘴巴寬度和高度的幾何特征，用于描述嘴巴的狀態(tài)。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟106中，利用真實的人臉特征點位置判斷人眼與嘴巴的閉合狀態(tài)，采用幾何方法提取雙眼、鼻子、嘴巴相互之間的距離、角度的幾何特征，用于描述頭部的位置，依據(jù)眼部特征點位置信息，提取反映雙眼上下眼瞼距離和曲率的幾何特征，用于描述眼睛的狀態(tài)；依據(jù)嘴巴特征點位置信息，提取反映嘴巴寬度和高度的幾何特征，用于描述嘴巴的狀態(tài)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟107中，利用PERCLOS原理、AECS原理、眨眼頻率、哈欠頻率來判斷被監(jiān)測者是否處于疲勞狀態(tài)。

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟107中，利用PERCLOS原理、AECS原理、眨眼頻率、哈欠頻率來判斷被監(jiān)測者是否處于疲勞狀態(tài)。

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟107中，利用PERCLOS原理、AECS原理、眨眼頻率、哈欠頻率來判斷被監(jiān)測者是否處于疲勞狀態(tài)。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的實時檢測疲勞并提醒的方法，其特征在于在步驟107中，利用PERCLOS原理、AECS原理、眨眼頻率、哈欠頻率來判斷被監(jiān)測者是否處于疲勞狀態(tài)。