[發(fā)明專利]面向?qū)嵻嚬r的駕駛?cè)艘曨l圖像疲勞檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410699985.1
• 申請日: 2014-11-26
• 公開（公告）號: CN104382607A
• 公開（公告）日: 2015-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李作進(jìn);陳劉奎
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶科技學(xué)院
• 主分類號: A61B5/18
• 分類號: A61B5/18
• 代理公司: 重慶為信知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50216
• 代理人: 陳千

1.一種面向?qū)嵻嚬r的駕駛?cè)艘曨l圖像疲勞檢測方法，其特征在于按照以下步驟進(jìn)行：

步驟1：按照k幀/秒的采樣率對駕駛員的監(jiān)控視頻進(jìn)行采樣；

步驟2：按照R=R×sum(G)sum(R),]]>G=G×sum(G)sum(G),]]>B=B×sum(G)sum(B),]]>分別更新每幀視頻圖像的R、G、B分量；

其中，sum(R)表示當(dāng)前圖像幀中R分量的和，sum(G)表示當(dāng)前圖像幀中G分量的和，sum(B)表示當(dāng)前圖像幀中B分量的和；

步驟3：將更新后的R、G、B分量轉(zhuǎn)換為YCgCr彩色空間，并對YCgCr彩色空間的Y、Cg、Cr分量進(jìn)行二值化閾值處理；

步驟4：將步驟3處理后的圖像幀進(jìn)行連通域統(tǒng)計，判定最大連通區(qū)域的面積是否大于第一預(yù)設(shè)閾值，如果是，則截取人臉有效眼部區(qū)域；否則，放棄當(dāng)前圖像幀，重新對下一幀視頻圖像進(jìn)行處理；

步驟5：將步驟4獲得的人臉有效眼部區(qū)域圖像進(jìn)行SURF不變性特征提取，獲得SURF特征點；

步驟6：利用聚類算法對步驟5所得的特征點進(jìn)行聚合；

步驟7：計算最大聚類集合與次大聚類集合的中心位置C(x,y)，然后以中心位置C(x,y)為中心，截取駕駛員眼睛區(qū)域圖像；

步驟8：對駕駛員眼睛區(qū)域圖像進(jìn)行圓形特征檢測；

步驟9：每間隔時間T按照進(jìn)行疲勞特征提取，當(dāng)P≤P₀時則判定為駕駛員處于疲勞駕駛狀態(tài)；

其中m為當(dāng)前時刻前t秒內(nèi)截取駕駛員眼睛區(qū)域圖像的總次數(shù)，n為當(dāng)前時刻前t秒內(nèi)截取駕駛員眼睛區(qū)域圖像中滿足圓形特征檢測的次數(shù)，P₀為疲勞特征判定閾值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向?qū)嵻嚬r的駕駛?cè)艘曨l圖像疲勞檢測方法，其特征在于：所述k的取值為10。