[發(fā)明專利]基于機(jī)器視覺的司機(jī)疲勞駕駛報(bào)警系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201611271554.0 | 申請日: | 2016-12-29 |
| 公開(公告)號: | CN108257354A | 公開(公告)日: | 2018-07-06 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 丁垚;鮑子航;徐林韜;王高陽;毛金華 | 申請(專利權(quán))人: | 南京工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號: | G08B21/06 | 分類號: | G08B21/06;G06K9/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 211800 江蘇省南京市浦口區(qū)浦*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 核心算法模塊 嵌入式算法 基于機(jī)器 機(jī)器視覺 司機(jī)疲勞 視覺 無線報(bào)警系統(tǒng) 駕駛 結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì) 安全隱患 報(bào)警系統(tǒng) 表情分類 大數(shù)據(jù)庫 代碼復(fù)用 二次開發(fā) 開發(fā)效率 框架設(shè)計(jì) 擴(kuò)展模塊 疲勞駕駛 人體特征 人員傷亡 實(shí)時檢測 算法框架 算法模塊 五官 模塊化 云端 本品 構(gòu)建 離線 眨眼 應(yīng)用 交通事故 并行 追蹤 場景 改進(jìn) 分析 | ||
本品名為基于機(jī)器視覺的司機(jī)疲勞駕駛無線報(bào)警系統(tǒng),是機(jī)器視覺領(lǐng)域的新興應(yīng)用。它是在機(jī)器視覺基礎(chǔ)上,用嵌入式算法構(gòu)建的一套線上連接云端大數(shù)據(jù)庫與離線實(shí)時檢測并行的系統(tǒng)。它能有效排除疲勞駕駛導(dǎo)致的安全隱患,避免交通事故,減少人員傷亡。進(jìn)一步改進(jìn)后可應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)與日常生活等多個場景。整體的算法框架采用結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì),由主要的核心算法模塊和多個擴(kuò)展算法模塊組成。核心算法模塊完成對人體特征的追蹤(臉及五官),擴(kuò)展模塊可適應(yīng)不同的處理要求(眨眼分析、表情分類等)。嵌入式算法提高了開發(fā)效率和代碼復(fù)用率,因而識別的準(zhǔn)確性與系統(tǒng)的實(shí)用性也都能大幅提升。同時,模塊化的框架設(shè)計(jì)使得整個系統(tǒng)十分穩(wěn)定可靠,便于二次開發(fā)。
技術(shù)領(lǐng)域:
本品名為基于機(jī)器視覺的司機(jī)疲勞駕駛無線報(bào)警系統(tǒng),是機(jī)器視覺領(lǐng)域的新興應(yīng)用。它是在機(jī)器視覺基礎(chǔ)上,用嵌入式算法構(gòu)建的一套線上連接云端大數(shù)據(jù)庫與離線實(shí)時檢測并行的系統(tǒng)。本系統(tǒng)是在當(dāng)今中國因?yàn)槠隈{駛而導(dǎo)致的駕駛事故頻發(fā)的背景下研發(fā)的,在道路交通狀況正常時對司機(jī)的臉部特征值進(jìn)行提取與分析,并進(jìn)行實(shí)時傳輸,與云端大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比,實(shí)時發(fā)出警報(bào);并可建立司機(jī)習(xí)慣分析系統(tǒng),對司機(jī)駕駛行為進(jìn)行引導(dǎo)優(yōu)化,深度學(xué)習(xí)后有望在駕駛安全領(lǐng)域做出更多突破。本系統(tǒng)兼容自動化與測控技術(shù),是學(xué)科交互的科學(xué)之花。
背景技術(shù):
在當(dāng)前生活中與交通應(yīng)用中,尚且缺乏有效的預(yù)防疲勞駕駛導(dǎo)致交通事故發(fā)生的有效手段,而疲勞駕駛無線報(bào)警系統(tǒng)則為此提供了一種將隱患消除的可能。本系統(tǒng)采用的嵌入式算法具有簡潔小巧節(jié)能高效的特點(diǎn),在簡單低耗能的前提下,對性能做出最大程度的優(yōu)化,在第一次實(shí)現(xiàn)了嵌入式算法在疲勞駕駛報(bào)警系統(tǒng)中的較為成熟的應(yīng)用,也推動了嵌入式算執(zhí)法在諸多此類系統(tǒng)中的應(yīng)用。
發(fā)明內(nèi)容:
提出以人臉面部特征值的提取為基礎(chǔ),將之與云端大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比。同時選擇了嵌入式算法,更新架構(gòu),精簡內(nèi)核,在高效的前提下,實(shí)現(xiàn)了資源的最大化利用,節(jié)能簡約,可操作性強(qiáng),性價比高。
整體的算法框架采用結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì),由主要的核心算法模塊和多個擴(kuò)展算法模塊組成。核心算法模塊完成對人體特征的追蹤(臉及五官),擴(kuò)展模塊可適應(yīng)不同的處理要求(眨眼分析、表情分類等)。
本品突出即時傳輸與實(shí)時同步至云端大數(shù)據(jù)庫比對;同時可建立司機(jī)習(xí)慣分析系統(tǒng),分析用戶疲勞表情與駕駛細(xì)節(jié)變化,對司機(jī)駕駛行為進(jìn)行引導(dǎo)優(yōu)化,深度學(xué)習(xí)后有望在駕駛安全與人工智能領(lǐng)域做出更多突破
本發(fā)明發(fā)明具有可靠,經(jīng)濟(jì),簡易等特點(diǎn),具有較高的商業(yè)與發(fā)展前景,在大規(guī)模應(yīng)用后可帶來持續(xù)的經(jīng)濟(jì)利益與社會效益。
附圖說明:
圖1說明“基于機(jī)器視覺的司機(jī)疲勞駕駛無線報(bào)警系統(tǒng)”具體設(shè)計(jì)框架。
圖2說明本品成品外部結(jié)構(gòu)與尺寸設(shè)計(jì)。
具體實(shí)施方式:
通過對監(jiān)控視頻實(shí)時提取司機(jī)面部區(qū)域,并提取眼部等狀態(tài)特征,從而辨識司機(jī)是否處于疲勞狀態(tài),并在其疲勞狀態(tài)發(fā)出報(bào)警信號以達(dá)成降低駕駛風(fēng)險的目的。現(xiàn)有試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法實(shí)時性好,具有較好的魯棒性,可以為駕駛?cè)似跔顟B(tài)及注意力狀態(tài)的判斷提供較為準(zhǔn)確的依據(jù),而我們準(zhǔn)備對特征提取進(jìn)行研究并努力優(yōu)化算法,以實(shí)現(xiàn)降低駕駛風(fēng)險的目的。
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