[發(fā)明專利]一種基于移動智能手機(jī)的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710258983.2
• 申請日: 2017-04-20
• 公開（公告）號: CN107103294A
• 公開（公告）日: 2017-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權(quán)）人: 上海耐相智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;B60W40/08
• 代理公司: 北京高航知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11530
• 代理人: 趙永強(qiáng)

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及汽車安全輔助領(lǐng)域，具體涉及一種基于移動智能手機(jī)的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

相關(guān)技術(shù)中，駕駛員疲勞檢測方案一是依靠檢測生理信號，如電波、眨眼頻率、心率、脈搏頻率以及皮膚電壓等變化。此方案準(zhǔn)確較好，但實(shí)際中無法使用方便的設(shè)備采集到這些信息。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明提供一種基于移動智能手機(jī)的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

提供了一種基于移動智能手機(jī)的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)，包括圖像采集模塊、圖像濾波模塊、眼睛區(qū)域檢測模塊、眼睛特征提取模塊、疲勞判斷模塊、報警模塊；所述圖像采集模塊包括移動智能手機(jī)的攝像頭，用于對駕駛員人臉及眼睛的圖像進(jìn)行采集；所述圖像濾波模塊用于對采集的人臉及眼睛的圖像進(jìn)行濾波處理，去除圖像噪聲；所述眼睛區(qū)域檢測模塊用于對人臉及眼睛的圖像進(jìn)行處理，獲取眼睛區(qū)域；所述眼睛特征提取模塊用于提取眼睛的瞳孔開度特征參數(shù)；所述疲勞判斷模塊依據(jù)瞳孔開度與眼睛大小的百分比，判斷駕駛員是否為疲勞駕駛，并輸出判斷結(jié)果；所述報警模塊在判斷結(jié)果為屬于疲勞駕駛是進(jìn)行語音報警。

本發(fā)明的有益效果為：可以基于移動設(shè)備實(shí)現(xiàn)，基于手機(jī)上的攝像頭對人臉及眼睛的檢測，實(shí)現(xiàn)駕駛員疲勞檢測，實(shí)用便捷。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1本發(fā)明的框圖示意圖；

圖2是本發(fā)明圖像濾波模塊的框圖示意圖。

附圖標(biāo)記：

圖像采集模塊1、圖像濾波模塊2、眼睛區(qū)域檢測模塊3、眼睛特征提取模塊4、疲勞判斷模塊5、報警模塊6、噪聲點(diǎn)檢測單元10、濾波單元20。

具體實(shí)施方式

結(jié)合以下實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參見圖1，本實(shí)施例提供的基于移動智能手機(jī)的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)，包括圖像采集模塊1、圖像濾波模塊2、眼睛區(qū)域檢測模塊3、眼睛特征提取模塊4、疲勞判斷模塊5、報警模塊6；所述圖像采集模塊1包括移動智能手機(jī)的攝像頭，用于對駕駛員人臉及眼睛的圖像進(jìn)行采集；所述圖像濾波模塊2用于對采集的人臉及眼睛的圖像進(jìn)行濾波處理，去除圖像噪聲；所述眼睛區(qū)域檢測模塊3用于對人臉及眼睛的圖像進(jìn)行處理，獲取眼睛區(qū)域；所述眼睛特征提取模塊4用于提取眼睛的瞳孔開度特征參數(shù)；所述疲勞判斷模塊5依據(jù)瞳孔開度與眼睛大小的百分比，判斷駕駛員是否為疲勞駕駛，并輸出判斷結(jié)果；所述報警模塊6在判斷結(jié)果為屬于疲勞駕駛是進(jìn)行語音報警。

優(yōu)選地，用于疲勞判定的眼睛特征參數(shù)為瞳孔開度占眼睛大小的百分比，將預(yù)設(shè)時間內(nèi)的圖像按眼睛區(qū)域所占像素個數(shù)的百分比由多到少排列，取所述百分比的前4％的圖像，將所述眼睛區(qū)域像素數(shù)的平均值視為張開時眼睛的大小，所述眼睛區(qū)域的瞳孔開度則為眼睛區(qū)域檢測模塊3對當(dāng)前眼睛區(qū)域的檢測的像素值。

優(yōu)選地，所述疲勞判斷模塊5定義眼睛瞳孔開度占眼睛大小的百分比大于15％為眼睛睜開，等于或者小于15％為眼睛閉合，疲勞檢測采用PERCLOS方法，根據(jù)PERCLOS方法，當(dāng)在連續(xù)2～5秒時間內(nèi)檢測到眼睛閉合的時間超過3秒時判定為疲勞。

本發(fā)明上述實(shí)施例可以基于移動設(shè)備實(shí)現(xiàn)，基于手機(jī)上的攝像頭對人臉及眼睛的檢測，實(shí)現(xiàn)駕駛員疲勞檢測，實(shí)用便捷。

優(yōu)選地，如圖2所示，所述圖像濾波模塊2包括噪聲點(diǎn)檢測單元10和濾波單元20，所述噪聲點(diǎn)檢測單元10用于確定人臉及眼睛的圖像的噪聲點(diǎn)；所述濾波單元20用于對檢測出的噪聲點(diǎn)進(jìn)行濾波，具體包括：

(1)以人臉及眼睛的圖像的噪聲點(diǎn)(i′,j′)為中心，設(shè)置7×7的矩形窗口對噪聲點(diǎn)(i′,j′)進(jìn)行濾波，對7×7的矩形窗口進(jìn)行區(qū)域劃分如下：

Ψ₁(i′,j′)＝[Q(i′-x,j′-y)；-1≤x≤1,-1≤y≤1]

Ψ₂(i′,j′)＝[Q(i′-x,j′-y)；-2≤x≤2,-2≤y≤2]

Ψ₃(i′,j′)＝[Q(i′-x,j′-y)；-3≤x≤3,-3≤y≤3]

Ψ₄(i′,j′)＝[Q(i′,j′-x)；-3≤x≤3]

Ψ₅(i′,j′)＝[Q(i′-x,j′)；-3≤x≤3]