[發(fā)明專利]駕駛員狀態(tài)的檢測(cè)方法、及其裝置和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710908401.0
• 申請(qǐng)日: 2017-09-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109598174A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孟毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廈門(mén)歌樂(lè)電子企業(yè)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;B60W40/08;B60W50/14
• 代理公司: 上海華誠(chéng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31300
• 代理人: 肖華

本發(fā)明涉及駕駛員狀態(tài)監(jiān)控領(lǐng)域，公開(kāi)了一種駕駛員狀態(tài)的檢測(cè)方法、及其裝置、車載終端和系統(tǒng)。本發(fā)明中的駕駛員狀態(tài)的檢測(cè)方法包括以下步驟：車載終端在檢測(cè)到駕駛員處于駕駛狀態(tài)時(shí)，采集當(dāng)前的駕駛員圖像；車載終端基于駕駛員圖像對(duì)駕駛員的狀態(tài)進(jìn)行第一類檢測(cè)，并向云端發(fā)送包括駕駛員的人臉特征的行駛數(shù)據(jù)，供云端對(duì)駕駛員狀態(tài)進(jìn)行不同于第一類檢測(cè)的第二類檢測(cè)；其中，人臉特征基于所述當(dāng)前的駕駛員圖像獲得。本發(fā)明可同時(shí)利用車載終端能夠?qū)︸{駛員狀態(tài)進(jìn)行快速響應(yīng)和云端能夠?qū)︸{駛員狀態(tài)進(jìn)行高性能計(jì)算的優(yōu)勢(shì)對(duì)駕駛員狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，提高駕駛員狀態(tài)檢測(cè)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及駕駛員狀態(tài)監(jiān)控領(lǐng)域，特別涉及一種駕駛員狀態(tài)的檢測(cè)方法、及其裝置、車載終端和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

據(jù)統(tǒng)計(jì)全世界每年由交通事故導(dǎo)致的死亡人數(shù)為60萬(wàn)，直接經(jīng)濟(jì)損失約125億美元，這些事故中57％的災(zāi)難性事故與疲勞駕駛有關(guān)。因此，針對(duì)疲勞駕駛的駕駛員狀態(tài)檢測(cè)有著重要的意義。

在對(duì)駕駛員狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中，可以利用檢測(cè)心跳、脈搏等接觸性手段檢測(cè)駕駛員的狀態(tài)，也可以利用相機(jī)通過(guò)對(duì)駕駛員面部宏觀運(yùn)動(dòng)和局部運(yùn)動(dòng)進(jìn)行圖像檢測(cè)來(lái)分析和推測(cè)駕駛員的狀態(tài)。基于相機(jī)的駕駛員狀態(tài)檢測(cè)，由于非接觸、對(duì)駕駛員無(wú)干擾等優(yōu)點(diǎn)在駕駛員狀態(tài)檢測(cè)中獲得了廣泛的應(yīng)用。雖然隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展、算法效率和精度的逐年提高，以及多核嵌入式處理器、FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)及GPU(圖形處理器)并行處理的出現(xiàn)，計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力得到了大幅提高，以往在個(gè)人計(jì)算機(jī)上才能實(shí)時(shí)運(yùn)行的許多圖像處理程序也可以在嵌入式平臺(tái)上運(yùn)行，但是，類似疲勞駕駛這種需要基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練與模型計(jì)算的應(yīng)用仍然很難實(shí)現(xiàn)在嵌入式平臺(tái)上的實(shí)時(shí)計(jì)算。

隨著3G/4G/5G(第三代移動(dòng)通信技術(shù)/第四代移動(dòng)電話行動(dòng)通信技術(shù)/第五代移動(dòng)通信技術(shù))等通信技術(shù)的發(fā)展，把終端需要處理的數(shù)據(jù)傳送到云端，利用云端服務(wù)器的強(qiáng)大計(jì)算能力進(jìn)行檢測(cè)處理，并將服務(wù)器端的處理結(jié)果實(shí)時(shí)回傳給終端已經(jīng)成為可能。目前，存在車載終端采集駕駛員生理數(shù)據(jù)并發(fā)送至云端服務(wù)器進(jìn)行分析后，云端服務(wù)器將分析結(jié)果反饋給車載終端的技術(shù)方案。但在該技術(shù)方案中，所有數(shù)據(jù)都需要發(fā)送到云端進(jìn)行處理，存在數(shù)據(jù)傳輸量大，不能及時(shí)將判斷結(jié)果反饋給駕駛員等問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種駕駛員狀態(tài)的檢測(cè)方法、及其裝置、車載終端和系統(tǒng)，可同時(shí)利用車載終端能夠?qū)︸{駛員狀態(tài)進(jìn)行快速響應(yīng)和云端能夠?qū)︸{駛員狀態(tài)進(jìn)行高性能計(jì)算的優(yōu)勢(shì)對(duì)駕駛員狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，提高駕駛員狀態(tài)檢測(cè)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的實(shí)施方式公開(kāi)了一種駕駛員狀態(tài)的檢測(cè)方法，包括以下步驟：

車載終端在檢測(cè)到駕駛員處于駕駛狀態(tài)時(shí)，采集當(dāng)前的駕駛員圖像；

車載終端基于駕駛員圖像對(duì)駕駛員的狀態(tài)進(jìn)行第一類檢測(cè)，并向云端發(fā)送包括駕駛員的人臉特征的行駛數(shù)據(jù)，供云端對(duì)駕駛員狀態(tài)進(jìn)行不同于第一類檢測(cè)的第二類檢測(cè)；

其中，人臉特征基于當(dāng)前的駕駛員圖像獲得。

在本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例中，第一類檢測(cè)和第二類檢測(cè)至少滿足下列中的一種：

第一類檢測(cè)的計(jì)算量小于第二類檢測(cè)的計(jì)算量；

第一類檢測(cè)的緊急程度大于第二類檢測(cè)的緊急程度。

在本發(fā)明另一優(yōu)選實(shí)施例中，該檢測(cè)方法在向云端發(fā)送包括駕駛員的人臉特征的行駛數(shù)據(jù)之前，還包括：

判斷是否滿足向云端發(fā)送行駛數(shù)據(jù)的發(fā)送條件；

如果判斷的結(jié)果為是，則向云端發(fā)送包括駕駛員的人臉特征的行駛數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明另一優(yōu)選實(shí)施例中，發(fā)送條件為下列中的至少一項(xiàng)：

當(dāng)前時(shí)間為向云端定時(shí)發(fā)送行駛數(shù)據(jù)的預(yù)定發(fā)送時(shí)間；