[發明專利]疲勞狀態檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201711287131.2
• 申請日: 2017-12-07
• 公開（公告）號: CN107992831A
• 公開（公告）日: 2018-05-04
• 發明（設計）人: 陳淑華;牟永強
• 申請（專利權）人: 深圳云天勵飛技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司44334
• 代理人: 曾柳燕

技術領域

本發明涉及人臉檢測技術領域，尤其涉及一種疲勞狀態檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著人們生活節奏的加快，很多駕駛員經常在疲勞狀態下駕駛車輛，這很容易導致交通事故的發生，因此對疲勞駕駛進行預警是相當重要的。

目前，駕駛員的疲勞狀態是通過對駕駛員進行眨眼檢測以及嘴部狀態檢測來識別的。通常，在眨眼檢測與嘴部狀態檢測中，對眼睛及嘴部的定位大多是基于先驗知識，依據眼睛和嘴部的位置等進行形態學圖像處理；或者，采用基于模板匹配的灰度投影和幾何特征等進行定位。這兩大類方法前者局限于大量使用先驗知識，準確率不高，后者使用大量的模板，通用性與魯棒性均不強。而在眼睛與嘴部定位后，其狀態的識別依賴于先驗知識，或者設計相關的分類器進行判斷。在整個過程中，定位與狀態識別兩大技術分開進行，導致對疲勞狀態檢測的效率較低，同時，錯誤率的累積會導致識別的準確度也較低。

發明內容

鑒于以上內容，有必要提供一種疲勞狀態檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠同時進行眼睛狀態和嘴部狀態的識別，提高對疲勞狀態檢測的效率，同時，提高識別準確率。

一種疲勞狀態檢測方法，所述方法包括：

輸入對同一張人臉圖像進行分割后的人眼樣本和嘴部樣本；

提取所述人眼樣本的第一紋理特征，以及提取所述嘴部樣本的第二紋理特征；

使用預先訓練好的強分類器，對所述第一紋理特征和所述第二紋理特征同時進行檢測，獲得人眼狀態和嘴部狀態；

根據所述人眼狀態以及所述嘴部狀態，確定預設時間內所述人臉圖像所屬用戶眨眼的閉眼所占總時間百分比值PERCLOS值、眨眼頻率以及嘴部張開閉合次數；

判斷所述PERCLOS值是否大于第一預設值、所述眨眼頻率是否大于第二預設值以及所述嘴部張開次數是否大于第三預設值；

若所述PERCLOS值大于第一預設值、所述眨眼頻率大于第二預設值以及所述嘴部張開次數大于第三預設值中的任意兩種或三種成立，則確定所述用戶處于疲勞狀態。

在一種可能的實現方式中，所述使用預先訓練好的強分類器，對所述第一紋理特征和所述第二紋理特征同時進行檢測，獲得人眼狀態和嘴部狀態包括：

將所述第一紋理特征和所述第二紋理特征依次經過每個弱分類器進行檢測，其中，所述強分類器由若干個弱分類器組成；

判斷當前經過檢測的弱分類器的數量是否小于弱分類器總數；

若當前經過檢測的弱分類器的數量等于弱分類器總數，判斷針對所述第一紋理特征進行檢測的所有弱分類器的窗口得分的第一總分數是否小于第一樣本分割閾值，以及判斷針對所述第二紋理特征進行檢測的所有弱分類器的窗口得分的第二總分數是否小于所述第一樣本分割閾值；

若所述第一總分數大于或等于所述第一樣本分割閾值，則確定所述用戶的眼睛處于睜眼狀態，若所述第二總分數小于所述第一樣本分割閾值，則確定所述用戶的嘴部處于張開狀態。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：

若當前經過檢測的弱分類器的數量小于弱分類器總數，判斷針對所述第一紋理特征進行檢測的部分弱分類器的窗口得分的第三總分數是否小于第二樣本分割閾值，以及判斷針對所述第二紋理特征進行檢測的部分弱分類器的窗口得分的第四總分數是否小于所述第二樣本分割閾值；

若所述第三總分數小于所述第二樣本分割閾值，則確定所述用戶的眼睛處于閉眼狀態，若所述第四總分數小于所述第二樣本分割閾值，則確定所述用戶的嘴部處于閉合狀態。

在一種可能的實現方式中，所述輸入對同一張人臉圖像進行分割后的人眼樣本和嘴部樣本之前，所述方法還包括：

獲取需要進行人眼狀態以及嘴部狀態識別的三分類樣本，所述三分類樣本包括睜眼樣本、張嘴樣本以及閉眼且閉嘴樣本；

對所述睜眼樣本、所述張嘴樣本以及所述閉眼且閉嘴樣本分別提取紋理特征，獲得第三紋理特征、第四紋理特征以及第五紋理特征；

對所述第三紋理特征、所述第四紋理特征以及所述第五紋理特征同時進行訓練，獲得由多個弱分類器組成的強分類器。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：

使用第一標識對所述第三紋理特征進行標記；

使用第二標識對所述第四紋理特征進行標記；

使用第三標識對所述第五紋理特征進行標記；

所述對所述第三紋理特征、所述第四紋理特征以及所述第五紋理特征同時進行訓練，獲得由多個弱分類器組成的強分類器包括：