[發明專利]基于臉部特征點定位的疲勞狀態檢測方法

有效

• 申請號: 201810194220.0
• 申請日: 2018-03-09
• 公開（公告）號: CN108742656B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 黃翰;李子龍;郝志峰
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

本發明公開了一種基于臉部特征點定位的疲勞檢測方法，用戶將攝像頭對準臉部，在初始化階段后，進行檢測時，對監控視頻輸入的每一幀圖像使用人臉檢測與臉部特征點定位算法檢測得到臉部特征點。根據用戶臉部特征點確定眼部相關區域，并根據眼部相關區域的灰度值變化程度對用戶的閉眼情況做出判斷，根據臨近幀的閉眼情況對用戶的疲勞程度做出預警。本發明使用簡單，計算量少，判斷精準，可以應用于實時環境，并有效地提醒用戶注意休息，保障了用戶的生命財產安全。

技術領域

本發明屬于疲勞檢測的技術領域，涉及一種基于臉部特征點定位的疲勞狀 態檢測方法。

背景技術

現有檢測疲勞狀態的常見方法包括：腦電波檢測、面部狀態檢測以及生理 指標檢測。現有的方法具有以下缺陷：缺陷一，基于腦電波等生理指標，設 備復雜，不便攜；缺陷二，監控儀器價格昂貴，不適用于實際應用。而本發明 處理速度快，檢測準確率高，能在用戶發生疲勞現象時基于迅速提醒，保障其 生命財產安全。

發明內容

本發明針對當前疲勞駕駛檢測方法的不足，提供了基于臉部特征點定位的 疲勞檢測算法。本發明的目的在于自動實時檢測用戶的疲勞程度。檢測分為兩 個部分，一是對疲勞檢測算法進行初始化，二是根據視頻輸入的每一幀進行疲 勞程度檢測。

為了達到上述目的，本發明采用以下技術方案：

本發明基于臉部特征點定位的疲勞狀態檢測方法，包括以下步驟：

(a)數據錄入階段，用戶根據提示，進行初始疲勞檢測初始化數據錄入， 待人臉穩定后讀入穩定后的視頻前M幀，作為初始化幀集；

(b)初始化階段，對初始化幀集內的所有幀圖像，統計人臉與人眼部的特 征信息，并進行初始化工作，確定人臉位置搜索范圍和人臉大小范圍；

(c)閉眼檢測階段，對攝像頭輸入的每一幀圖片通過特征點定位與二值化 處理的方式進行閉眼檢測；

(d)疲勞檢測階段，根據當前幀的閉眼情況與前面幾幀的閉眼情況做出疲 勞判斷，并進行提醒；

(e)新階段，統計已經流逝的時間，以N分鐘為時間間隔，保存每分鐘按 設定的時間間隔選取的5張圖像，并在這N分鐘結束時根據該時間段內的M幀 圖像進行權值更新。

作為優選的技術方案，所述步驟(a)包括下述步驟：

(a-1)根據提示，將攝像頭放置在最靠近用戶的位置，確保攝像頭中檢測到 的最大人臉為用戶的人臉，并在用戶表情自然的情況下，輸入視頻；

(a-2)對輸入視頻每10幀圖像，選取一個樣本，當相鄰樣本中人臉框的中 心值變化小于人臉框邊長的20％時，判定人臉狀態移動范圍較小，此時，錄入 連續25幀的圖像，作為初始化幀集。

作為優選的技術方案，所述步驟(b)包括下述步驟：

(b-1)遍歷M幀圖像，根據用戶最靠近攝像頭的先驗知識，確定用戶的人臉 檢測矩形框為每幀中檢測到的最大人臉矩形框，統計出其平均寬度W₀和高度H₀以及其平均灰度值GRAY_FACE₀，檢測前M幀中用戶人臉的臉部特征點，確定 用戶左右眼瞳孔位置，并據此求得瞳孔平均距離；

(b-2)根據用戶瞳孔平均距離，與人臉矩形框的大小，確定圓形人眼近似區 域的半徑R₀，并計算近似區域內的眼部灰度值，對前M幀的圓形人眼近似區域， 進行二值化處理，二值化的閾值為GRAY_FACE₀并統計進行二值化后的值，前M 幀眼部區域的平均灰度值為用戶眼部平均灰度值GRAY_EYE₀；