[發(fā)明專利]一種汽車駕駛員疲勞檢測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810991880.1
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN109063686A
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉浩然
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽華元智控科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 王華英

1.一種汽車駕駛員疲勞檢測方法，其特征在于，所述汽車駕駛員疲勞檢測方法包括：

獲取駕駛員的駕駛狀態(tài)圖片信息，所述駕駛狀態(tài)圖片信息包括駕駛員頭部狀態(tài)信息以及駕駛員手部狀態(tài)信息；

利用特征提取方法將所述駕駛狀態(tài)圖片信息轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)信息，以得到駕駛員面部特征參數(shù)和駕駛員手部運(yùn)動特征參數(shù)；

將所述駕駛員面部特征參數(shù)和駕駛員手部運(yùn)動特征參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，以得到駕駛員的疲勞等級；

顯示所述駕駛員的疲勞等級；

存儲所述駕駛狀態(tài)圖片信息、駕駛員手部運(yùn)動特征參數(shù)以及駕駛員的疲勞等級。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽車駕駛員疲勞檢測方法，其特征在于，利用特征提取方法將所述駕駛狀態(tài)圖片信息轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)信息，以得到駕駛員面部特征參數(shù)和駕駛員手部運(yùn)動特征參數(shù)包括：

從所述駕駛員頭部狀態(tài)信息以及駕駛員手部狀態(tài)信息中提取駕駛員臉部區(qū)域以及手部區(qū)域；

從所述駕駛員臉部區(qū)域以及手部區(qū)域中提取眼部特征向量、嘴部特征向量以及面部朝向特征向量；

根據(jù)所述眼部特征向量、嘴部特征向量以及面部朝向特征向量分別構(gòu)建眼部特征向量分類器、嘴部特征向量分類器以及面部朝向特征向量分類器；

根據(jù)所述眼部特征向量分類器、嘴部特征向量分類器以及面部朝向特征向量分類器，分別獲取駕駛員面部特征參數(shù)和駕駛員手部運(yùn)動特征參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種汽車駕駛員疲勞檢測方法，其特征在于，從所述駕駛員頭部狀態(tài)信息以及駕駛員手部狀態(tài)信息中提取駕駛員臉部區(qū)域以及手部區(qū)域包括：

將所述駕駛狀態(tài)圖片信息變換為YCbCr色彩空間，基于膚色模型分割膚色區(qū)域與非膚色區(qū)域，以獲得多個連通區(qū)域；

對多個所述連通區(qū)域進(jìn)行閉運(yùn)算填充空洞，以得到填充空洞后的連通區(qū)域，根據(jù)所述填充空洞后的連通區(qū)域的形狀特征提取臉部候選區(qū)域以及手部候選區(qū)域；

利用Adaboost算法在所述臉部候選區(qū)域以及手部候選區(qū)域內(nèi)進(jìn)行檢測，已得到臉部區(qū)域以及手部區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種汽車駕駛員疲勞檢測方法，其特征在于，從所述駕駛員臉部區(qū)域以及手部區(qū)域中提取眼部特征向量、嘴部特征向量以及面部朝向特征向量包括：

將所述臉部區(qū)域以及手部區(qū)域作為感興趣區(qū)域，基于尺度不變特征變換算法描述子的匹配算法，提感興趣區(qū)域內(nèi)左眼、右眼的尺度不變特征變換特征點(diǎn)集、嘴部的尺度不變特征變換特征點(diǎn)集以及手部的尺度不變特征變換特征點(diǎn)集：

左眼、右眼的尺度不變特征變換特征點(diǎn)集分別為{L(i)＝(L_xi,y_Li})，(i＝1,2,…I)；{R(j)＝(x_Rj,y_Rj)}，(j＝1,2,…J)；嘴部的尺度不變特征變換特征點(diǎn)集為{M(k)＝(x_Mk,y_Mk)}，(k＝1,2,…K)；其中，i表示左眼尺度不變特征變換特征點(diǎn)集中第i個特征點(diǎn)，I表示左眼尺度不變特征變換特征點(diǎn)集中特征點(diǎn)的總和；j表示右眼尺度不變特征變換特征點(diǎn)集中第j個特征點(diǎn)，J表示右眼尺度不變特征變換特征點(diǎn)集中特征點(diǎn)的總和；k表示嘴部尺度不變特征變換特征點(diǎn)集中第k個特征點(diǎn)，K表示嘴部尺度不變特征變換特征點(diǎn)集中特征點(diǎn)的總和；利用公式(1)、公式(2)、公式(3)和公式(4)提取眼部特征向量

利用公式(1)、公式(2)、公式(3)和公式(4)提取眼部特征向量

其中，(x_L,y_L)表示左眼尺度不變特征變換特征點(diǎn)集的中點(diǎn)坐標(biāo)，(x_R,y_R)表示右眼尺度不變特征變換特征點(diǎn)集的中點(diǎn)坐標(biāo)，表示左眼的尺度不變特征變換特征點(diǎn)到中點(diǎn)坐標(biāo)距離的均值，表示右眼的尺度不變特征變換特征點(diǎn)到中點(diǎn)坐標(biāo)距離的均值，δ(L)表示左眼的尺度不變特征變換特征點(diǎn)到中點(diǎn)坐標(biāo)距離的標(biāo)準(zhǔn)差，δ(R)表示右眼的尺度不變特征變換特征點(diǎn)到中點(diǎn)坐標(biāo)距離的標(biāo)準(zhǔn)差；

利用公式(5)和公式(6)提取嘴部特征向量

其中，(x_M,y_M)表示嘴部的中點(diǎn)坐標(biāo)，表示嘴部的尺度不變特征變換特征點(diǎn)到中點(diǎn)坐標(biāo)距離的均值，δ(M)表示嘴部的尺度不變特征變換特征點(diǎn)到中點(diǎn)坐標(biāo)距離的標(biāo)準(zhǔn)差；

利用公式(7)、公式(8)和公式(9)提取嘴部特征向量Z＝(d₁,d₂,d₃)；