[發(fā)明專利]基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010066364.5
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號(hào): CN111274963A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王琦源;黃震;孫元;楊超;印茂偉;任珍文
• 申請（專利權(quán)）人: 西南科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G08B21/06
• 代理公司: 成都時(shí)譽(yù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51250
• 代理人: 李雙

1.基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，系統(tǒng)包括采集模塊、處理模塊和顯示模塊，所述采集模塊錄入駕駛員的圖像并傳送至所述處理模塊，所述圖像中包含有駕駛員的面部特征，所述處理模塊對所述圖像中的面部特征進(jìn)行人眼定位并獲取駕駛員的眼部特征數(shù)據(jù)，通過將眼部特征數(shù)據(jù)進(jìn)行閉合頻率檢測得出閉眼百分率，根據(jù)駕駛員的閉眼百分率得出駕駛員的疲勞程度并通過顯示模塊顯示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于,所述處理模塊中預(yù)存有人眼平均灰度模板，通過駕駛員的眼部特征數(shù)據(jù)與模板匹配實(shí)現(xiàn)人眼定位。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述人眼平均灰度模板的計(jì)算包括下面步驟：

步驟1：對面部區(qū)域進(jìn)行二值化，對面部區(qū)域建立坐標(biāo)，并將所述面部區(qū)域的寬度設(shè)定為L進(jìn)行計(jì)算；

步驟2：從面部區(qū)域上沿向下搜索至1/2L位置，并對面部區(qū)域的坐標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算；

步驟3：通過人眼粗定位確定區(qū)域D,所述區(qū)域D就獲取駕駛員的眼部特征數(shù)據(jù)的整個(gè)區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述人眼平均灰度模板包括左眼平均灰度模板和右眼灰度模板。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述左眼平均灰度模板包括對左眼睜開狀態(tài)下的平均灰度模板和左眼閉合狀態(tài)下的平均灰度模板，所述右眼平均灰度模板包括對右眼睜開狀態(tài)下的平均灰度模板和右眼閉合狀態(tài)下的平均灰度模板。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊還包括有瞳孔定位，通過通孔定位中的Hough變換算法確定人眼為閉合狀態(tài)還是睜開狀態(tài)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述閉合頻率檢測的公式為

其中，T_total是單位時(shí)間內(nèi)所有的駕駛員圖像幀數(shù)；TC_total是眼睛閉合狀態(tài)下的駕駛員圖像幀數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述采集模塊為攝像頭。