基于机器视觉的司机疲劳驾驶报警系统技术方案

本品名为基于机器视觉的司机疲劳驾驶无线报警系统，是机器视觉领域的新兴应用。它是在机器视觉基础上，用嵌入式算法构建的一套线上连接云端大数据库与离线实时检测并行的系统。它能有效排除疲劳驾驶导致的安全隐患，避免交通事故，减少人员伤亡。进一步改进后可应用于工业生产与日常生活等多个场景。整体的算法框架采用结构化设计，由主要的核心算法模块和多个扩展算法模块组成。核心算法模块完成对人体特征的追踪(脸及五官)，扩展模块可适应不同的处理要求(眨眼分析、表情分类等)。嵌入式算法提高了开发效率和代码复用率，因而识别的准确性与系统的实用性也都能大幅提升。同时，模块化的框架设计使得整个系统十分稳定可靠，便于二次开发。

Driver fatigue driving alarm system based on machine vision

This brand name is machine vision based driver fatigue driving wireless alarm system. It is a new application in machine vision field. It is based on machine vision, using embedded algorithm to build a set of on-line connecting large cloud database and off-line real-time detection system. It can effectively eliminate safety hazards caused by fatigue driving, avoid traffic accidents and reduce casualties. Further improvements can be applied to many scenarios such as industrial production and daily life. The overall algorithm framework is structured by design, consisting of the main core algorithm modules and multiple extension algorithm modules. The core algorithm module completes the tracking of human characteristics (face and facial features), and the extension module can adapt to different processing requirements (blink analysis, facial expression classification, etc.). Embedded algorithm improves the development efficiency and code reuse rate, so the accuracy of recognition and practicability of the system can also be greatly improved. At the same time, the modular design makes the whole system stable and reliable, and is convenient for the two development.

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的司机疲劳驾驶报警系统
：本品名为基于机器视觉的司机疲劳驾驶无线报警系统，是机器视觉领域的新兴应用。它是在机器视觉基础上，用嵌入式算法构建的一套线上连接云端大数据库与离线实时检测并行的系统。本系统是在当今中国因为疲劳驾驶而导致的驾驶事故频发的背景下研发的，在道路交通状况正常时对司机的脸部特征值进行提取与分析，并进行实时传输，与云端大数据库进行对比，实时发出警报；并可建立司机习惯分析系统，对司机驾驶行为进行引导优化，深度学习后有望在驾驶安全领域做出更多突破。本系统兼容自动化与测控技术，是学科交互的科学之花。
技术介绍
：在当前生活中与交通应用中，尚且缺乏有效的预防疲劳驾驶导致交通事故发生的有效手段，而疲劳驾驶无线报警系统则为此提供了一种将隐患消除的可能。本系统采用的嵌入式算法具有简洁小巧节能高效的特点，在简单低耗能的前提下，对性能做出最大程度的优化，在第一次实现了嵌入式算法在疲劳驾驶报警系统中的较为成熟的应用，也推动了嵌入式算执法在诸多此类系统中的应用。
技术实现思路
：提出以人脸面部特征值的提取为基础，将之与云端大数据库进行对比。同时选择了嵌入式算法，更新架构，精简内核，在高效的前提下，实现了资源的最大化利用，节能简约，可操作性强，性价比高。整体的算法框架采用结构化设计，由主要的核心算法模块和多个扩展算法模块组成。核心算法模块完成对人体特征的追踪(脸及五官)，扩展模块可适应不同的处理要求(眨眼分析、表情分类等)。本品突出即时传输与实时同步至云端大数据库比对；同时可建立司机习惯分析系统，分析用户疲劳表情与驾驶细节变化，对司机驾驶行为进行引导优化，深度学习后有望在驾驶安全与人工智能领域做出更多突破本专利技术专利技术具有可靠，经济，简易等特点，具有较高的商业与发展前景，在大规模应用后可带来持续的经济利益与社会效益。附图说明：图1说明“基于机器视觉的司机疲劳驾驶无线报警系统”具体设计框架。图2说明本品成品外部结构与尺寸设计。具体实施方式：通过对监控视频实时提取司机面部区域，并提取眼部等状态特征，从而辨识司机是否处于疲劳状态，并在其疲劳状态发出报警信号以达成降低驾驶风险的目的。现有试验结果表明，该算法实时性好，具有较好的鲁棒性，可以为驾驶人疲劳状态及注意力状态的判断提供较为准确的依据，而我们准备对特征提取进行研究并努力优化算法，以实现降低驾驶风险的目的。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一套检测人脸是否疲劳的系统，由摄像头，核心算法，处理器，云端大数据库，报警装置组成；首先将系统输入设备及摄像头安装在车内，在车辆行驶时，摄像头对司机脸部特征值进行采集，处理器经行分析，实时传输到云端与大数据库进行对比，在对司机是否疲劳作出判断后，传输信号到现场。

【技术特征摘要】
1.一套检测人脸是否疲劳的系统，由摄像头，核心算法，处理器，云端大数据库，报警装置组成；首先将系统输入设备及摄像头安装在车内，在车辆行驶时，摄像头对司机脸部特征值进行采集，处理器经行分析，实时传输到云端与大数据库进行对比，在对司机是否疲劳作出判断后，传输信号到现场。2.根据权利要求1所述的疲劳驾驶报警系统其特征在于嵌入式算法在系统中的成功应用；实现了集约化，经济性，简单实...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁垚，鲍子航，徐林韬，王高阳，毛金华，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32