一种车载眼动控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车载眼动控制系统，包括：用于获取被跟踪人员联合特征的视频采集模块；与所述视频采集模块连接，且用于分析处理所述被跟踪人员联合特征的视频处理模块；与所述视频处理模块连接，接收分析处理信息，并生成眼动控制信号的车载控制模块；以及与所述车载控制模块连接，接收眼动控制信号并产生控制动作的车载设备模块。本系统是基于深度机器学习的处理方法，可以极大的提高瞳孔和眼球检测效率和鲁棒性，系统检测单次循环不超过38ms，检测成功率达93％以上。

Vehicle mounted eye movement control system

The invention discloses a vehicle movement control system, including: video capture module is used to obtain the tracking feature of personnel; connected with the video acquisition module, video processing module and analysis for processing the tracked feature of personnel; connected with the video processing module, receiving and processing of information. The vehicle control signal generation eye movement control module; and the vehicle is connected with the control module, receiving eye movement and generates a control signal to control the movements of the vehicle equipment module. The system is based on depth machine learning method, which can greatly improve the efficiency and robustness of the eye and eye detection. The system detects no more than 38ms of single cycle, and the detection success rate is more than 93%.

【技术实现步骤摘要】
一种车载眼动控制系统
本专利技术涉及智能视觉处理
，特别涉及一种车载眼动控制系统。
技术介绍
随着现代社会的发展，人们对安全、智能与舒适的要求越来越高，采用眼控跟踪技术可以在不需要人手部参与的情况下对车辆智能设备进行控制，实现车辆的智能操控。目前，常用的眼控跟踪技术采用的是基于红外光源探测获取眼球运动信息的方法，其技术要点在于传统方法：首先，使用外接红外摄像模组获取眼球图像,并进行图像预处理。然后，对瞳孔的中心和红外led灯产生的普洱钦斑的大小、位置等特征进行检测；接着，建立瞳孔角膜反射向量,进而通过该向量映射、求解注视点在屏幕上的坐标，获得眼动信息。该方法结构简单，易于实现。但是目前的这些车载控制手段普遍存在与行车安全方面的矛盾。即操作都要基于用户的双眼离开当前的关注方向，并要靠在要使手离开原来的驾驶位置，而这些附加的动作将导致行车安全方面的隐患。即便是目前的在乘用车上，少量使用的语音控制，其初始化部分依然要用户使用按键(导航面板上或方向盘上)来触发。在对驾驶安全的要求日益增加的几天，这些操作方式无疑不是最佳的随着低成本消费电子设备的出现，在低频视频设备上，该技术的弊病日益显现。在驾驶员疲劳检测、人脸金融支付等领域，该方法也存在着识别效率较低，判断不够准确，可靠性较差等问题。阻碍了该技术的进一步推广和实验，成为亟待解决和提高的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是：提出一种识别率高、判断精准，且能够提升驾驶安全性，并简化操控方式的车载眼动控制系统，来弥补现有技术的不足之处。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种车载眼动控制系统，包括用于获取被跟踪人员联合特征的视频采集模块；与所述视频采集模块连接，且用于分析处理所述被跟踪人员联合特征的视频处理模块；与所述视频处理模块连接，接收分析处理信息，并生成眼动控制信号的车载控制模块；以及与所述车载控制模块连接，接收眼动控制信号并产生控制动作的车载设备模块。进一步，所述视频采集模块采用分辨率大于100万像素的红外偏振光摄像头。进一步，所述被跟踪人员联合特征包括瞳孔特征、眼脸形状特征和头部姿势特征。进一步，所述视频处理模块包括依次连接的视频转换单元、视频解码单元和视频信号处理单元；所述视频转换单元将接收到的模拟视频信号转换为数字视频信号，再经所述视频解码单元解码后，传输给所述视频信号处理单元。进一步，所述视频信号处理单元包括用于提取瞳孔和眼球位置信息的位置信息识别单元和用于提取瞳孔和眼球运动速度和方向信息的移动信息识别单元。本专利技术的有益效果是：本系统是基于深度机器学习的处理方法，可以极大的提高瞳孔和眼球检测效率和鲁棒性，系统检测单次循环不超过38ms，检测成功率达93％以上。本系统采用消费级的电子设备摄像头作为环境感知设备，极大降低了推广和使用的成本，还可以获得更为准确可靠的眼控跟踪。附图说明图1是车载眼动控制系统的系统结构示意图。图2是视频信息处理单元的结构框体。图中：01-视频采集模块、02-视频处理模块、03-车载控制模块、04-车载设备模块；021-视频转换单元、022-视频解码单元、023-视频信号处理单元；0231-位置信息识别单元、0232-移动信息识别单元。具体实施方式以下结合附图。对本专利技术做进一步说明。本专利技术所述的一种车载眼动控制系统，其系统结构如图1所示，包括视频采集模块01、视频处理模块02、车载控制模块03和车载设备模块04。其中，视频采集模块01采用分辨率大于100万像素的红外偏振光摄像头，主要用于获取被跟踪人员联合特征。此处，被跟踪人员联合特征包括瞳孔特征、眼脸形状特征和头部姿势特征。视频处理模块02与视频采集模块01连接，且用于分析处理被跟踪人员联合特征。视频处理模块02具体包括：依次连接的视频转换单元021、视频解码单元022和视频信号处理单元023；其中，视频转换单元021将接收到的模拟视频信号转换为数字视频信号，再经视频解码单元022解码后，传输给视频信号处理单元023。视频信号处理单元023如图2所示，具体包括：用于提取瞳孔和眼球位置信息的位置信息识别单元0231和用于提取瞳孔和眼球运动速度和方向信息的移动信息识别单元0232。其中，移动信息识别单元的移动算法如下：以8～10帧/秒的速度检测眼睛中心位置的变化，并通过采样后差分的方法将眼睛位移变化计算出来，并对照之前得到的眼睛位移变化数据，从中提取出符合眼球动作的变化数据，并输出这些变化数据。由于捕捉位置所用的摄像头安装位置相对固定，人脸成像的位置也相对固定，眼睛区域也相对固定。所以采用投射法，加快处理速度，增加系统实时性。车载控制模块03与视频处理模块02连接，并接收视频信号处理单元023传送的瞳孔位置信息和瞳孔运动速度和方向信息，并生成眼动指针，并将指针信号转换为控制信号发送至车载设备模块04，用于控制车载设备模块04的动作。以上显示和描述了本专利技术的基本原理和主要特征和本专利技术的优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车载眼动控制系统，其特征在于，包括：用于获取被跟踪人员联合特征的视频采集模块；与所述视频采集模块连接，且用于分析处理所述被跟踪人员联合特征的视频处理模块；与所述视频处理模块连接，接收分析处理信息，并生成眼动控制信号的车载控制模块；以及与所述车载控制模块连接，接收眼动控制信号并产生控制动作的车载设备模块。

【技术特征摘要】
1.一种车载眼动控制系统，其特征在于，包括：用于获取被跟踪人员联合特征的视频采集模块；与所述视频采集模块连接，且用于分析处理所述被跟踪人员联合特征的视频处理模块；与所述视频处理模块连接，接收分析处理信息，并生成眼动控制信号的车载控制模块；以及与所述车载控制模块连接，接收眼动控制信号并产生控制动作的车载设备模块。2.如权利要求1所述的一种车载眼动控制系统，其特征在于，包括：所述视频采集模块采用分辨率大于100万像素的红外偏振光摄像头。3.如权利要求1所述的一种车载眼动控制系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周康明，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31