疲劳驾驶行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及疲劳驾驶行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取驾驶员的驾驶图像；对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像；根据人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像；计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值；根据设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值获取驾驶行为的疲劳程度。本发明专利技术通过对驾驶图像采用分类器进行人脸图像和人眼图像的定位和获取，可提高人脸和人眼定位的准确率，且采用人眼图像内获取的人眼面积进行统计等处理，获取perclos值，利用perclos值来判断疲劳驾驶行为，可减少由于驾驶员瞬间闭眼行为导致的误判情况发生，提高检测准确率，可有效降低因疲劳驾驶而导致交通事故发生的概率。

Fatigue Driving Behavior Detection Method, Device, Computer Equipment and Storage Medium

The invention relates to fatigue driving behavior detection method, device, computer equipment and storage medium. The method includes acquiring driver's driving image, image segmentation processing of driving image, acquiring face image, locating human eye image according to face image, calculating the time proportion of eye closure in the set time of human eye image, and according to the set time. The proportion of time occupied by eye closure in time is used to obtain the fatigue degree of driving behavior. The method can improve the accuracy of face and eye location by using classifier to locate and acquire driving image, and acquire PERCLOS value by statistical processing of eye area acquired from human eye image, and use PERCLOS value to judge fatigue driving behavior, so as to reduce the occurrence of misjudgment caused by driver's instantaneous eye closure behavior. Improving the detection accuracy can effectively reduce the probability of traffic accidents caused by fatigue driving.

【技术实现步骤摘要】
疲劳驾驶行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉驾驶行为检测方法，更具体地说是指疲劳驾驶行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
疲劳驾车是引发道路交通事故的一个重要因素，从国内历年交通事故统计的大量案例分析中可得出结论:因司机疲劳驾驶所造成的道路交通事故约占总数的15％至20％。而随着交通运输业的不断发展，这一比例可能还会继续上升。交通事故给国家造成巨大的经济损失和人员伤亡，给个人造成难以想象的后果，增加了社会的不安定因素，因而研究预防检测疲劳的方法意义深远而重大。目前的疲劳驾驶行为的检测方式一般是通过摄像头获取人脸图像，通过多张人脸图像判断驾驶员是否出现打哈欠或者闭眼的现象，但是这种检测方式由于只能检测较为明显的打哈欠或者闭眼现象，若当时的驾驶员仅仅因为个人习惯短暂的闭眼一下，也会被认为是疲劳驾驶，导致检测准确率不高，且无法更大程度的降低交通事故的发生率。因此，有必要设计一种新的方法，实现准确地检测驾驶员的疲劳状态，更大程度的降低交通事故的发生率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供疲劳驾驶行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：疲劳驾驶行为检测方法，包括：获取驾驶员的驾驶图像；对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像；根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像；计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值；根据设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值获取驾驶行为的疲劳程度。其进一步技术方案为：所述对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像，包括：判断所述驾驶图像是否可进行肤色分割；若是，则对驾驶图像进行肤色分割处理，获取初步人脸图像；对初步人脸图像进行图像预处理；对图像预处理后的初步人脸图像进行模式识别，以得到人脸图像；若否，则对驾驶图像进行模式识别，以得到人脸图像。其进一步技术方案为：所述对驾驶图像进行肤色分割处理，获取初步人脸图像，包括：对驾驶图像进行设定像素色度的肤色分割，以获取肤色图；对肤色图区域化形成肤色区域；利用分类器对肤色区域进行分类处理，以得到初步人脸图像。其进一步技术方案为：所述利用分类器对肤色区域进行分类处理，以得到初步人脸图像，包括：利用Haar-like特征构成分类器进行肤色区域的分类处理，以得到初步人脸图像。其进一步技术方案为：所述对初步人脸图像进行图像预处理，包括：将初步人脸图像进行单通道转换；均衡化转换后的初步人脸图像。其进一步技术方案为：所述根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像，包括：对所述人脸图像插入偶数行和偶数列；对插入偶数行和偶数列的人脸图像进行高斯卷积；利用级联分类器对高斯卷积后的所述人脸图像进行分类，以得到人眼图像。其进一步技术方案为：所述计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值，包括：获取人眼图像中的人眼面积；对各个阶段人眼面积的频数进行统计，以得到各个阶段人眼面积的频数总和；获取各个阶段人眼面积的频数总和与所有人眼面积的频数总和的占比，以得到人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值。本专利技术还提供了疲劳驾驶行为检测装置，包括：驾驶图像获取单元，用于获取驾驶员的驾驶图像；人脸图像获取单元，用于对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像；人眼图像获取单元，用于根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像；比例值计算单元，用于计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值；疲劳程度获取单元，用于根据设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值获取驾驶行为的疲劳程度。本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的疲劳驾驶行为检测方法。本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的疲劳驾驶行为检测方法。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过对驾驶图像采用分类器进行人脸图像和人眼图像的定位和获取，可提高人脸和人眼定位的准确率，且采用人眼图像内获取的人眼面积进行统计等处理，获取perclos值，利用perclos值来判断疲劳驾驶行为，可减少由于驾驶员瞬间闭眼行为导致的误判情况发生，提高检测准确率，可有效降低因疲劳驾驶而导致交通事故发生的概率。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的子流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的子流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的子流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的子流程示意图；图7为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的子流程示意图；图8为本专利技术实施例提供的肤色像素的概率分布的示意图；图9为本专利技术实施例提供的人眼开度与时间的关系的示意图；图10为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测装置的示意性框图；图11为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1和图2，图1为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的应用场景示意图。图2为本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的示意性流程图。该疲劳驾驶行为检测方法应用于服务器20中，以检测平台形式存在，该服务器20与用户终端10之间进行数据交互，以用户终端10拍摄驾驶员的驾驶图像，作为输入数据从用户终端10的检测APP输入，并传输至该服务器20内，由服务进行疲劳驾驶行为检测后反馈检测结果至用户终端10。图2是本专利技术实施例提供的疲劳驾驶行为检测方法的流程示意图。如图所示，该方法包括以下步骤S110-S150。S110、获取驾驶员的驾驶图像。在本实施例中，上述的驾驶图像指的是驾驶员在行车过程中拍摄的含有驾驶员的图像，具体地，可通过安装在车辆内的摄像头或者集成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，包括：获取驾驶员的驾驶图像；对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像；根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像；计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值；根据设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值获取驾驶行为的疲劳程度。

【技术特征摘要】
1.疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，包括：获取驾驶员的驾驶图像；对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像；根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像；计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值；根据设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值获取驾驶行为的疲劳程度。2.根据权利要求1所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像，包括：判断所述驾驶图像是否可进行肤色分割；若是，则对驾驶图像进行肤色分割处理，获取初步人脸图像；对初步人脸图像进行图像预处理；对图像预处理后的初步人脸图像进行模式识别，以得到人脸图像；若否，则对驾驶图像进行模式识别，以得到人脸图像。3.根据权利要求2所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述对驾驶图像进行肤色分割处理，获取初步人脸图像，包括：对驾驶图像进行设定像素色度的肤色分割，以获取肤色图；对肤色图区域化形成肤色区域；利用分类器对肤色区域进行分类处理，以得到初步人脸图像。4.根据权利要求3所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述利用分类器对肤色区域进行分类处理，以得到初步人脸图像，包括：利用Haar-like特征构成分类器进行肤色区域的分类处理，以得到初步人脸图像。5.根据权利要求4所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述对初步人脸图像进行图像预处理，包括：将初步人脸图像进行单通道转换；均衡化转换后的初步人脸图像。6.根据权利要求1至5任一项所述的疲劳驾驶行...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹阳，
申请(专利权)人：深圳市国脉畅行科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44