驾驶员视线检测方法、系统、介质及设备技术方案

驾驶员视线检测方法、系统、介质及设备，包括：配置通信参数信息，初始化硬件设备，预设信息处理逻辑；与服务器端建立连接，接收版本信息；检测系统；从视频数据中提取单帧图片信息为图像分析样本；提取当前单帧图片信息中的转头方向特征信息和视线角度特征信息，根据特征信息构建视线深度神经网络模型，根据图像分析样本进行视线深度神经网络模型的深度学习；根据深度神经网络模型对比视线特征向量与图像分析样本得驾驶员视线正误判定信息；将单帧图片信息、判定信息存入检测信息和视频数据队列中，产生日志信息并存储，管理日志信息并发至服务器端供调取查看。

【技术实现步骤摘要】
驾驶员视线检测方法、系统、介质及设备
本专利技术涉及驾驶员驾考检测系统，特别是涉及驾驶员视线检测方法、系统、介质及设备。
技术介绍
随着时间的推进，中国驾驶人数量持续增多，加上传统技术中驾校通过教练人工配合简易电子检测提醒装置及系统监控学员进行驾驶考试，造成了驾校的驾驶人培养效率低下，驾驶人的驾驶技能学习质量亦无法得到保证，因此，伴随着驾驶人教育培训工作效率和效果的不理想，驾驶技能培训资源日益紧张的问题进一步凸显。由于在日常机动车辆见识考试检测的过程中，驾驶员视线检测时驾驶人考试检测过程中一项重要功能要求，而大部分驾驶人考试失误与考试人员的视线变化状态关系密切，传统技术中驾校教练坐在考试人员体侧并排，无法准确对考试人员视线关注方向准确检测。目前，驾驶人检测方法主要有以下几种：基于传感器的检测，该类方法主要基于可穿戴式传感器，实时测量驾驶人身体的各部分的加速度信息或角速度信息，然后依据测量的信息检测驾驶人的行为状态。该类方法的缺点是需要随身携带穿戴式传感器，设备成本较高，使用极不方便。另一类技术主要基于视频图像分析的检测方法，通过直接提取图像特征及检测数据。该类方法的的缺点是背景建模不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶员视线检测方法，其特征在于，包括：通过登录界面进行硬件上电操作开启系统，配置通信参数信息，初始化图像信息采集设备，预设信息处理逻辑；与服务器端建立通信连接，并接收系统版本信息；检测所述系统版本、存储设备及所述图像信息采集设备，完成检测并发出处理触发信息；接收所述处理触发信息，根据所述处理触发信息触发系统采集视频数据，从所述视频数据中提取单帧图片信息并保存为图像分析样本；提取当前所述单帧图片信息中的转头方向特征信息和视线角度特征信息，根据所述转头方向特征信息和视线角度特征信息构建视线深度神经网络模型，根据所述图像分析样本进行所述视线深度神经网络模型的深度学习；根据所述深度神经网络模型...

【技术特征摘要】
1.一种驾驶员视线检测方法，其特征在于，包括：通过登录界面进行硬件上电操作开启系统，配置通信参数信息，初始化图像信息采集设备，预设信息处理逻辑；与服务器端建立通信连接，并接收系统版本信息；检测所述系统版本、存储设备及所述图像信息采集设备，完成检测并发出处理触发信息；接收所述处理触发信息，根据所述处理触发信息触发系统采集视频数据，从所述视频数据中提取单帧图片信息并保存为图像分析样本；提取当前所述单帧图片信息中的转头方向特征信息和视线角度特征信息，根据所述转头方向特征信息和视线角度特征信息构建视线深度神经网络模型，根据所述图像分析样本进行所述视线深度神经网络模型的深度学习；根据所述深度神经网络模型对比所述视线特征向量与所述图像分析样本得所述驾驶员视线正误判定信息，识别驾驶员的面部在驾驶过程中观察左B柱、左后视镜、内后视镜、俯视仪表盘右B柱、右后视镜、正前方、低头看档等八个动作特征；将所述单帧图片信息、所述驾驶员视线正误判定信息存入检测信息和视频数据队列中，根据所述队列产生日志信息并存储，管理所述日志信息并发送至所述服务器端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过界面进行硬件上电操作，配置通信参数信息，初始化图像信息采集设备，预设信息处理逻辑，包括：开启硬件设备；检测所述硬件设备，判断所述硬件设备是否已安装；若是，则初始化所述通信参数信息、摄像头；若否，则在所述硬件设备上安装系统；预设心率阈值和信息处理逻辑。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与服务器端建立通信连接并接收系统版本信息，包括：向所述服务器端发送连接请求信息；判断是否接收到服务器端发来的观察指令；若是，则判定与所述服务器端建立连接；若否，则持续发送所述连接请求信息直至与所述服务器端建立连接；上行传输所述体征状态信息及所述驾驶员视线正误判定信息；判断是否接收到服务器端发来的停止指令；若是，则保存当前所述视频数据；若否，则继续处理所述视频数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述系统版本、存储设备及所述图像信息采集设备，完成检测并发出处理触发信息，包括：与维护后台建立通信连接；检测所述通信连接是否畅通并返回检测结果；获取维护后台发来的最新版本信息；根据所述最新版本信息判断所述系统是否升级；若是，则判定所述系统为最新版本；若否，则根据所述维护后台发来的升级信息进行系统升级；检测存储硬盘、摄像头，获取磁盘检测信息、摄像头检测信息；根据所述磁盘检测信息、所述摄像头检测信息判断所述系统状态是否正常；若是，则发出处理触发信息；若否，则继续检测所述版本信息、所述存储硬盘、所述摄像头。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述所述处理触发信息触发系统采集视频数据，从所述视频数据中提取单帧图片信息并保存为图像分析样本，包括：接收所述处理触发信息，根据所述处理触发信息开启所述摄像头；以摄像头实时获取驾驶人的所述视频数据；根据所述视频数据及时间提取当前的所示单帧图片信息；保存所述单帧图片信息；聚集所述单帧图片信息得所述图像分析样本。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取当前所述单帧图片信息中的转头方向特征信息和视线角度特征信息，根据所述转头方向特征信息和视线角度特征信息构建视线深度神经网络模型，根据所述图像分析样本进行所述视线深度神经网络模型的深度学习，包括：提取所述单帧图片信息中的特征数据计算特征向量；根据所述特征向量构建所述视线深度神经网络模型；提取所述图像分析样本，根据所述图像分析样本比对得出模型增量信息；所述视线深度神经网络模型根据所述模型增量信息进行深度学习，更新所述视线深度神经网络模型。7.根据权利要1或6所述的方法，其特征在于，所述将所述单帧图片信息、所述驾驶员视线正误判定信息存入检测信息和视频数据队列中，根据所述队列产生日志信息并存储，管理所述日志信息并发送至所述服务器端，包括：提取所述视频数据、所述单帧图片信息和所述驾驶员视线正误判定信息；将所述视频数据存入图像采集缓存队列；将所述单帧图片信息存入单帧图片缓存队列；将所述驾驶员视线正误判定信息存入算法输出队列；根据所述图片缓存队列及所述算法输出队列生成所述驾驶人的日志信息并存入日志库；管理所述日志信息并发送至所述服务器端。8.一种驾驶员视线检测系统，其特征在于，包括：系统初始模块、通信模块、自检模块、图像样本模块、模型分析模块、姿态数据处理模块和检测结果存储模块；所述系统初始模块，用于通过登录界面进行硬件上电操作开启系统，配置通信参数信息，初始化图像信息采集设备，预设信息处理逻辑；所述通信模块，用于与服务器端建立通信连接，并接收系统版本信息；所述自检模块，用于检测所述系统版本、存储设备及所述图像信息采集设备，完成检测并发出处理触发信息；所述图像样本模块，用于接收所述处理触发信息，根据所述处理触发信息触发系统采集视频数据，从所述视频数据中提取单帧图片信息并保存为图像分析样本；所述模型分析模块，用于提取当前所述单帧图片信息中的转头方向特征信息和视线角度特征信息，根据所述转头方向特征信息和视线角度特征信息构建视线深度神经网络模型，根据所述图像分析样本进行所述视线深度神经网络模型的深度学习；所述姿态数据处理模块，用于根据所述深...

【专利技术属性】
技术研发人员：金会庆，王江波，李伟，程泽良，马晓峰，
申请(专利权)人：安徽三联交通应用技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34