一种驾驶员的驾驶状态检测方法及其安全驾驶方法技术

本发明专利技术公开一种驾驶员的驾驶状态检测方法及其安全驾驶方法。驾驶状态检测方法包括：数据采集；判断驾驶员身体是否异常；驾驶员身体异常下，检测驾驶员的驾驶状态。本发明专利技术改变传统的驾驶员状态检测方式，对采集的数据进行不一样的数据分析，实现驶员的身体是否异常的检测目的；并在检测驾驶员的身体异常的条件下，通过量化身体异常得出综合异常度，使得驾驶员的身体异常程度有一个精确的量的概念，从而驾驶员的驾驶能力有一个合理性的判断，最终对驾驶员能不能有效控制车辆做出一个驾驶员心里能承受的判断依据，得到驾驶员对本发明专利技术的充分认可与信赖。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶员的驾驶状态检测方法及其安全驾驶方法
本专利技术涉及驾驶员驾驶状态检测领域，特别是一种驾驶员的驾驶状态检测方法及其安全驾驶方法。
技术介绍
随着汽车工业的快速发展，交通事故的概率也在不断上升，其中，大多数事故是由人为因素造成的，如疲劳驾驶、驾驶员突发疾病、驾驶员注意力分散等。如何预防和降低此类因驾驶员状态异常发生的交通事故，关键在于对驾驶员异常状态的检测和识别。目前，对驾驶员的状态检测多为基于视觉传感器的疲劳状态检测，或者通过接触设备检测驾驶员的心跳、血压等的健康检测。单一传感器检测驾驶员状态存在检测到的特征信息少，识别状态单一的缺点，接触式传感器存在佩戴麻烦，或者使驾驶员感到不舒适的缺点。现有专利文献专利申请《基于多传感器融合的驾驶员状态监测方法和系统》(公布号为CN111179552A，公布日为2020年05月19日)，其通过采集驾驶员的闭眼行为并当闭眼行为的时长超过闭眼阈值时，由此判断驾驶员处于第一疲劳状态，过采集驾驶员的打哈欠行为并当打哈欠行为的时长超过打哈欠阈值时，由此判断驾驶员处于第二疲劳状态，过采集驾驶员的心率信息并进行数据处理后，当处理后的心率信息超过疲劳阈值时，由此判断驾驶员处于第三疲劳状态。三个疲劳状态分别通过设置一个权值，再进行叠加，根据叠加值判定疲劳程度，再根据疲劳程度(轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳)通过相应的语音播报和/或震动座椅提醒驾驶员。然而，目前的疲劳结果判断不是非常准确，因此驾驶员的体验非常差，比较反感车辆的这些提醒方式，经常强迫性关闭这个功能，从而导致这个功能几乎成为一个伪命题。另外，心率信息一般是用来反应运动强度、身体异常现象，在疲劳程度上由于人体的差异性没办法很好的表达疲劳，因而也容易造成疲劳误判断。
技术实现思路
为克服传统的驾驶员状态检测方法的精度低下导致驾驶员的驾驶体验不佳的技术问题，本专利技术提供一种驾驶员的驾驶状态检测方法及其安全驾驶方法。本专利技术采用以下技术方案实现：一种驾驶员的驾驶状态检测方法，其包括以下步骤：一、数据采集采集驾驶员在一个单位时间T内的平均心率HR，每次打打哈欠时对头部的遮挡时长TH，驾驶员表情；其中，平均心率HR的计算方法为：采集驾驶员在单位时间T内的胸腔起伏次数B；计算胸腔起伏速率B/min：B/T；根据胸腔起伏速率B/min得到驾驶员的平均心率HR：K*(B/T)，其中，K为转换系数；遮挡时长TH的计算方法为：检测驾驶员的面部器官，定位嘴巴部位；对定位后的嘴巴部位，判断嘴巴是否张开，若嘴巴张开，则判断是否有人手遮挡嘴巴，是则计数一次打哈欠次数；若无法定位嘴巴部位，则检测驾驶员的人手，如果检测到人手，则判断人手遮挡嘴巴并计数一次打哈欠次数，同时记录出现此次人手遮挡嘴巴的时长；统计单位时间T内的打哈欠次数FM，每次人手遮挡嘴巴的时长为相应的遮挡时长TH；二、判断驾驶员身体是否异常根据平均心率HR、遮挡时长TH、驾驶员表情判断驾驶员身体是否异常，同时满足以下条件时，则判断驾驶员身体异常：(1)平均心率HR大于一个心率上限阈值hr2或小于一个心率下限阈值hr1；(2)遮挡时长TH大于一个遮挡阈值th；以及(3)驾驶员表情为异常表情；三、驾驶员身体异常下，检测驾驶员的驾驶状态驾驶状态的检测方法包括步骤：计算驾驶员的综合异常度AD：AD＝a1*△HR+a2*△TH，其中，△HR表示驾驶员身体异常下，平均心率HR与心率下限阈值hr1的差的绝对值或者平均心率HR与心率上限hr2的差的绝对值；△TH表示驾驶员身体异常下，遮挡时长TH与阈值th的差的绝对值，a1和a2分别表示△HR和△TH在计算过程中的权重系数；以及当综合异常度AD大于一个综合异常度阈值ad时，判断驾驶员处于非驾驶状态。作为上述方案的进一步改进，在数据采集中，还采集驾驶员在单位时间T内的前后点头次数N1及每次前后点头的前后点头时长T1和前后点头速度F1，驾驶员在单位时间T内的左右点头次数N2及每次左右点头的左右点头时长T2和左右点头速度F2；还采集驾驶员在单位时间T内的眨眼频率FE；所述驾驶状态检测方法还包括判断驾驶员是否疲劳，所述驾驶员疲劳判断方法包括步骤：步骤一、根据眨眼频率FE、打哈欠频率FM判断驾驶员是否为面部疲劳状态，定义为面部疲劳FF，面部疲劳FF＝1的判断方法为同时满足条件：(1)眨眼频率FE大于一个眨眼频率阈值fe；以及(2)打哈欠频率FM大于一个打哈欠频率阈值fm；步骤二、根据前后点头次数N1、前后点头速度F1、左右点头次数N2、左右点头速度F2判断驾驶员是否为头部疲劳状态，定义为头部疲劳FH，头部疲劳FH＝1的判断方法为同时满足条件：(1)前后点头时长T1大于一个前后点头时长阈值t1或者左右点头时长T2大于一个左右点头时长阈值t2；(2)前后点头次数N1大于一个前后点头次数阈值n1或者左右点头次数N2大于一个左右点头次数阈值n2；以及(3)前后点头速度F1大于一个前后点头速度阈值f1或者左右点头速度F2大于一个左右点头速度阈值f2；以及步骤三，当面部疲劳FF＝1或者头部疲劳FH＝1时，判断驾驶员疲劳；在检测驾驶员的驾驶状态时，所述驾驶状态的检测方法还包括步骤：计算驾驶员的综合疲劳度FD：FD＝b1*△FE+b2*△FM+b3*△T+b4*△N+b5*△F其中，△FE表示驾驶员眨眼频率FE与阈值fe的差的绝对值；△FM表示驾驶员疲劳下，打哈欠频率FM与打哈欠频率阈值fm的差的绝对值；△T表示驾驶员疲劳下，前后点头时长T1与前后点头时长阈值t1的差的绝对值、左右点头时长T2与左右点头时长阈值t2的差的绝对值中的较大值；△N表示驾驶员疲劳下，前后点头次数N1与前后点头次数阈值n1的差的绝对值、左右点头次数N2与左右点头次数阈值n2的差的绝对值中的较大值；△F表示驾驶员疲劳下，前后点头速度F1与前后点头速度阈值f1的差的绝对值、左右点头速度F2与左右点头速度阈值f2的差的绝对值中的较大值；b1、b2、b3、b4、b5分别表示△FE、△FM、△T、△N、△F在计算过程中的权重系数。当综合疲劳度FD大于一个综合疲劳度阈值fd时，也判断驾驶员处于非驾驶状态。作为上述方案的进一步改进，驾驶员表情的判断方法为：获取驾驶员的面部图像；利用卷积神经网络和训练好的表情库，对所述面部图像进行驾驶员面部表情的识别，从而识别出驾驶员表情为正常表情或为异常表情。作为上述方案的进一步改进，通过毫米波雷达检测驾驶员在单位时间T内的胸腔起伏次数B，通过红外相机识别面部器官。进一步地，前后点头次数N1及每次前后点头的前后点头时长T1和前后点头速度F1的计算方法为：采集驾驶员的额头或下巴前后移动的前后移动距离FB以及记录此次出现前后移动距离FB的相应时长；将前后移动距离FB和一个前后移动阈值Tfb进行比较，若前后移动距离FB大于前后移动阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶员的驾驶状态检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：/n一、数据采集/n采集驾驶员在一个单位时间T内的平均心率HR，每次打打哈欠时对头部的遮挡时长TH，驾驶员表情；/n其中，平均心率HR的计算方法为：采集驾驶员在单位时间T内的胸腔起伏次数B；计算胸腔起伏速率B/min：B/T；根据胸腔起伏速率B/min得到驾驶员的平均心率HR：K*(B/T)，其中，K为转换系数；/n遮挡时长TH的计算方法为：检测驾驶员的面部器官，定位嘴巴部位；对定位后的嘴巴部位，判断嘴巴是否张开，若嘴巴张开，则判断是否有人手遮挡嘴巴，是则计数一次打哈欠次数；若无法定位嘴巴部位，则检测驾驶员的人手，如果检测到人手，则判断人手遮挡嘴巴并计数一次打哈欠次数，同时记录出现此次人手遮挡嘴巴的时长；统计单位时间T内的打哈欠次数FM，每次人手遮挡嘴巴的时长为相应的遮挡时长TH；/n二、判断驾驶员身体是否异常/n根据平均心率HR、遮挡时长TH、驾驶员表情判断驾驶员身体是否异常，同时满足以下条件时，则判断驾驶员身体异常：/n(1)平均心率HR大于一个心率上限阈值hr2或小于一个心率下限阈值hr1；/n(2)遮挡时长TH大于一个遮挡阈值th；以及/n(3)驾驶员表情为异常表情；/n三、驾驶员身体异常下，检测驾驶员的驾驶状态/n驾驶状态的检测方法包括步骤：/n计算驾驶员的综合异常度AD：AD＝a1*△HR+a2*△TH，其中，△HR表示驾驶员身体异常下，平均心率HR与心率下限阈值hr1的差的绝对值或者平均心率HR与心率上限hr2的差的绝对值；△TH表示驾驶员身体异常下，遮挡时长TH与阈值th的差的绝对值，a1和a2分别表示△HR和△TH在计算过程中的权重系数；以及/n当综合异常度AD大于一个综合异常度阈值ad时，判断驾驶员处于非驾驶状态。/n...

【技术特征摘要】
1.一种驾驶员的驾驶状态检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：
一、数据采集
采集驾驶员在一个单位时间T内的平均心率HR，每次打打哈欠时对头部的遮挡时长TH，驾驶员表情；
其中，平均心率HR的计算方法为：采集驾驶员在单位时间T内的胸腔起伏次数B；计算胸腔起伏速率B/min：B/T；根据胸腔起伏速率B/min得到驾驶员的平均心率HR：K*(B/T)，其中，K为转换系数；
遮挡时长TH的计算方法为：检测驾驶员的面部器官，定位嘴巴部位；对定位后的嘴巴部位，判断嘴巴是否张开，若嘴巴张开，则判断是否有人手遮挡嘴巴，是则计数一次打哈欠次数；若无法定位嘴巴部位，则检测驾驶员的人手，如果检测到人手，则判断人手遮挡嘴巴并计数一次打哈欠次数，同时记录出现此次人手遮挡嘴巴的时长；统计单位时间T内的打哈欠次数FM，每次人手遮挡嘴巴的时长为相应的遮挡时长TH；
二、判断驾驶员身体是否异常
根据平均心率HR、遮挡时长TH、驾驶员表情判断驾驶员身体是否异常，同时满足以下条件时，则判断驾驶员身体异常：
(1)平均心率HR大于一个心率上限阈值hr2或小于一个心率下限阈值hr1；
(2)遮挡时长TH大于一个遮挡阈值th；以及
(3)驾驶员表情为异常表情；
三、驾驶员身体异常下，检测驾驶员的驾驶状态
驾驶状态的检测方法包括步骤：
计算驾驶员的综合异常度AD：AD＝a1*△HR+a2*△TH，其中，△HR表示驾驶员身体异常下，平均心率HR与心率下限阈值hr1的差的绝对值或者平均心率HR与心率上限hr2的差的绝对值；△TH表示驾驶员身体异常下，遮挡时长TH与阈值th的差的绝对值，a1和a2分别表示△HR和△TH在计算过程中的权重系数；以及
当综合异常度AD大于一个综合异常度阈值ad时，判断驾驶员处于非驾驶状态。


2.如权利要求1所述的驾驶员的驾驶状态检测方法，其特征在于，在数据采集中，还采集驾驶员在单位时间T内的前后点头次数N1及每次前后点头的前后点头时长T1和前后点头速度F1，驾驶员在单位时间T内的左右点头次数N2及每次左右点头的左右点头时长T2和左右点头速度F2；还采集驾驶员在单位时间T内的眨眼频率FE；
所述驾驶状态检测方法还包括判断驾驶员是否疲劳，所述驾驶员疲劳判断方法包括步骤：
步骤一、根据眨眼频率FE、打哈欠频率FM判断驾驶员是否为面部疲劳状态，定义为面部疲劳FF，面部疲劳FF＝1的判断方法为同时满足条件：
(1)眨眼频率FE大于一个眨眼频率阈值fe；以及
(2)打哈欠频率FM大于一个打哈欠频率阈值fm；
步骤二、根据前后点头次数N1、前后点头速度F1、左右点头次数N2、左右点头速度F2判断驾驶员是否为头部疲劳状态，定义为头部疲劳FH，头部疲劳FH＝1的判断方法为同时满足条件：
(1)前后点头时长T1大于一个前后点头时长阈值t1或者左右点头时长T2大于一个左右点头时长阈值t2；
(2)前后点头次数N1大于一个前后点头次数阈值n1或者左右点头次数N2大于一个左右点头次数阈值n2；以及
(3)前后点头速度F1大于一个前后点头速度阈值f1或者左右点头速度F2大于一个左右点头速度阈值f2；以及
步骤三，当面部疲劳FF＝1或者头部疲劳FH＝1时，判断驾驶员疲劳；
在检测驾驶员的驾驶状态时，所述驾驶状态的检测方法还包括步骤：
计算驾驶员的综合疲劳度FD：
FD＝b1*△FE+b2*△FM+b3*△T+b4*△N+b5*△F
其中，△FE表示驾驶员眨眼频率FE与阈值fe的差的绝对值；△FM表示驾驶员疲劳下，打哈欠频率FM与打哈欠频率阈值fm的差的绝对值；△T表示驾驶员疲劳下，前后点头时长T1与前后点头时长阈值t1的差的绝对值、左右点头时长T2与左右点头时长阈值t2的差的绝对值中的较大值；△N表示驾驶员疲劳下，前后点头次数N1与前后点头次数阈值n1的差的绝对值、...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵林峰，周大洋，左灏，陈楷祺，何云，丰肖，曹琴星，蔡必鑫，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34