【技术实现步骤摘要】
基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法
[0001]本专利技术涉及图像分析及识别领域，特别是涉及一种基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法。
技术介绍
[0002]疲劳驾驶是指车辆驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调，而在客观上出现驾驶技能下降的现象。驾驶人睡眠质量差或不足，长时间驾驶车辆，容易出现疲劳。驾驶疲劳会影响到驾驶人的注意、感觉、知觉、思维、判断、意志、决定和运动等诸方面。疲劳后继续驾驶车辆，会感到困倦瞌睡，四肢无力，注意力不集中，判断能力下降，甚至出现精神恍惚或瞬间记忆消失，出现动作迟误或过早，操作停顿或修正时间不当等不安全因素，极易发生道路交通事故。因此，疲劳后严禁驾驶车辆。
[0003]在当前的城市道路、高速公路等道路交通中，交管部门对司机的身体状况、精神状况检测已经越来越严格，除去以往的必要项目例如酒精检测，也开始关注司机的心理健康、疲劳状况等精神状态。司机的疲劳状态在很大程度上影响着司机的驾驶安全。
[0004]目前主要采用的疲劳状态检测方法比较缺乏，主观疲劳检测以问卷形...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述方法包括：建立疲劳驾驶状态下的用户图像样本数据集；基于所述用户图像样本数据集，提取并融合多维面部动作单元和头部姿态特征、多维眼部纹理特征与多维额部纹理特征，获得多维疲劳特征向量；利用MI
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FCBF算法对所述多维疲劳特征向量进行选择，获得低维疲劳特征；根据所述低维疲劳特征，训练Adaboost分类器，生成可用于识别疲劳驾驶状态的分类模型；根据所述分类模型监测用户驾驶状态。2.根据权利要求1所述的基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述建立疲劳驾驶状态下的用户图像样本数据集，包括采用可见光摄像头与红外热像仪采集用户驾驶图像；对所述红外热像仪采集的驾驶图像依次进行人脸定位、人脸校正与面部分隔。3.根据权利要求1所述的基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，采用OpenFace面部行为分析工具提取多维面部动作单元和头部姿态特征，采用灰度梯度共生矩阵提取多维眼部纹理特征与多维额部纹理特征。4.根据权利要求3所述的基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述提取并融合多维面部动作单元和头部姿态特征、多维眼部纹理特征与多维额部纹...
【专利技术属性】
技术研发人员：王诗雨，刘翔，张星，陈莉莉，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：
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