【技术实现步骤摘要】
一种疲劳驾驶检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及汽车行车安全领域,更具体地,涉及一种疲劳驾驶检测方法及系统。
技术介绍
[0002]疲劳驾驶极易引起交通事故,是指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。随着汽车在我国迅速发展与大众化,疲劳驾驶严重威胁到交通安全,疲劳驾驶形成机理、疲劳驾驶行为失误别、疲劳预警与控制技术等正逐渐成为交通安全的主要研究方向。
[0003]从疲劳驾驶检测的方式来看,现有的解决方案主要分为以下三类:基于驾驶员生理特征、基于车辆运动特征和基于驾驶员面部特征。生理特征一般包括以下几种:眼电波信号、心电波信号、肌电波信号、脑电波信号等,这些生物信号与驾驶员的状态呈现正相关的趋势。针对驾驶员生理特征的检测,主要是通过穿戴相关的仪器设备,直接获取到驾驶员的信号值,然后分析得出驾驶员的疲劳状态。因为这些信息是通过传感器与人体相接触之后获取的,所以可以直观反应驾驶员的疲劳状态,具有很高的准确率。但是,一般情况下此种方法是侵入性的,驾驶员需要配备信号处理装置获取驾驶员的各种生物信号,因此会对驾驶员产生干扰,此外,信号处理装置价格高昂, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种疲劳驾驶检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:采集驾驶信息建立数据集;所述数据集包括图像数据集和操作数据集;所述图像数据集用于存储驾驶员的脸部图像;所述操作数据集用于存储车辆的行驶信息;步骤S2:将图像数据集输入第一检测模型,计算出第一疲劳值;步骤S3:将操作数据集输入第二检测模型,计算出第二疲劳值;步骤S4:根据第一疲劳值和第二疲劳值判断驾驶员是否处于疲劳状态;步骤S5:根据判断结果采取相应的措施。2.根据权利要求1所述的一种疲劳驾驶检测方法,其特征在于,所述步骤S2包括:步骤S2.1:对图像数据集中的脸部图像进行清晰度判断,若清晰度低于预定阈值进行步骤S2.2,否则进行步骤S2.3;步骤S2.2:对脸部图像进行图像降噪和低光增强;步骤S2.3:根据脸部图像的清晰度获取第一权重;步骤S2.4:对图像数据集中的脸部图像进行人脸检测;所述人脸检测采用Adaboost算法的层叠分类器进行;步骤S2.5:对完成人脸检测的脸部图像进行人眼定位;所述人眼定位采用灰度投影法;步骤S2.6:从人眼定位后的脸部图像中提第一取疲劳特征;所述第一疲劳特征为以下至少一项:PERCLOS值、瞳孔直径、眨眼频率和嘴巴张合频率;步骤S2.7:根据第一权重和第一疲劳特征计算出第一疲劳值。3.根据权利要求2所述的一种疲劳驾驶检测方法,其特征在于,所述步骤S2.6包括:步骤S2.61:采用Canny算法对脸部图像的人眼区域进行边缘检测,获取人眼边缘;步骤S2.62:根据人眼边缘的上边缘和下边缘是否重合判断人眼的开闭状态;步骤S2.63:比较人眼边缘内的像素点数量与预设阈值,以此再次判断人眼的开闭状态;所述像素点为肤色像素的像素点;所述预设阈值为动态函数,随脸部图像的变化而变化;步骤S2.64:根据开闭状态获取PERCLOS值和眨眼频率。4.根据权利要求1所述的一种疲劳驾驶检测方法,其特征在于,所述步骤S3包括:步骤S3.1:根据脸部图像的清晰度获取第二权重;步骤S3.2:根据车辆的行驶信息获取对应的驾驶操作和道路行驶规范;所述车辆的行驶信息包括:道路类型、道路方向、车辆行驶线路和车辆行驶速度,通过GPS获取;所述驾驶操作为油门控制和方向盘操作;所述道路行驶规范为当前道路的行驶车速要求和行车线路要求;步骤S3.3:从驾驶操作和道路行驶规范提取第二疲劳特征;所述第二疲劳特征为驾驶操作符合当前道路行驶规范的时长;步骤S3.4:根据第二权重、第二疲劳特征计算出第二疲劳值。5.根据权利要求1所述的一种疲劳驾驶检测方法,其特征在于,所述步骤S5中的措施为
以下至少一项:音响告警、显示器告警、车内警示灯告警、车外警示灯告警、控制车辆减速和发送信息给控制中心。6.一种疲劳驾驶检测系统,其特征在于,包括:采集模块,用于采...
【专利技术属性】
技术研发人员:谭敏谊,
申请(专利权)人:广州途威慧信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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