本发明专利技术属于车载技术与机器视觉技术领域，公开了一种基于机器视觉的疲劳监测方法，包括通过机器人自身摄像头采集驾驶人脸部的视频图像；对采集的视频图像进行清洗，获取清洗后的视频图像；对清洗后的视频图像通过三庭五眼准则进行分割，获取眼部视频图像、唇部视频图像和面颊部视频图像；通过眼部视频图像、唇部视频图像和面颊部视频图像，分别实时进行视频图像分析；当识别结果为疲劳时，提示驾驶员。本发明专利技术利用机器人自身的视频采集摄像头硬件和图像处理技术，在进行实时视频采集的同时，实时进行视频图像分析，判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。大幅度提高了驾驶人疲劳判断的准确性和可靠性，保障了驾驶人的行车安全。保障了驾驶人的行车安全。保障了驾驶人的行车安全。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的疲劳监测方法、装置和系统
[0001]本专利技术属于车载技术与机器视觉
，具体涉及一种基于机器视觉的疲劳监测方法、装置和系统。
技术介绍
[0002]随着人们越来越多地选择汽车做为日常生活中的交通工具，交通事故的发生越来越频繁，而驾驶员疲劳驾驶已经变成了导致交通事故的主要原因之一。疲劳后继续驾驶车辆，会感到困倦瞌睡，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，往往会造成用户的注意力不集中，容易造成驾驶事故，对用户和汽车的安全造成威胁，极易发生道路交通事故。在疲劳状态下,驾驶员的眨眼率远远高于非疲劳状态下的眨眼率，通过连续地监测驾驶员可以检测驾驶员的状态。
[0003]现有技术方案主要为以下三种：
[0004]1、车辆行为方案：根据车辆的行为表现间接判断驾驶人是否产生疲劳。根据车辆行驶过程中的异常情况，如车辆驾驶时间，是否超过道路标志线、速度是否超速、车辆之间的距离是否太近等。该方案由于不是直接监测车主，因此存在准确率不高的情况。
[0005]2、车辆辅助系统：基于机器视觉技术的驾驶辅助预警系统，可实时检测驾驶员的疲劳及注意力分散状态，并提供报警信息。在对驾驶员驾驶图像进行采集的过程中，容易出现具有一定倾斜度的驾驶图像，导致传统的基于脑电图识别结合操纵特征的驾驶员疲劳驾驶检测方法，由于需对角度标准差与零速百分比进行准确测量，造成无法有效实现对驾驶员疲劳检测的问题。
[0006]3、机器人方案，目前市场量产车载机器人并不带摄像头硬件及图像处理能力，依赖于车身自带摄像头及车载中控处理运算能力，自身无法满足疲劳检测功能。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的疲劳监测方法、装置和系统，利用机器人自身的视频采集摄像头硬件和图像处理技术，在进行实时视频采集的同时，实时进行视频图像分析，判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。大幅度提高了驾驶人疲劳判断的准确性和可靠性，保障了驾驶人的行车安全，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0009]一种基于机器视觉的疲劳监测方法，包括如下步骤：
[0010]步骤一：通过机器人自身摄像头采集驾驶人脸部的视频图像；
[0011]步骤二：对采集的视频图像进行清洗，获取清洗后的视频图像；
[0012]步骤三：对所述清洗后的视频图像通过三庭五眼准则进行分割，获取眼部视频图像、唇部视频图像和面颊部视频图像；
[0013]步骤四：通过所述眼部视频图像、所述唇部视频图像和所述面颊部视频图像，分别
实时进行视频图像分析；
[0014]步骤五：当图像分析识别结果为疲劳时，实时提示驾驶员，否则，识别结果为非疲劳状态时，则不提示驾驶员。
[0015]优选的，还包括步骤六：对视频图像分析时，通过对原始数据训练的图像辨识模型，对不同的图像进行比对，获得最佳的权系数，取得好的识别结果。
[0016]本专利技术同时提供一种基于机器视觉的疲劳监测方法的装置，所述装置包括TFT显示器，NXP芯片，背光驱动器，摄像头以及单片机，NXP芯片通过背光驱动器与TFT显示器相连，摄像头与NXP芯片电连接，NXP芯片与单片机电连接。
[0017]优选的，还包括CAN总线，NXP芯片与单片机通过CAN总线通信。
[0018]本专利技术同时提供一种基于机器视觉的疲劳监测方法的系统，包括车载机器人头部实体和车载机器人控制器，车载机器人头部实体和车载机器人控制器电连接，车载机器人头部实体包括摄影头，表情显示以及头部动作、姿态，车载机器人控制器包括情绪/疲劳识别，人脸识别，机器人行为输出，讲话方向定位以及CAN唤醒。
[0019]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0020]1、本专利技术提出了一种基于机器视觉的疲劳监测方法、装置和系统，能够利用机器人的视频采集摄像头硬件和图像处理技术，在进行实时视频采集的同时，实时进行视频图像分析，判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。
[0021]2、本专利技术提出了一种目前市面没有的车载机器人方案，机器人自带摄像头及处理能力，不依赖于车身本身是否配置摄像头及车载中控处理能力，即可满足疲劳监测技术。
[0022]3、疲劳监测技术稳定，满足车内各种光照条件及外部环境，快速实现，能够准确的监测到驾驶员疲劳状态。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的方法流程图。
[0024]图2为本专利技术硬件框架图。
[0025]图3为本专利技术系统框架图。
[0026]图4为本专利技术装置外观结构示意图。
具体实施方式
[0027]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，所描述的实施例仅仅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。
[0028]请参阅图1，本专利技术提供一种基于机器视觉的疲劳监测方法，包括如下步骤：
[0029]步骤一：通过机器人自身摄像头采集驾驶人脸部的视频图像；
[0030]步骤二：对采集的视频图像进行清洗，获取清洗后的视频图像；
[0031]步骤三：对所述清洗后的视频图像通过三庭五眼准则进行分割，获取眼部视频图像、唇部视频图像和面颊部视频图像；
[0032]步骤四：通过所述眼部视频图像、所述唇部视频图像和所述面颊部视频图像，分别
实时进行视频图像分析；
[0033]步骤五：通过对原始数据训练的图像辨识模型，对不同的图像进行比对，获得最佳的权系数，取得好的识别结果；
[0034]步骤六：当图像分析识别结果为疲劳时，实时提示驾驶员，否则，识别结果为非疲劳状态时，则不提示驾驶员。
[0035]如图2和图4所示，本专利技术同时提供一种基于机器视觉的疲劳监测方法的装置，所述装置包括TFT显示器，NXP芯片，背光驱动器，摄像头以及单片机，NXP芯片通过背光驱动器与TFT显示器相连，摄像头与NXP芯片电连接，NNXP芯片与单片机通过CAN总线通信。
[0036]如图3所示，本专利技术同时提供一种基于机器视觉的疲劳监测方法的系统，包括车载机器人头部实体和车载机器人控制器，车载机器人头部实体和车载机器人控制器电连接，车载机器人头部实体包括摄影头，表情显示以及头部动作、姿态，车载机器人控制器包括情绪/疲劳识别，人脸识别，机器人行为输出，讲话方向定位以及CAN唤醒。
[0037]本专利技术所采用的器件名称、型号和生产商如表1所示：
[0038]名称型号厂商NxPimx6ULSocMCIMX6G2AVM05AA恩智浦CameraAR0144ATSM20XUEA0
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DRBR安森美IRLEDSFH4725ASA01OSRAMDRAMMT41K256M1本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的疲劳监测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：通过机器人自身摄像头采集驾驶人脸部的视频图像；步骤二：对采集的视频图像进行清洗，获取清洗后的视频图像；步骤三：对所述清洗后的视频图像通过三庭五眼准则进行分割，获取眼部视频图像、唇部视频图像和面颊部视频图像；步骤四：通过所述眼部视频图像、所述唇部视频图像和所述面颊部视频图像，分别实时进行视频图像分析；步骤五：当图像分析识别结果为疲劳时，实时提示驾驶员，否则，识别结果为非疲劳状态时，则不提示驾驶员。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的疲劳监测方法，其特征在于：还包括步骤六：对视频图像分析时，通过对原始数据训练的图像辨识模型，对不同的图像进行比对，获得最佳的权系数，取得好的识别结果。3.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：李锐明，
申请(专利权)人：苏州安睿信通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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