自动判别睡驾的方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种自动判别睡驾的方法及系统，获取驾驶员的人脸视频，通过远程光电容积脉搏波描记法分析所述人脸视频，得到生命体征数据；将所述生命体征数据与睡驾状态建立对应的关联关系，基于所述关联关系得到关联数据，基于所述关联数据构建训练集；构建基于深度置信网络的睡驾判别模型；将所述训练集输入所述睡驾判别模型进行训练，得到训练好的睡驾判别模型；将待识别的人脸视频输入训练好的睡驾判别模型，得到驾驶员的睡驾状态判定结果

【技术实现步骤摘要】
自动判别睡驾的方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种自动判别睡驾的方法
、
系统
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]在众多的交通事故类型中，除了酒驾，还有一种危险驾驶，数量急剧上升，这就是“睡驾”。“睡驾”是指“在近于睡眠状态中的驾驶行为”，也近乎人们常说的驾车犯困
。
这种“犯困”现象，会让人注意力下降
、
视觉处理程序突然中断
。
对于驾车，尤其是行驶在高速公路的司机来说，十分危险
。
[0003]研究表明，如果按照行驶速度
80
公里
/
小时计，驾驶员开车过程中，眼皮发黏犯困
、
进而眯觉，即使是短短3秒的瞬间，汽车行驶距离已有
70
米，这个“失控”瞬间与距离，一旦诱发事故，损害严重性，可想而知
。
[0004]为了解决驾驶员睡意驾驶而导致的严重损伤和财产损害，国内外提出了很多用于识别驾驶者的睡意的方法
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种自动判别睡驾的方法，其特征在于，所述方法具体包括：获取驾驶员的人脸视频，通过远程光电容积脉搏波描记法分析所述人脸视频，得到生命体征数据；将所述生命体征数据与睡驾状态建立对应的关联关系，基于所述关联关系得到关联数据，基于所述关联数据构建训练集；构建基于深度置信网络的睡驾判别模型；将所述训练集输入所述睡驾判别模型进行训练，得到训练好的睡驾判别模型；将待识别的人脸视频输入训练好的睡驾判别模型，得到驾驶员的睡驾状态判定结果
。2.
根据权利要求1所述自动判别睡驾的方法，其特征在于，所述获取驾驶员的人脸视频，通过远程光电容积脉搏波描记法分析所述人脸视频，得到生命体征数据，包括：对所述人脸视频进红光和绿光分离，得到人脸视频中每一帧图像的红光亮度和绿光亮度；通过每一帧图像的绿光亮度和红光亮度对血液灌注进行描述
,
得到绿光脉搏波和红光脉搏波；基于绿光脉搏波和红光脉搏波得到融合脉搏波信号
。3.
根据权利要求2所述自动判别睡驾的方法，其特征在于，所述获取驾驶员的人脸视频，通过远程光电容积脉搏波描记法分析所述人脸视频，得到生命体征数据，还包括：基于所述绿光脉搏波进行瞬时心率计算，得到瞬时心率
。4.
根据权利要求3所述自动判别睡驾的方法，其特征在于，所述获取驾驶员的人脸视频，通过远程光电容积脉搏波描记法分析所述人脸视频，得到生命体征数据，还包括：对所述融合脉搏波信号的中心率成分进行去除
,
提取出呼吸信号
。5.
根据权利要求4所述自动判别睡驾的方法，其特征在于，所述获取驾驶员的人脸视频，通过远程光电容积脉搏波描记法分析所述人脸视频，得到生命体征数据，还包括：对提取出的呼吸信号进行
FFT
和
PSD
计算
,
得到人体呼吸率
。6.
根据权利要求1所述自动判别睡驾的方法，其特征在于，所述构建基于深度置信网络的睡驾判别模型，包括：所述深度置信网络包括若干个
RBM
，一层一层的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜登斌，
申请(专利权)人：吾征智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：