[发明专利]一种疲劳驾驶检测方法及装置有效

专利信息
申请号: 201110278098.3 申请日: 2011-09-19
公开(公告)号: CN102324166A 公开(公告)日: 2012-01-18
发明(设计)人: 罗海风;何玲君;周建波 申请(专利权)人: 深圳市汉华安道科技有限责任公司
主分类号: G08B21/06 分类号: G08B21/06;G06K9/00
代理公司: 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 代理人: 郭燕
地址: 518055 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 疲劳 驾驶 检测 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及车辆的安全驾驶技术领域,尤其涉及疲劳驾驶的监控技术领域。

背景技术

先进汽车安全技术的发展方向是主动安全技术,即通过对驾驶员和车辆以及周边环境的检测,提前判断可能的危险,并采取措施预防。而驾驶员疲劳驾驶预警技术就是一种典型的主动安全技术。驾驶员处于疲劳状态时,对周围环境的感知能力、形势判断能力和对车辆的操控能力都有不同程度的下降,容易发生交通事故。因此,研究开发高性能的驾驶员注意力实时监测及预警技术,能够有效减少疲劳驾驶等行为带来的隐患,从而达到保障驾驶员人身安全和周边相关人员安全的目的。

目前,疲劳驾驶预警技术一般通过三种方式实现,包括以驾驶员的脸部和眼部为检测对象的疲劳驾驶预警技术、以驾驶员的生理指标为检测对象的疲劳驾驶预警技术、以驾驶员的操作行为为检测对象的疲劳驾驶预警技术。其中最常用的是以驾驶员的眼部为检测对象的疲劳驾驶预警技术,也称为基于机器视觉的疲劳驾驶检测方法,其主要通过检测驾驶员眼部闭合情况来判断驾驶员的疲劳程度,一般采用摄像头进行脸部和眼部图像采集,再通过图像分析方法定位眼睛所在区域,确定眼睛状态来判断驾驶员是否闭眼。这种方法存在一个严重问题:对于面部无任何附加物体的驾驶员,传统的基于机器视觉的眼睛检测及定位方法能够较好地定位出眼睛区域,但是,对于佩戴各种不同样式眼镜/墨镜的驾驶员,由于眼镜影响了该区域的图像的一些参数,使眼睛的精确定位受到了极大的干扰,从而使得眼部状态的检测结果失去有效性。

因此,传统的基于机器视觉的疲劳驾驶检测方法在实际使用中存在着很明显的局限性,难以达到较好的鲁棒性要求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是,提供一种能够抗眼镜干扰的鲁棒性疲劳驾驶检测方法及装置。

根据本发明实施例的一方面,提供一种疲劳驾驶检测方法,包括:人脸获取步骤,基于采集到的驾驶员头部图像定位人脸区域;鼻架定位步骤,基于所述人脸区域检测鼻架区域,所述鼻架区域为连接眼镜左右镜框的连接部架在驾驶员鼻梁上的区域;人眼定位步骤,若检测到鼻架区域,则基于所述鼻架区域获取人眼区域;若没检测到鼻架区域,则基于所述人脸区域定位人眼区域;疲劳判断步骤,基于所述人眼区域分析眼睛闭合状态,将眼睛闭合状态与疲劳标准相比,判断驾驶员是否处于疲劳状态。

进一步地,所述基于鼻架区域获取人眼区域包括:对所述鼻架区域进行平移缩放操作从而获得人眼区域。

进一步地,所述方法还包括:图像旋转步骤;所述图像旋转步骤在所述人脸获取步骤的定位人脸区域之前执行,包括:将所述头部图像顺时针和逆时针分别旋转若干预设角度,使用人脸特征分类器对旋转后的头部图像进行检测,选择匹配程度最高的头部图像作为驾驶员在竖直姿态下的头部图像。

根据本发明实施例的另一方面,提供一种疲劳驾驶检测装置,包括:人脸获取模块,用于基于采集到的驾驶员头部图像定位人脸区域;鼻架定位模块用于基于所述人脸区域检测鼻架区域,所述鼻架区域为连接眼镜左右镜框的连接部架在驾驶员鼻梁上的区域;人眼定位模块,用于当检测到鼻架区域时,基于所述鼻架区域获取人眼区域,当没检测到鼻架区域,则基于所述人脸区域定位人眼区域;疲劳判断模块,用于基于所述人眼区域分析眼睛闭合状态,将眼睛闭合状态与疲劳标准相比,判断驾驶员是否处于疲劳状态。

进一步地,疲劳驾驶检测装置还包括:图像旋转模块,所述图像旋转模块位于所述人脸获取模块前,用于将所述人脸获取模块中采集到的头部图像顺时针和逆时针分别旋转若干预设角度,使用人脸特征分类器对旋转后的头部图像进行检测,选择匹配程度最高的头部图像作为驾驶员在竖直姿态下的头部图像;或者,所述图像旋转模块位于所述鼻架定位模块前,用于将人脸区域顺时针和逆时针分别旋转若干预设角度,使用人脸特征分类器对旋转后的人脸区域进行检测,选择匹配程度最高的人脸区域作为驾驶员在竖直姿态下的人脸区域;或者,所述图像旋转模块用于所述人眼定位模块获取人眼区域前,将所述鼻架区域顺时针和逆时针分别旋转若干预设角度,使用鼻架特征分类器对旋转后的鼻架区域进行检测,选择匹配程度最高的鼻架区域作为驾驶员在竖直姿态下的鼻架区域;或者,所述图像旋转模块用于所述人眼定位模块定位人眼区域前,将所述人脸区域顺时针和逆时针分别旋转若干预设角度,使用人脸特征分类器对旋转后的图像进行检测,选择匹配程度最高的人脸区域作为驾驶员在竖直姿态下的人脸区域。

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