[发明专利]一种疲劳驾驶检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于汽车驾驶领域，具体涉及一种疲劳驾驶检测方法及系统。

背景技术

近年来，随着汽车使用量的增长，交通事故的发生率逐年增加，驾驶安全成为日益被关注的问题。在由于危险驾驶行为引发的交通事故中，疲劳驾驶占据了相当一部分比例，据国家有关部门统计，因疲劳驾驶造成的交通事故占20％左右。因此多年来，驾驶疲劳检测一直是学术界和工业界的研究热点。迄今为止，已有的疲劳驾驶检测方法可以归纳为三类：

第一类：检测人体生物信号，譬如通过分析驾驶员的脑电图/心电图中特定的频谱段，从而检测驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；

第二类：检测面部表情和肢体动作，譬如通过检测驾驶员闭眼的时间，打呵欠的频次，低头的频次，身体是否前倾等等，从而判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；

第三类：检测车辆操控状态，譬如通过检测方向盘转动角度的变化频幅，加速度(油门)的变化频幅，车道偏移度等等，分析驾驶员的驾驶能力是否下降，从而判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。

本发明的发明人经过研究发现，在现有三类疲劳驾驶检测方法中，其中基于人体生物信号的检测方法，具有较高的准确度，但是需要驾驶员佩戴一些接触式的电子设备，譬如检测脑电信号的头带装置，对于这些装置或设备，驾驶员通常是比较反感和排斥的。而基于“面部表情和肢体动作”或是“车辆操控状态”的检测方法，方便易行，但是对于不同的驾驶员，在辨别疲劳或不疲劳时，这些信号的界定区域(即阈值)存在差异，因而目前提出的这些检测方法，通常是基于与个体无关的一个通用模型，其准确度在不同的驾驶员之间存在较大的差异。

发明内容

针对现有技术存在的疲劳驾驶检测方法中，通常是基于与个体无关的一个通用模型，其准确度在不同的驾驶员之间存在较大差异的技术问题，本发明提供一种基于驾驶员行驶状态跟踪的疲劳驾驶检测方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种疲劳驾驶检测方法，该方法包括以下步骤：

驾驶员身份认证，根据驾驶员在当前时段的视频影像，通过人脸识别，对当前正在驾驶车辆的驾驶员身份进行认证；

驾驶时间累计，根据驾驶员的身份认证结果，获取驾驶员的驾驶时间记录；

表情状态提取，根据驾驶员在当前时段的视频影像，提取驾驶员在当前时段的表情状态；

肢体状态提取，根据驾驶员在当前时段的视频影像，提取驾驶员在当前时段的肢体状态；

路况信息收集，根据场景摄像头在当前时段拍摄的视频影像，获取驾驶员驾驶车辆周边的环境信息；

车辆操控状态提取，结合路况信息以及车辆的驾驶状态，提取驾驶员在当前时段对车辆的操控状态；

疲劳驾驶检测，以当前时段累计驾驶时间作为驾驶员表情状态、肢体状态和车辆操控状态的时间戳，更新跟踪驾驶员行驶状态变化的数据，分析更新数据中驾驶员的状态变化，判断当前时刻驾驶员是否处于疲劳驾驶。

本发明提供的疲劳驾驶检测方法，通过人脸识别，跟踪驾驶员面部表情和肢体动作随时间推移，呈现出从正常状态到疲劳状态变化，譬如闭眼时间变长，低头频次增加等；跟踪驾驶员车辆操控状态是否随时间下降，譬如方向盘转动方差变大等，以此检测驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。本发明提供的疲劳驾驶检测方法避免了预先设定一个界定阈值，其准确度不受驾驶员个体差异的影响。

进一步，所述驾驶员身份认证包括以下步骤：

根据驾驶员在当前时段的视频影像，提取出起止帧/中间帧视频影像中驾驶员脸部区域的关键点；

根据关键点的相对位置，对脸部区域进行大小正规化；

通过卷积神经网络，从大小正规化后的脸部区域中提取脸部特征；

运用概率线性分析模型，计算当前提取脸部特征与注册过的驾驶员脸部特征的相似度，如果相似度大于等于0.9，则当前时段驾驶员的身份就是该注册过的驾驶员；如果相似度小于0.9，则需要对当前时段的驾驶员进行注册，以当前时段中间帧检测到的脸部区域，作为该驾驶员的身份标记。

进一步，所述驾驶时间累计包括以下步骤：

如果最近一次检测到该驾驶员驾驶车辆的时间，与当前时刻的时间差距大于等于4小时，则把最近一次检测到该驾驶员驾驶车辆的时间替换为当前时刻，把最近一次检测时累计的驾驶时间替换为120秒，并把驾驶员注册时用的脸部区域替换为当前时段中间帧检测到的脸部区域；