[发明专利]一种智能化车载疲劳监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车安全领域，特别涉及一种智能化车载疲劳监测系统。

背景技术

如何为驾驶员提供一个有效实用的安全辅助驾驶系统是车辆安全驾驶的一个重要课题。基于机器视觉的疲劳驾驶检测技术已在国内外开展了广泛研究，其中以驾驶员眼部特征的检测最为广泛。

日常行车时我们都会碰到前一天睡眠时间过少，睡眠质量过差；道路条件甚好致使路面情况单一；遇到风沙、雨、雾、雪天气状况；长时间、长距离行车；车速过快或过慢；到达目的地有时间限制等等情况，这些都会是诱发您疲劳驾驶的因素，甚至车辆自身或车外噪声和振动严重；座椅调整不当等原因都会造成您疲劳驾驶，从而诱发交通事故。

驾车时出现换档不及时、不准确，说明人体已经处于轻微疲劳状态；当出现操作动作呆滞，有时甚至会忘记将要进行的操作，说明人体已处于中度疲劳；当出现下意识操作或出现短时间睡眠现象时，说明人体已处于重度疲劳，往往醒来时便已酿成大祸。在危急情况发生之前，疲劳驾驶的最初迹象是可以被探测出来的，这时响起的警报音往往就是将驾驶员从死神手中拯救出来的最佳时机。

现有的疲劳监测系统主要存在如下的缺陷：

1、监测不准确：现有的疲劳监测方法，要么利用传感器进行监测，要么利用单纯的图像处理。而这两者往往都存在一定的缺陷，常常导致监测结果非常不准确，从而产生误报警。

2、缺乏大数据分析：由于很多驾驶员疲劳驾驶是一个长期性的过程，如果没有针对驾驶员进行长期性的分析。也缺乏第三方对驾驶员进行监督管理，导致很多长期疲劳驾驶的驾驶员不能得到警醒，从而不能防患于未然。

3、算法落后：现有的疲劳监测方法，大都采用老旧的图像算法。而由于疲劳监测和普通的图像识别有很大差异性。如果一味采用旧算法，直接会导致监测结果不准确和算法复杂，处理起来非常缓慢。

发明内容

鉴于此，本发明提供了一种智能化车载疲劳监测系统，该发明具有监测准确、可靠、具备大数据分析和监管功能、改良传统算法，算法陷阱等优点。本发明采用的技术方案如下：

一种智能化车载疲劳监测系统，其特征在于，所述系统包括：车载端、云端、用户移动端和监管端；所述车载端包括：视频采集模块、编码处理模块、算法处理模块、传感器系统、中央处理器和操作界面；所述云端包括：数据传输装置、云端数据接收装置和云端处理器；所述监管端包括：监管部门数据传输装置和监管部门处理器；所述用户移动端包括：移动端数据传输模块和移动端操作界面；

所述视频采集模块信号连接于编码处理模块；所述编码处理模块信号连接于算法处理模块；所述算法处理模块信号连接于中央处理器；所述中央处理器分别信号连接于操作界面、传感器系统、预警装置和数据传输装置；所述数据传输装置信号连接于云端数据传输装置；所述云端数据传输装置分别信号连接于移动端数据传输模块、云端处理器和监管部门处理器；所述移动端数据传输模块信号连接于移动端操作界面；所述云端处理器信号连接于监管部门数据传输装置；所述监管部门数据传输装置信号连接于监管部门处理器；

所述视频采集模块，用于采集驾驶员的面部图像信息，将获取到的图像信息发送至编码处理模块；所述编码处理模块用于将接收到的面部图像信息进行数字视频编解码处理，将处理后的面部图像信息发送至算法处理模块；所述算法处理模块，用于通过图像识别算法对接收到的面部图像信息进行算法处理，判断驾驶员的精神状态，将判断结果发送至中央处理器；所述传感器系统，包括：血氧传感器和酸碱度传感器；所述血氧传感器用于实时监测人体的血氧信息，将监测到的血氧信息发送至中央处理器；所述酸碱度传感器用于监测人体皮肤上的酸碱度值，将监测到的酸碱度值发送至中央处理器；所述中央处理器，用于根据接收到的数据信息判断驾驶员当前是否处于疲劳状态，将判断结果分别发送至操作界面、预警装置和数据传输装置；所述操作界面，用于显示判断结果；所述预警装置，用于根据判断结果发出预警信号；

所述算法处理模块采用的图像识别方法包括以下步骤：

步骤1：对编码处理模块发送过来的图像信息进行基于肤色聚类的人脸检测；

步骤2：根据人脸检测结果，根据眼睛在人脸的几何位置分布，确定眼睛的大概位置，缩小眼球检测的区域范围；

步骤3：在缩小的眼球搜索范围内，利用边缘检测算法对眼部区域进行边缘检测，提取眼部的边缘信息，并对其进行二值化处理，再对二值化后的眼部区域进行连通成分分析，采用基于区域连通的二值图像滤波方法去除眼部周围图像噪声点的干扰；