[发明专利]一种基于人脸多参量检测的驾驶危险行为监控方法、系统、设备和可读存储介质

说明书

本发明公开了一种基于人脸多参量检测的驾驶危险行为监控方法、系统、设备和可读存储介质，方法包括以下过程，识别监控图像中的人脸区域，进行人脸检测和人脸对齐，在人脸区域中检测描述人脸特征，根据是否可以检测到人脸特征坐标，判断是否检测到眼睛，如果在预设时间内没有测到检测到眼睛，则触发报警；如果检测到眼睛，通过描述眼睛特征的坐标，进行驾驶疲劳检测，如果是驾驶疲劳，则依据疲劳程度进行报警；如果不是驾驶疲劳，则继续监控驾驶危险行为。通过综合PERCLOS和眼睛闭合时间，并建立与KSS的转换关系评价驾驶员的疲劳程度。通过判断眼睛是否存在于采集到的图像中，识别视线离开行驶方向的驾驶危险行为。

技术领域

本发明属于道路交通安全技术领域，具体属于一种基于人脸多参量检测的驾驶危险行为监控方法、系统、设备和可读存储介质。

背景技术

随着经济的发展和人们对生活品质的要求提高，汽车逐渐在人们心中扮演重要的角色；现代工艺的不断发展，又使得汽车的造价成本不断降低。在汽车价格降低和人们对汽车需求的增加这两个因素的综合作用下，道路上汽车的数量不断增加，由此而生的一个重要问题就是道路交通安全隐患。交通事故导致的死亡在全世界范围内都在上升，由疲劳驾驶引发的事故占主要成分。除此之外，驾驶员的其他危险行为频发，比如低头玩手机、被路旁情况吸引等，这些行为会导致驾驶员视线偏离行驶方向，从而导致交通事故的发生。

采用人脸检测和人脸对齐的方法，通过对驾驶员在驾驶过程中的人脸图像进行分析，可以识别驾驶员的疲劳和视线偏移等驾驶危险行为，从而触发报警。眼睑闭合度(Percentage of Eyelid Closure，PERCLOS)、眨眼频率、打哈欠等是普遍使用的评价参量。PERCLOS通过统计1min内眼睛闭合时间所占的比例，来评价疲劳状态，占比超过80％表示处于疲劳状态。然而，道路交通事故往往会在几秒内发生。PERCLOS由于检测时间过长导致检测灵敏度较差，如果缩短检测时间，就会导致即使PERCLOS达到100％也不足以说明驾驶员处在疲劳状态。对于眨眼频率而言，每个人习惯的眨眼频率不一致，难以形成一个统一的标准。通过嘴巴的开合程度识别打哈欠，但是又难以区分打哈欠与说话，而且疲劳状态与哈欠之间并没有完全的联系。同时，现有方法并没有对低头玩手机、被路旁情况吸引等视线离开行驶方向的驾驶危险行为进行考虑，而这一问题是引发道路交通事故的另一主要原因。

因此，希望可以通过设计一种方法，通过对驾驶员图像进行分析，以更高的灵敏度实时检测驾驶疲劳和视线偏移等驾驶危险行为，并根据检测结果进行报警。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于人脸多参量检测的驾驶危险行为监控方法、系统、设备和可读存储介质。通过综合PERCLOS和眼睛闭合时间，并建立与卡罗琳斯卡睡意评价指标(Karolinska sleepiness scale，KSS)的转换关系评价驾驶员的疲劳程度。通过判断眼睛是否存在于采集到的图像中，识别视线离开行驶方向的驾驶危险行为。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于人脸多参量检测的驾驶危险行为监控方法，包括以下过程，

识别监控图像中的人脸区域，进行人脸检测和人脸对齐，在人脸区域中检测描述人脸特征，根据是否可以检测到人脸特征坐标，判断是否检测到眼睛，如果在预设时间内没有测到检测到眼睛，则触发报警；

如果检测到眼睛，通过描述眼睛特征的坐标，进行驾驶疲劳检测，如果是驾驶疲劳，则依据疲劳程度进行报警；如果不是驾驶疲劳，则继续监控驾驶危险行为。

优选的，具体包括以下步骤，

步骤1，接受输入的监控图像，识别监控图像中的人脸区域；