[发明专利]嵌入式疲劳检测系统及方法有效
申请号: | 201811619526.2 | 申请日: | 2018-12-28 |
公开(公告)号: | CN109770922B | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 余泽凡;何学智;刘小扬 | 申请(专利权)人: | 新大陆数字技术股份有限公司 |
主分类号: | A61B5/18 | 分类号: | A61B5/18 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 350015 福*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | 本发明公开了一种嵌入式疲劳检测系统及方法,包括摄像头、提示设备及嵌入式主控;摄像头采集车内的图像,提示设备将疲劳状态传达给驾驶员。嵌入式主控则计算驾驶员的疲劳状态,通过小型的CNN网络模型检测图像的人脸位置及大小,识别驾驶员的人脸;在预设时间内,计算驾驶员哈欠时间占比,并且计算闭眼时间占比,判定该预设时间内驾驶员的疲劳度;通过状态容器存储当前时间之前预设数量的疲劳度,判断驾驶员的最终疲劳状态。本技术方案通过在PERCLOS算法的基础上引入驾驶员嘴部的检测,同时还通过状态容器引入时间信息,提升了检测的准确性,本发明还使用对硬件性能要求较低的小型CNN网络模型,使得系统可运行于车载的嵌入式系统中,降低了成本。 | ||
搜索关键词: | 嵌入式 疲劳 检测 系统 方法 | ||
【主权项】:
1.一种嵌入式疲劳检测系统,其特征在于,包括摄像头、提示设备及嵌入式主控;所述摄像头采集车内的图像,并传输至所述嵌入式主控;所述提示设备将所述嵌入式主控检测到的疲劳状态传达给驾驶员;所述嵌入式主控包括:人脸检测模块,通过一预训练的小型的CNN网络模型检测图像的人脸位置及大小,进而识别驾驶员的人脸;疲劳检测模块,通过另一预训练的小型的CNN网络模型对图像的眼部及嘴部特征进行数据采集及特征判断;疲劳度判定模块,预设时间内,计算驾驶员哈欠时间占比,并且计算闭眼时间占比,判定该预设时间内驾驶员的疲劳度;状态容器模块,存储当前时间之前预设数量的疲劳度,统计所述状态容器模块内所有疲劳度的数值,判断驾驶员的疲劳状态。
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