CN102201148A

CN102201148A - 一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法及系统

Info

Publication number: CN102201148A
Application number: CN2011101360655A
Authority: CN
Inventors: 宋友; 罗云峰; 曾立
Original assignee: Beihang University
Current assignee: Beihang University
Priority date: 2011-05-25
Filing date: 2011-05-25
Publication date: 2011-09-28

Abstract

一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法及系统，属于计算机技术领域。本发明包括图像获取部分，利用无线摄像头采集驾驶员面部图像，并通过无线路由器构建的局域网把图像传递到手机端；人眼检测部分，利用adaboost算法进行人脸检测和人眼检测并通过二值化人眼区域的方法判断眼睛状态；疲劳判断部分，根据人眼的睁闭状态，依照PERCLOS的P80测量方法结合眨眼频率计算出疲劳程度；疲劳报警部分，当判断为疲劳状态后，手机以响铃进行报警同时触发报警器进行报警。本发明确保驾驶员在疲劳驾驶的时候及时发出报警信号，保障他们的生命与财产安全，可以用于一般的驾车安全配件，交通监管等场合，也可用于飞行员、船员的疲劳检测。本发明可靠性高、成本低、适用性好。

Description

一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法及系统

技术领域

本发明属于计算机技术领域，涉及一种基于图像处理技术的，根据驾驶员眼睛状态检测驾驶员疲劳程度的疲劳报警系统。

背景技术

目前，在疲劳检测领域，疲劳检测研究方法可分为两大类，一类是从驾驶员自身特征出发检测是否有疲劳产生；另一类是根据车辆的行为表现间接判断驾驶员是否产生疲劳。基于驾驶员的疲劳检测技术是利用摄像机和计算机视觉、数字图像处理、模式识别等技术对视觉特征进行分类识别。通过研究眼睛状态、眼睑眨动、眼球运动、头部的位移面部表情等视觉特征进行疲劳检测。目前的疲劳检测系统主要包括图像获取部分、图像处理和特征检测部分、疲劳判断部分和报警部分。图像获取部分主要通过CMOS摄像头、红外摄像机等装置获取监控场景的图像信息。图像处理和特征检测部分中首先把获得的图像进行预处理，把搀杂的噪声滤除掉，减小后续过程中人脸定位和人眼检测带来的误差。然后运用特征检测算法定位人脸位置，进一步识别人嘴，人眼等部位的状态。疲劳判断部分，统计一段时间内图像处理得到的人脸部特征以及人眼的睁闭状况等结果，计算驾驶员的疲劳程度。报警部分，根据计算出来的疲劳值，决定是否进行报警。基于车辆行为的疲劳检测方法，不是从驾驶员本人出发去研究，而是从驾驶员对车辆的操控情况去间接判断是否有疲劳发生。该类方法是用线路跟踪或结合驾驶车辆与前车的距离等车辆行为表现出的状态进行疲劳检测。在这类技术中，通过传感器获取车辆在行驶过程中的各种参数，根据车辆行驶过程中的异常情况，如车辆是否超过道路标志线、速度是否超速、车辆之间的距离是否太近等，判断驾驶员是否有疲劳产生。PILUTTI T，ULSOY A G在0n-line identification of driver state for lane-keepingtasks[C]//Proc of American Control Conference.1995：678-681和Identification ofdriver state for lane-keeping tasks[J].IEEE Trans on Systems，Man，and Cybernetics：Part A，1999，29(5)：486-502中提出驾驶状态判断可采用路面警告与干预系统。系统模型采用车辆侧面位置作为输入参数，方向盘作为模型输出参数，且系统能在驾驶过程中不断更新参数，模拟驾驶结果表明行驶的宽度和模型参数，能够较好地表示驾驶疲劳。Bertozzi，BROGGI A在Real-time lane and obstacle detect ion on the GOLD system[C]//Proc ofIEEE Intelligent Vehicles Symposium.1996：213-218中开发了基于几何变换以及形态学处理的航线跟踪设备，该系统能够在平路上检测道路航向，且在低光线时效果也很好。

但是，由于驾驶员个体差异以及光线、路面等驾驶环境差异大，目前的疲劳检测方法基本都是基于模拟驾驶环境，少数疲劳检测系统虽然已经应用于真实驾驶环境，但是由于检测不准、售价较高、系统庞大等原因无法得到广泛应用。利用智能手机作为疲劳检测系统的载体降低系统成本，缩小系统体积，方便系统安装，在为驾驶员提供疲劳预警方面会有广泛的应用。

发明内容

为了克服现有疲劳检测系统检测不准确、成本较高的缺点，本发明提出一种基于驾驶员视觉的疲劳检测算法，提高了疲劳检测的准确率和速度，并且将系统安装在智能手机上，降低了因额外增加电子设备所产生的成本。

本发明所采用的技术方案是：通过无线摄像头采集图像数据，在无线路由器所构建的局域网内，通过HTTP协议把图像数据发送到系统处理终端手机。然后进入检测阶段，利用adaboost算法进行人脸检测，通过检测到的人脸缩小人眼检测的范围并检测人眼，把找到的人眼区域二值化处理后可判断出眼睛的睁闭。然后通过统计一段时间内眼睛的睁闭情况，利用PERCLOS的P80测量方法结合眨眼频率计算出疲劳程度。最后，由报警装置接受手机发送的疲劳信号，确认是由检测的手机所发送的信号后，报警器进行报警。

本发明的有益效果是，为疲劳检测领域提出一种新的疲劳检测系统，该系统较已有系统准确度更高，受环境影响较小。不再需要额外生产进行疲劳检测的电子元件，只需在智能手机上安装疲劳检测系统，即可运行该系统，降低了系统成本，提高了系统的可移动性。对于减少交通事故的发生、保障驾驶员生命财产安全有很大作用。

附图说明

下面结合附图和实例对本发明进一步说明。

图1本发明专利的示意图；

图2本发明专利的系统流程图；

图3本发明专利的系统架构图。

具体实施方式

首先安装设备，把无线摄像头固定在机动车上，使摄像头可以采集到驾驶员的头部图像。无线路由器和报警器安装在固定位置，打开手机连接无线路由器。

然后打开手机上疲劳检测软件，此时手机屏幕上显示摄像头采集的视频流，用户调整摄像头位置，使摄像头可以捕捉到人脸图像，然后点击屏幕，系统进行初始化，此时系统需要采集用户睁眼信息，提取用户眼睛特征，作为样本训练系统，要求用户睁眼10秒左右。系统初始化完毕开始运行，如果手机上出现“open”则系统判断眼睛为睁开，如果手机上出现“close”则系统判断眼睛为闭合。如果在检测过程中检测到疲劳信号，则手机会发出声音，并且通知报警器，报警器进行报警。

使用结束后，双击屏幕，系统停止运行。

Claims

1.一种基于视觉的驾驶员疲劳检测系统，其特征在于，包括：

图像获取部分，利用无线摄像头采集驾驶员面部图像，并通过无线路由器构建的局域网把图像传递到手机端；

图像处理部分，首先对获取图像进行预处理，利用adaboost算法进行人脸检测，通过检测到的人脸区域检测人眼，通过二值化人眼区域的方法判断眼睛状态；

疲劳判断部分，根据人眼的睁闭状态，依照PERCLOS的P80测量方法结合眨眼频率计算出疲劳程度；

疲劳报警部分，当判断为疲劳状态后，手机以响铃进行报警同时触发报警器进行报警。

2.一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，通过无线摄像头采集图像数据并发送到手机上，在手机上进行图像处理和疲劳判断，检测到疲劳后触发报警器进行报警。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，打开手机上疲劳检测软件，调整摄像头位置，使摄像头可以捕捉到人脸图像。

4.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，系统进行初始化，采集用户睁眼信息，提取用户眼睛特征，作为样本来训练。

5.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，无线摄像头采集用户图像，在无线路由器所构建的局域网内，通过HTTP协议把图像数据发送到手机。

6.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，在手机端获取图像后首先对图像进行预处理，把搀杂的噪声滤除掉，减小人脸定位和人眼检测的误差。

7.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，利用adaboost算法进行人脸检测，把检测到的人脸分为四个区域，缩小人眼可能出现的区域。

8.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，利用adaboost算法进行人眼检测，并把检测到的人眼区域二值化，根据黑色色素所占比例与系统初始化所得到的用户眼睛特征进行比较判断人眼睁闭，如果手机上出现“open”则判断眼睛为睁开，如果手机上出现“close”则判断眼睛为闭合。

9.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，统计一段时间内眼睛的睁闭情况，利用PERCLOS的P80测量方法结合眨眼频率计算出疲劳程度。

10.根据权利要求2所述的一种基于视觉的驾驶员疲劳检测方法，还包括，判断疲劳后向报警器发送信号，报警器确认是由检测的手机所发送的信号后进行报警。