CN105719431A - 一种疲劳驾驶检测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种疲劳驾驶检测系统，包括驾驶人图像采集模块，利用摄像头拍摄驾驶人行车过程中的图像序列；驾驶人面部检测模块，对采集的图像进行处理，根据驾驶员的眼动规律和/或行为判断驾驶人的疲劳程度；驾驶人生理特性监测模块，检测驾驶人的生理指标，判断驾驶人的疲劳程度；道路视频采集模块，利用摄像头获取路况信息；车道偏离检测模块，对路况信息进行处理，通过车道线偏离检测，判断驾驶人的疲劳程度；疲劳驾驶判断模块，结合上述模块输出的信息，综合计算并判定驾驶人是否处于疲劳状态。本发明结合驾驶人面部信息、生理信息以及车道偏离信息，综合计算后才判定驾驶人是否处于疲劳状态，能够有效提高疲劳驾驶检测的准确性和稳定性。

Description

一种疲劳驾驶检测系统
[技术领域]
本发明涉及汽车安全驾驶，尤其涉及一种疲劳驾驶检测系统。
[背景技术]
通过对我国2013年-2015年全国一次死亡人数3人以上重大交通事故分析后发现，因驾驶人原因导致的交通事故超90％，国外研究显示，与驾驶人因素相关的事故约占95％，这表明驾驶人是事故预防的核心。疲劳驾驶，是指驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调，而在客观上出现驾驶技能下降的现象。驾驶疲劳会影响到驾驶人的注意、感觉、知觉、思维、判断、意志、决定和运动等诸方面，对行车安全威胁极大。现有的疲劳驾驶检测技术分为两大类，一是对驾驶人驾车行为分析，即通过记录和解析驾驶人转动方向盘、踩刹车等行为特征，判别驾驶人是否疲劳。另一类检测方法是通过图像分析手段对驾驶人脸部眼睛特征进行疲劳评估。
申请号为CN201510475351.2的发明公开一种疲劳驾驶检测方法，该检测方法包括以下步骤：驾驶人身份认证、驾驶时间累计、表情状态提取、肢体状态提取、路况信息收集、车辆操控状态提取和疲劳驾驶检测步骤。本发明还提供一种疲劳驾驶检测系统。本发明提供的疲劳驾驶检测方法和系统，通过人脸识别，跟踪驾驶人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；跟踪驾驶人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，以此检测驾驶人是否处于疲劳驾驶状态。
通过对驾驶人驾驶行为分析进行疲劳驾驶检测的方法，受驾驶人驾驶习惯影响极大，准确性较低。通过图像分析对驾驶人脸部眼睛特征进行疲劳驾驶检测的方法，比较可靠但存在许多干扰，如驾驶人眼镜反光、配戴墨镜或是阳光直射，夜间光线暗等情况下，该方法会受到极大干扰甚至不能工作。
[发明内容]
本发明要解决的技术问题是提供一种能有效提高疲劳驾驶检测的准确性和稳定性的疲劳驾驶检测系统。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，一种疲劳驾驶检测系统，包括：
驾驶人图像采集模块：利用摄像头拍摄驾驶人行车过程中的图像序列；
驾驶人面部检测模块：对驾驶人图像采集模块采集的图像进行处理，根据驾驶员的眼动规律和/或行为判断驾驶人的疲劳程度；
驾驶人生理特性监测模块：检测驾驶人的生理指标，判断驾驶人的疲劳程度；
道路视频采集模块：利用摄像头获取路况信息；
车道偏离检测模块：对道路视频采集模块获取的路况信息进行处理，通过车道线偏离检测，判断驾驶人的疲劳程度；
疲劳驾驶判断模块：结合驾驶人面部检测模块、驾驶人生理特性监测模块和车道偏离检测模块输出的信息，综合计算并判定驾驶人是否处于疲劳状态。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，驾驶人面部检测模块利用图像处理算法对驾驶人眼部、鼻部和嘴部进行检测，根据眼睛的张合程度、眨眼频率、鼻子的移动范围及移动频率和嘴的张合状况判断驾驶人的疲劳程度。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，包括统计单位时间内，眼睛闭合程度超过80％的时间，利用PERCLOS算法，计算PERCLOS值，根据PERCLOS值判断驾驶人的疲劳程度；统计单位时间内，鼻尖平移的距离，根据单位时间内，鼻尖平移的距离判断驾驶人的疲劳程度；统计单位时间内，驾驶人打哈欠的次数，根据单位时间内，驾驶人打哈欠的次数判断驾驶人的疲劳程度。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，驾驶人生理特性监测模块利用生理指标监测智能手环采集驾驶人生理指标，根据分析驾驶人实时的心率、血压、体温和/或呼吸频率的变化情况，判断驾驶人的疲劳程度。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，车道偏离检测模块的车道线偏离检测包括在未打转向灯的情况下，判断车辆横越当前车道标识线的趋势。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，根据车辆相对于车道的位置，计算车辆的侧向运动速度，预测车辆将横越车道标识的时间，当该时间低于设定值时，判定车辆即将压线，有横越当前车道标识线的趋势。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，获取车辆在当前车道中位置参数，计算车辆到自身车道线的距离，当检测到车辆距离自身车道线距离低于设定值时，判定车辆即将压线，有横越当前车道标识线的趋势。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，统计单位时间内车辆即将压线的次数，单位时间内车辆即将压线的次数越多，表明驾驶人的驾驶行为越差。
以上所述的疲劳驾驶检测系统，疲劳驾驶判断模块使用大数据分析方法、机器学习方法或统计学方法，综合计算并判定驾驶人是否处于疲劳状态。
本发明结合驾驶人面部检测模块、驾驶人生理特性监测模块和车道偏离检测模块输出的信息，综合计算并判定驾驶人是否处于疲劳状态，能够有效提高疲劳驾驶检测的准确性和稳定性。
[附图说明]
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明实施例疲劳驾驶检测系统的原理框图。
图2是本发明实施例驾驶人面部检测流程图。
图3是本发明实施例疲劳驾驶检测系统的流程图。
[具体实施方式]
本发明实施例疲劳驾驶检测系统包含6个模块：驾驶人图像采集模块、驾驶人面部检测模块、驾驶人生理特性监测模块、道路视频采集模块、车道偏离检测模块和疲劳驾驶判断模块。
1)驾驶人图像采集模块：利用摄像头拍摄驾驶人行车过程中的图像序列；
2)驾驶人面部检测模块：检测驾驶人面部，通过图像处理算法，根据驾驶人的眼动规律和/或行为判断驾驶人是否疲劳；
检测驾驶人面部可使用模板匹配，人脸形状、纹理、颜色特征，神经网络，支持向量机，Adaboost算法等方法。
通过图像处理算法对驾驶人眼部、鼻部、嘴部进行检测，眼睛的张合程度及眨眼频率、鼻子的移动范围及移动频率、嘴巴的张合状态都可直观明显的反映出驾驶人的精神状态，眼皮覆盖眼睛的比例以及眨眼的频率增加，表明驾驶人疲劳程度越严重。当驾驶人处于疲劳状态时，对周围环境的观察次数会明显降低，鼻尖左右摆动的幅度和频率也会相应的下降。所以结合驾驶人眼睛、鼻子、嘴巴的状态可判断驾驶人精神状态。
眼睛状态的具体判定方法可使用PERCLOS算法，测量单位时间t时间内，眼睛闭合程度超过80％的时间t0，使用公式P＝(t0/t)计算PERCLOS值，当PERCLOS值大于0.4时，表示驾驶人出现疲劳状态。
鼻子状态的具体判定方法采用统计单位时间t内，鼻尖平移的距离s，s越小，表明驾驶人对周围环境观察的次数越少，表明驾驶人越疲劳。
嘴巴状态的具体判定方法采用统计单位时间t内，驾驶人打哈欠的次数n，n越大，表明驾驶人越疲劳。
综合眼睛、鼻子、嘴巴的状态，给出驾驶人面部检测模块的判定结果：驾驶人精神状态是正常或者疲劳。
3)驾驶人生理特性监测模块：生理指标可准确反映驾驶人的驾驶状态，生理指标监测智能手环佩戴便捷，不会对驾驶产生干扰或使驾驶人产生抵触情绪，生理指标监测智能手环采集驾驶人的心率、血压、体温、呼吸频率中的至少一种。当驾驶人驾驶状态逐渐变差或反应逐渐迟缓，即驾驶人出现疲劳状态时，驾驶人的心率、血压、体温、呼吸频率都会发生相应变化。疲劳状态下，心率会趋于平缓并随时间的增加而下降、血压的舒张压随时间的增加逐渐升高，收缩压逐渐下降、体温及呼吸频率均逐渐上升。通过分析驾驶人实时的心率、血压、体温、呼吸频率的变化情况，判断驾驶人的生理状态。
具体判定方法：将生理指标监测手环采集到的数据，与正常状态下各项指标的数据进行对比，正常状态下各指标的数据与异常状态会发生的变化如下表所示：
综合各项指标的变化情况，给出驾驶人生理特性检测模块的判定结果：驾驶人生理状态是正常或者疲劳。
4)道路视频采集模块：利用摄像头拍摄车辆前方/周围的路况信息。
5)车道偏离检测模块：道路视频采集模块拍摄的图像确定车辆偏离车道的趋势。
驾驶人处于疲劳状态或精神不集中时，控制车辆的行动会变迟缓，小幅修正方向盘的动作减少，过长时间的方向盘静止会导致车辆偏离当前车道。对道路视频采集模块采集到的图像序列用人工智能算法做车道线偏离检测，检测车道线的方法有模型匹配法、特征检测法等，再计算在未打转向灯的情况下，车辆是否有横越当前车道标识线的趋势。
具体判定方法有：1.根据车辆相对于车道的位置，计算车辆的侧向运动速度，预测车辆将横越车道标识的时间，当该时间低于设定值时，判定车辆即将压线；2.获得车辆在当前车道中位置参数，计算车辆到自身车道线的距离，当检测到车辆距离自身车道线距离低于设定值时，判定车辆即将压线。统计单位时间t内，车辆即将压线的次数m，m越大，表明驾驶人的驾驶行为越差。
根据车辆当前行驶状态，给出车道偏离检测模块的判定结果：驾驶人行为状态是正常或者疲劳。
6)疲劳驾驶判断模块：结合驾驶人面部检测模块、驾驶人生理特性监测模块以及车道偏离检测模块输出的信息，可得到驾驶人的精神状态、生理状态以及行为状态，使用大数据分析方法、机器学习方法或统计学方法综合计算并判定驾驶人是否处于疲劳状态。

Claims (9)

1.一种疲劳驾驶检测系统，其特征在于，包括：
驾驶人图像采集模块：利用摄像头拍摄驾驶人行车过程中的图像序列；
驾驶人面部检测模块：对驾驶人图像采集模块采集的图像进行处理，根据驾驶员的眼动规律和/或行为判断驾驶人的疲劳程度；
驾驶人生理特性监测模块：检测驾驶人的生理指标，判断驾驶人的疲劳程度；
道路视频采集模块：利用摄像头获取路况信息；
车道偏离检测模块：对道路视频采集模块获取的路况信息进行处理，通过车道线偏离检测，判断驾驶人的疲劳程度；
疲劳驾驶判断模块：结合驾驶人面部检测模块、驾驶人生理特性监测模块和车道偏离检测模块输出的信息，综合计算并判定驾驶人是否处于疲劳状态。
2.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，驾驶人面部检测模块利用图像处理算法对驾驶人眼部、鼻部和嘴部进行检测，根据眼睛的张合程度、眨眼频率、鼻子的移动范围及移动频率和嘴的张合状况判断驾驶人的疲劳程度。
3.根据权利要求2所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，包括统计单位时间内，眼睛闭合程度超过80％的时间，利用PERCLOS算法，计算PERCLOS值，根据PERCLOS值判断驾驶人的疲劳程度；统计单位时间内，鼻尖平移的距离，根据单位时间内，鼻尖平移的距离判断驾驶人的疲劳程度；统计单位时间内，驾驶人打哈欠的次数，根据单位时间内，驾驶人打哈欠的次数判断驾驶人的疲劳程度。
4.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，驾驶人生理特性监测模块利用生理指标监测智能手环采集驾驶人生理指标，根据分析驾驶人实时的心率、血压、体温和/或呼吸频率的变化情况，判断驾驶人的疲劳程度。
5.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，车道偏离检测模块的车道线偏离检测包括在未打转向灯的情况下，判断车辆横越当前车道标识线的趋势。
6.根据权利要求5所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，根据车辆相对于车道的位置，计算车辆的侧向运动速度，预测车辆将横越车道标识的时间，当该时间低于设定值时，判定车辆即将压线，有横越当前车道标识线的趋势。
7.根据权利要求5所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，获取车辆在当前车道中位置参数，计算车辆到自身车道线的距离，当检测到车辆距离自身车道线距离低于设定值时，判定车辆即将压线，有横越当前车道标识线的趋势。
8.根据权利要求6或7所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，统计单位时间内车辆即将压线的次数，单位时间内车辆即将压线的次数越多，表明驾驶人的驾驶行为越差。
9.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，疲劳驾驶判断模块使用大数据分析方法、机器学习方法或统计学方法，综合计算并判定驾驶人是否处于疲劳状态。
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