CN110287916B - 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 - Google Patents
一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110287916B CN110287916B CN201910577752.7A CN201910577752A CN110287916B CN 110287916 B CN110287916 B CN 110287916B CN 201910577752 A CN201910577752 A CN 201910577752A CN 110287916 B CN110287916 B CN 110287916B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- driver
- eye
- preset time
- state
- attention
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
- B60Q9/00—Arrangement or adaptation of signal devices not provided for in one of main groups B60Q1/00 - B60Q7/00, e.g. haptic signalling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
- G06V20/597—Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统,涉及车辆领域。用于判断驾驶员注意力的方法首先获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长,然后当驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长达到第一预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态,并且当驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长达到第二预设阈值时判定驾驶员处于专注状态。最后当驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中。本发明结合驾驶员的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长来判断驾驶员注意力是否集中,提高了判断系统的准确性,满足了更高等级的功能安全要求和增大了驾驶员状态覆盖范围。
Description
技术领域
本发明涉及车辆领域,特别是涉及一种监测驾驶员注意力的方法及系统。
背景技术
对于自动驾驶的辅助驾驶功能来说,如何确保驾驶员按照整车厂设定的危险反应时间来及时的介入驾驶,进而弥补此阶段智能驾驶的可靠性不足的缺陷是一个亟待解决的问题。
现行的解决方案一般分为直接检测和间接检测两种。直接检测主要基于摄像头或者方向盘来收集驾驶员的面部细节变化或者心率及脑电波数据等信息,再通过逻辑算法判断驾驶员是否处于正常驾驶状态。间接检测主要是通过分析驾驶员的驾驶行为结果和转动方向盘及刹车减速的行为特征来综合判断估算驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。
现在主流研究集中于直接检测。其中最相近的解决方案主要聚焦于监测驾驶员眼睛注视的方向是否落在逻辑决策允许的区域内,从而认定驾驶员是否是注意力在道路上从而假定满足条件的驾驶员是处于注意力集中的驾驶状态。现有方案中,容易出现驾驶员骗过检测系统的情况,同时对于驾驶员走神或者发呆的状态容易错判为“注意力集中在路上”,不能够准确判断驾驶员注意力是否集中。
发明内容
本发明第一方面的一个目的是要提供一种用于判断驾驶员注意力的方法,解决现有技术中不能准确判断驾驶员是否处于注意力集中状态从而导致交通事故的发生。
本发明第一方面的进一步目的是要提高判断系统的准确性。
本发明第二方面的目的是要提供一种用于判断驾驶员注意力的系统。
根据本发明的第一方面的目的,本发明提供了一种用于判断驾驶员注意力的方法,包括:
获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长;
当驾驶员在所述第一预设时间内的睁眼时长达到第一预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态,并且当驾驶员在所述第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长达到第二预设阈值时判定驾驶员处于专注状态;
当驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中。
可选地,当驾驶员在所述第一预设时间内的眼睛注视在道路上的时长未达到所述第二预设阈值时判定驾驶员处于分神状态;
当驾驶员处于分神状态且驾驶员在所述第一预设时间内睁眼时长未达到第三预设阈值时初步判定驾驶员注意力不集中,其中,所述第三预设阈值大于所述第一预设阈值。
可选地,所述方法还包括:
获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长;
当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长达到第四预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态;
当初步判定驾驶员注意力集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中。
可选地,当驾驶员处于分神状态且在所述第一预设时间内的睁眼时长达到所述第三预设阈值则判定系统错误;
当驾驶员在所述第一预设时间内处于疲劳状态且处于专注状态则判定系统错误。
可选地,当初步判定驾驶员注意力不集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶。
可选地,当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长未达到所述第四预设阈值时判定驾驶员处于疲劳状态;
当初步判定驾驶员注意力不集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于疲劳状态则最终判定驾驶员注意力不集中并请求车辆系统介入驾驶。
根据本发明第二方面的目的,本发明还提供了一种用于判断驾驶员注意力的系统,包括信息采集模块和信息处理模块,其中
所述信息采集模块,用于获取驾驶员在所述第一预设时间内的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长并发送给所述信息处理模块;
所述信息处理模块配置成当驾驶员在所述第一预设时间内的睁眼时长达到第一预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态、当驾驶员在所述第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长达到第二预设阈值时判定驾驶员处于专注状态,并且在驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中。
可选地,所述信息处理模块还配置成当驾驶员在所述第一预设时间内的眼睛注视在道路上的时长未达到所述第二预设阈值时判定驾驶员处于分神状态,并且驾驶员在所述第一预设时间内睁眼时长未达到所述第三预设阈值时初步判定驾驶员注意力不集中,其中,所述第三预设阈值大于所述第一预设阈值。
可选地,所述信息采集模块还用于获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长并发送给所述信息处理模块;
所述信息处理模块又配置成在初步判定驾驶员注意力集中,并且当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长达到所述第四预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态,则最终判定驾驶员注意力集中。
可选地,所述信息处理模块配置成在初步判定驾驶员注意力不集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶;
所述信息处理模块还配置成在初步判定驾驶员注意力不集中,并且当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长未达到所述第四预设阈值时判定驾驶员处于疲劳状态,则最终判定驾驶员注意力不集中并请求车辆系统介入驾驶。
本发明先获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长,然后当驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长达到第一预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态,并且当驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长达到第二预设阈值时判定驾驶员处于专注状态。最后当驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中。本发明结合驾驶员的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长来判断驾驶员注意力是否集中,提高了判断系统的准确性,满足了更高等级的功能安全要求和增大了驾驶员状态覆盖范围。
本发明当初步判定驾驶员注意力不集中且在第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶。本发明增加了在第二预设时间内驾驶员处于清醒/疲劳状态的判断条件,能够更准确的保证系统的准确性,且更加人性化。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述,本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1是根据本发明一个实施例的用于判断驾驶员注意力的方法的示意性流程图;
图2是根据本发明另一个实施例的用于判断驾驶员注意力的方法的示意性流程图;
图3是驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长的示意性信息图;
图4是驾驶员在第一预设时间内睁眼时长的示意性信息图;
图5是根据本发明一个实施例的用于判断驾驶员注意力的系统的示意性结构图。
具体实施方式
图1是根据本发明一个实施例的用于判断驾驶员注意力的方法的示意性流程图。如图1所示,在一个具体地实施例中,用于判断驾驶员注意力的方法一般性地可包括:
S10,获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1和眼睛注视在道路上的时长S2;
S20,当驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1达到第一预设阈值T1时判定驾驶员处于清醒状态,并且当驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长S2达到第二预设阈值T2时判定驾驶员处于专注状态;
S30,当驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中。
本发明先获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1和眼睛注视在道路上的时长S2,然后当驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1达到第一预设阈值T1时判定驾驶员处于清醒状态,并且当驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长S2达到第二预设阈值T2时判定驾驶员处于专注状态。最后当驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中。本发明结合驾驶员的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长来判断驾驶员注意力是否集中,提高了判断系统的准确性,满足了更高等级的功能安全要求和增大了驾驶员状态覆盖范围。
图2是根据本发明另一个实施例的用于判断驾驶员注意力的方法的示意性流程图。如图2所示,在另一个实施例中,用于判断驾驶员注意力的方法包括:
S10,获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1和眼睛注视在道路上的时长S2;
S20,当驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1达到第一预设阈值T1时判定驾驶员处于清醒状态,并且当驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长S2达到第二预设阈值T2时判定驾驶员处于专注状态;
S30,当驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中;
S40,获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3;
S50,当驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3达到第四预设阈值T4时判定驾驶员处于清醒状态;
S60,当初步判定驾驶员注意力集中且在第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中。
另外,S20还包括:
当驾驶员在第一预设时间内的眼睛注视在道路上的时长S2未达到第二预设阈值T2时判定驾驶员处于分神状态,当驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1未达到第一预设阈值T1时判定驾驶员处于疲劳状态。
S30还包括:
当驾驶员处于分神状态且驾驶员在第一预设时间内睁眼时长未达到第三预设阈值T3时初步判定驾驶员注意力不集中,其中,第三预设阈值T3预设阈值T1。
当驾驶员处于分神状态且在第一预设时间内的睁眼时长S1达到第三预设阈值T3则判定系统错误,当驾驶员在第一预设时间内处于疲劳状态且处于专注状态也判定系统错误。
S50还包括:
当驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长未达到第四预设阈值时判定驾驶员处于疲劳状态。
S60还包括:
当初步判定驾驶员注意力不集中且在第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶。
当初步判定驾驶员注意力不集中且在第二预设时间内驾驶员处于疲劳状态则最终判定驾驶员注意力不集中并请求车辆系统介入驾驶。
当驾驶员在第一预设时间内注意力集中且驾驶员在第二预设时间内处于疲劳状态则最终判定系统错误。
本发明当初步判定驾驶员注意力不集中且在第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶。本发明增加了在第二预设时间内驾驶员处于清醒/疲劳状态的判断条件,能够更准确的保证系统的准确性,且更加人性化。
图3是驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长的示意性信息图,图4是驾驶员在第一预设时间内睁眼时长的示意性信息图。如图3-4所示,其中,T和F无顺序要求。在一个实施例中,由于现在使用的摄像头的一帧图像加上处理所需时间为25ms,本发明中睁眼时长使用4帧数据,眼睛注视在道路上的时长使用8帧数据。因此,第一预设时间可以设置为200ms。也就是说,在第一预设时间内包括两组睁眼时长和一组眼睛注视在道路上的时长。由于现阶段使用的摄像头每帧数据由于系统错误导致的数据失真概率为5%,因此使用的判断帧数需要至少覆盖3帧错误才可以把错误率降到可忽略的数值(3帧错误概率为5%^3=0.0125%,2帧的错误率同理可得为0.25%,1帧的错误率为5%)。由于人的眨眼时间为100~200ms,所以此期间眼睛处于闭着状态的时间应该小于100ms,这是本发明中睁眼时长使用4帧数据的缘由,可以提高准确性。当然,随着摄像头硬件的性能提高,可以使用的数据帧数会更多,也会随之获得更好的准确性。在本发明中睁眼时长使用4帧数据,设置第一预设阈值T1为70%。也就是说,连续的两组4帧数据,至少有一组中至少有3帧数据结果显示驾驶员眼睛是睁着的也就是输出结果为True,才能说明驾驶员是处于清醒状态的。连续的两组4帧数据中均少于3帧数据结果显示驾驶员眼睛是睁着的则输出为False,说明驾驶员处于疲劳状态。
本发明中第二预设阈值T2也设置为70%,也就是说,连续8帧数据中至少6帧数据结果显示驾驶员是眼睛注视在道路上的则输出结果为True,才能说明驾驶员处于专注状态。少于6帧数据结果显示驾驶员是眼睛注视在道路上的则输出结构为False,说明驾驶员处于分神状态。另外,具体的第一预设时间和第一预设阈值T1可以根据不同的安全需求来进行调整。驾驶员眼睛是注视在道路上/不是注视在道路上的判断是根据驾驶员眼睛是否注视在前方的一定阈值范围内来决定的。
具体地,当在200ms内,眼睛注视在道路上的连续8帧数据中至少6帧数据结果为True也就是达到70%判定驾驶员处于专注状态,且两组睁眼时长的4帧数据,至少有一组中至少有3帧数据结果为True也就是达到70%判定驾驶员处于清醒状态则初步判定驾驶员注意力集中。
当在200ms内,眼睛注视在道路上的连续8帧数据中少于6帧数据结果为True也就是没达到70%判定驾驶员处于分神状态,且两组睁眼的4帧数据中至少有一组少于3帧数据结果为True也就是没达到70%则初步判定驾驶员注意力不集中。也就是说,两组睁眼的4帧数据加起来没达到75%。这里,75%为第三预设阈值,也可以根据不同需求设定不同的第三预设阈值。
当在200ms内,眼睛注视在道路上的连续8帧数据中少于6帧数据结果为True也就是没达到70%判定驾驶员处于分神状态,且两组睁眼的4帧数据中均至少有3帧数据结果为True也就是达到75%判定系统错误并退出系统。
当在200ms内,眼睛注视在道路上的连续8帧数据中至少6帧数据结果为True也就是达到70%判定驾驶员处于专注状态,且两组睁眼的4帧数据中均少于3帧数据结果为True也就是没达到70%判定驾驶员处于疲劳状态,则判定系统错误并退出系统。
进一步地,获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3,这里的第二预设时间是可以实际情况或者数据调节的。例如,第二预设时间可以设置为1000ms。
当在1000ms内,睁眼时长的连续40帧数据中至少30帧数据结果为True也就是达到70%判定驾驶员处于清醒状态。这里,第四预设阈值设置为70%,也可以根据不同安全等级的要求设置为其他值,第四预设阈值的设置是与正常驾驶的驾驶员眨眼频率来对比的,正常驾驶的驾驶员眨眼频率是可以根据大数据分析和驾驶员调研来设置的。另外,如果在第一预设时间内判定系统错误后就不需要获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3了,直接退出系统即可。本发明在初步判断的基础上增加了第二次判断,提高了系统判断的正确性。
当在1000ms内,睁眼时长的连续40帧数据中至少30帧数据结果为True也就是达到70%判定驾驶员处于清醒状态,且初步判定驾驶员注意力集中则最终判定驾驶员注意力集中。
当在1000ms内,睁眼时长的连续40帧数据中少于30帧数据结果为True也就是没达到70%判定驾驶员处于疲劳状态,且初步判定驾驶员注意力集中则最终判定系统错误并退出系统。
当在1000ms内,睁眼时长的连续40帧数据中至少30帧数据结果为True也就是达到70%判定驾驶员处于清醒状态,且初步判定驾驶员注意力不集中则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶。这里,提示信息可以通过语音或文字等方式传递。
当在1000ms内,睁眼时长的连续40帧数据中少于30帧数据结果为True也就是没达到70%判定驾驶员处于疲劳状态,且初步判定驾驶员注意力不集中则最终判定驾驶员注意力不集中并请求车辆系统介入驾驶。
图5是根据本发明一个实施例的用于判断驾驶员注意力的系统的示意性结构图。如图5所示,用于判断驾驶员注意力的系统一般性地可包括信息采集模块1和信息处理模块2。其中,信息采集模块1用于获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1和眼睛注视在道路上的时长S2并发送给信息处理模块2。信息处理模块2配置成当驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长S1达到第一预设阈值T1时判定驾驶员处于清醒状态、当驾驶员在第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长S2达到第二预设阈值T2时判定驾驶员处于专注状态,并且在驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中。
另外,信息处理模块2还配置成当驾驶员在第一预设时间内的眼睛注视在道路上的时长S2未达到第二预设阈值T2时判定驾驶员处于分神状态,并且驾驶员在第一预设时间内睁眼时长S1未达到第三预设阈值T3时初步判定驾驶员注意力不集中,其中,第三预设阈值大于第一预设阈值。信息处理模块2又配置成当驾驶员处于分神状态且在第一预设时间内的睁眼时长S1达到第三预设阈值T3则判定系统错误、当驾驶员在第一预设时间内处于疲劳状态且处于专注状态则判定系统错误并将该系统错误信息发送给车辆系统,车辆系统控制判断驾驶员注意力的系统关闭。
进一步地,信息采集模块1还用于获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3并发送给信息处理模块2。
信息处理模块2又配置成在初步判定驾驶员注意力集中,并且当驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3达到第四预设阈值T4时判定驾驶员处于清醒状态,则最终判定驾驶员注意力集中。在初步判定驾驶员注意力集中,并且当驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3未达到第四预设阈值T4时判定驾驶员处于疲劳状态,则最终判定系统错误并将该系统错误信息发送给车辆系统,车辆系统控制判断驾驶员注意力的系统关闭。
信息处理模块2配置成在初步判定驾驶员注意力不集中且在第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶。
信息处理模块2还配置成在初步判定驾驶员注意力不集中,并且当驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长S3未达到第四预设阈值T4时判定驾驶员处于疲劳状态,则最终判定驾驶员注意力不集中并请求车辆系统介入驾驶。
本发明中引入了正常驾驶的驾驶员一段时间范围内眨眼频率作为判断驾驶员是否注意力集中的依据,根据正常驾驶的驾驶员的眨眼频率对比也可以与驾驶员眼睛注视在道路上互做证明,提高系统的识别率和减少漏报。引入新的判断标准可以减少驾驶员发呆、走神等导致系统误判的情况发生,且用两种不同逻辑方案来比对可以提高系统的功能安全等级。另外,与仅仅考虑到驾驶员眼睛是否注视在道路上来判断驾驶员是否注意力集中在驾驶上相比,本发明可以达到更高的功能安全等级,同时增加系统的驾驶员状态监测范围,从而减少事故的发生。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (6)
1.一种用于判断驾驶员注意力的方法,其特征在于,包括:
获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长;
当驾驶员在所述第一预设时间内的睁眼时长达到第一预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态,并且当驾驶员在所述第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长达到第二预设阈值时判定驾驶员处于专注状态;
当驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中;
当驾驶员在所述第一预设时间内的眼睛注视在道路上的时长未达到所述第二预设阈值时判定驾驶员处于分神状态;
当驾驶员处于分神状态且驾驶员在所述第一预设时间内睁眼时长未达到第三预设阈值时初步判定驾驶员注意力不集中,其中,所述第三预设阈值大于所述第一预设阈值;
在初步判定驾驶员注意力集中/注意力不集中之后,所述方法还包括:
获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长;
当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长达到第四预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态;
当初步判定驾驶员注意力集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
当驾驶员处于分神状态且在所述第一预设时间内的睁眼时长达到所述第三预设阈值则判定系统错误;
当驾驶员在所述第一预设时间内处于疲劳状态且处于专注状态则判定系统错误。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
当初步判定驾驶员注意力不集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长未达到所述第四预设阈值时判定驾驶员处于疲劳状态;
当初步判定驾驶员注意力不集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于疲劳状态则最终判定驾驶员注意力不集中并请求车辆系统介入驾驶。
5.一种用于判断驾驶员注意力的系统,其特征在于,包括信息采集模块和信息处理模块,其中
所述信息采集模块,用于获取驾驶员在第一预设时间内的睁眼时长和眼睛注视在道路上的时长并发送给所述信息处理模块;
所述信息处理模块配置成当驾驶员在所述第一预设时间内的睁眼时长达到第一预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态、当驾驶员在所述第一预设时间内眼睛注视在道路上的时长达到第二预设阈值时判定驾驶员处于专注状态,并且在驾驶员处于清醒状态且处于专注状态时初步判定驾驶员注意力集中;
所述信息处理模块还配置成当驾驶员在所述第一预设时间内的眼睛注视在道路上的时长未达到所述第二预设阈值时判定驾驶员处于分神状态,并且驾驶员在所述第一预设时间内睁眼时长未达到第三预设阈值时初步判定驾驶员注意力不集中,其中,所述第三预设阈值大于所述第一预设阈值;
所述信息采集模块还用于获取驾驶员在第二预设时间内的睁眼时长并发送给所述信息处理模块;
所述信息处理模块又配置成在初步判定驾驶员注意力集中,并且当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长达到第四预设阈值时判定驾驶员处于清醒状态,则最终判定驾驶员注意力集中。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,
所述信息处理模块配置成在初步判定驾驶员注意力不集中且在所述第二预设时间内驾驶员处于清醒状态则最终判定驾驶员注意力集中并发送相关提示信息提醒驾驶员安全驾驶;
所述信息处理模块还配置成在初步判定驾驶员注意力不集中,并且当驾驶员在所述第二预设时间内的睁眼时长未达到所述第四预设阈值时判定驾驶员处于疲劳状态,则最终判定驾驶员注意力不集中并请求车辆系统介入驾驶。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910577752.7A CN110287916B (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910577752.7A CN110287916B (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110287916A CN110287916A (zh) | 2019-09-27 |
CN110287916B true CN110287916B (zh) | 2021-11-16 |
Family
ID=68019896
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910577752.7A Active CN110287916B (zh) | 2019-06-28 | 2019-06-28 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110287916B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110287916B (zh) * | 2019-06-28 | 2021-11-16 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 |
CN111476122A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-31 | 杭州鸿泉物联网技术股份有限公司 | 一种驾驶状态监测方法、设备及存储介质 |
CN114103959B (zh) * | 2020-08-31 | 2024-06-21 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 一种酒后驾车的监测装置及方法 |
CN111986443A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 一种疲劳驾驶的监测装置及方法 |
CN112455452A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-09 | 恒大新能源汽车投资控股集团有限公司 | 驾驶状态的检测方法、装置及设备 |
CN113569699B (zh) * | 2021-07-22 | 2024-03-08 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 注意力分析方法、车辆及存储介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1291320A (zh) * | 1998-01-15 | 2001-04-11 | 卡鲁斯·马格努斯有限公司 | 检测困倦及避免汽车司机入睡的方法与装置 |
CN1458006A (zh) * | 2003-07-02 | 2003-11-26 | 北京交通大学 | 基于多特征融合的困倦驾驶检测方法 |
CN101860702A (zh) * | 2009-04-02 | 2010-10-13 | 通用汽车环球科技运作公司 | 全挡风玻璃平视显示器上的驾驶员瞌睡警报 |
CN102316805A (zh) * | 2009-02-13 | 2012-01-11 | 丰田自动车株式会社 | 生理状态推测装置和车辆控制装置 |
CN104688251A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-06-10 | 西安邦威电子科技有限公司 | 一种多姿态下的疲劳及非正常姿态驾驶检测方法 |
CN105574487A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-05-11 | 中国第一汽车股份有限公司 | 基于面部特征的驾驶人注意力状态检测方法 |
CN108682189A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-10-19 | 南京脑桥智能科技有限公司 | 一种学习状态确认系统及方法 |
CN109646024A (zh) * | 2019-01-09 | 2019-04-19 | 浙江强脑科技有限公司 | 疲劳驾驶检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110287916A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070154063A1 (en) * | 1995-06-07 | 2007-07-05 | Automotive Technologies International, Inc. | Image Processing Using Rear View Mirror-Mounted Imaging Device |
AUPQ896000A0 (en) * | 2000-07-24 | 2000-08-17 | Seeing Machines Pty Ltd | Facial image processing system |
-
2019
- 2019-06-28 CN CN201910577752.7A patent/CN110287916B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1291320A (zh) * | 1998-01-15 | 2001-04-11 | 卡鲁斯·马格努斯有限公司 | 检测困倦及避免汽车司机入睡的方法与装置 |
CN1458006A (zh) * | 2003-07-02 | 2003-11-26 | 北京交通大学 | 基于多特征融合的困倦驾驶检测方法 |
CN102316805A (zh) * | 2009-02-13 | 2012-01-11 | 丰田自动车株式会社 | 生理状态推测装置和车辆控制装置 |
CN101860702A (zh) * | 2009-04-02 | 2010-10-13 | 通用汽车环球科技运作公司 | 全挡风玻璃平视显示器上的驾驶员瞌睡警报 |
CN104688251A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-06-10 | 西安邦威电子科技有限公司 | 一种多姿态下的疲劳及非正常姿态驾驶检测方法 |
CN105574487A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-05-11 | 中国第一汽车股份有限公司 | 基于面部特征的驾驶人注意力状态检测方法 |
CN108682189A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-10-19 | 南京脑桥智能科技有限公司 | 一种学习状态确认系统及方法 |
CN109646024A (zh) * | 2019-01-09 | 2019-04-19 | 浙江强脑科技有限公司 | 疲劳驾驶检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN110287916A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
《一种融合视线检测的注意力检测方法》;熊碧辉 等;;《软件导刊》;20180731;第17卷(第7期);第31-36页; * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110287916A (zh) | 2019-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110287916B (zh) | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及系统 | |
CN110696834B (zh) | 驾驶员状态监测方法、装置、系统和控制器 | |
EP2564765B1 (en) | System and method for improving a performance estimation of an operator of a vehicle | |
US9888875B2 (en) | Driver monitoring apparatus | |
US20190161091A1 (en) | Vehicle and method for supporting driving safety thereof | |
CN106218405A (zh) | 疲劳驾驶监控方法及云端服务器 | |
US20230054024A1 (en) | Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and information processing program | |
CN112406882A (zh) | 人机共驾过程驾驶员状态监测装置及可接管能力评估方法 | |
CN102930693A (zh) | 安全驾驶预警系统及方法 | |
CN106257549B (zh) | 用于提供眼睛睁开距离用的参考水平的方法和装置 | |
KR102479049B1 (ko) | 주행상황 판단 정보 기반 운전자 상태 인식 장치 및 방법 | |
CN110816543A (zh) | 一种车辆转弯和变道场景下驾驶员分神驾驶检测和预警系统及方法 | |
CN114194198A (zh) | 一种车辆的控制方法及装置、车辆和存储介质 | |
KR20100028253A (ko) | 운전 보조 장치 및 운전 보조 방법 | |
CN113470314A (zh) | 一种疲劳预警控制方法、装置、设备及汽车 | |
KR20160067681A (ko) | 운전자의 운행 집중도 레벨 분석방법 | |
CN112124320A (zh) | 车辆控制方法、系统及车辆 | |
CN116691719A (zh) | 一种驾驶员预警方法、装置、设备和存储介质 | |
CN116552542A (zh) | 车辆控制方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN103280072B (zh) | 一种防疲劳驾驶装置 | |
CN115923812A (zh) | 一种驾驶员分心驾驶识别方法、装置及存储介质 | |
CN114620073A (zh) | 一种基于驾驶行为检测的自动驾驶约束系统及方法 | |
CN112506353A (zh) | 车辆交互系统、方法、存储介质和车辆 | |
CN114529887A (zh) | 一种驾驶行为分析方法及装置 | |
CN117962901B (zh) | 驾驶状态的调整方法及装置、存储介质、电子设备、计算机程序产品 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |