CN115294730A - 一种基于ai视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，属于安全监测技术领域，包括图像采集模块，用于对驾驶室内驾驶员面部图像进行采集；毫米波雷达检测模块，用于对驾驶室内驾驶员胸腔变化频率信息进行采集；分析模块，用于对图像采集模块以及毫米波雷达检测模块检测到的数据与数据库中的比较分析；控制模块，用于控制对各个模块工作进行控制。通过图像采集模块与毫米波雷达检测模块的相互配合，可以同时对驾驶员的脸部特征以及驾驶员的心理或是生理状态进行监测分析，从而可以通过多个方面更好的对驾驶员的实际状态进行确定，有效避免了传统监测方式容易出现判定误差的情况发生，使得疲劳驾驶状态确定准确性更高。
Description
技术领域
本发明涉及安全监测技术技术领域，具体是一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统。
背景技术
疲劳驾驶是驾驶员驾驶过程中极其危险的一种行为，他不仅是对自身健康安全的不负责，还会对其他人的人身安全造成了威胁，为了避免严重事故的发生，部分车辆上会安装有疲劳驾驶监测装置对驾驶员的状态进行监测，以便出现疲劳驾驶情况时对其进行警示。
现有的疲劳驾驶监测装置中的监测系统主要通过图像采集的方式对驾驶员的面部图像进行采集，然后根据采集到的图像信息判断分析是否存在打哈欠、低头、闭眼等行为，从而得到驾驶员是否存在疲劳驾驶的结论。这种方式虽然可以进行疲劳驾驶警示，但是在遇到光线较暗，或是摄像头距离驾驶员较近或者较远时，就容易出现图像采集上的误差，从而导致算法失效或是不准，容易出现误报警示的情况，使得现有的疲劳驾驶监测系统的报警警示精度不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，包括
图像采集模块，用于对驾驶室内驾驶员面部图像进行采集；
毫米波雷达检测模块，用于对驾驶室内驾驶员胸腔变化频率信息进行采集；
分析模块，用于对图像采集模块以及毫米波雷达检测模块检测到的数据与数据库中的比较分析；
控制模块，用于控制对各个模块工作进行控制；
车载警示模块，用于对驾驶室内的驾驶员进行安全警示；
服务终端，为远程监管服务器，用于远程接收车辆上发出的车辆危险信息并进行判定决断；
警示器，用于对运营监管人员进行安全警示；
数据库，用于对得到的驾驶员图像信息进行对比以确定其具体身份信息。
作为本发明再进一步的方案：其中，所述分析模块包括：
校对数据库，存储有疲劳驾驶判定行为数据，包括打哈欠、持续闭眼、头部下垂或是侧斜等行为，以及正常、睡眠以及亢奋状态下的心跳波动范围数据；
图像分析识别模块，用于对采集到的图像信息与校对数据库中的疲劳驾驶判定数据进行比对；
状态分析识别模块，用于对采集到的胸腔起伏变化数据转化为呼吸心跳频率，并对其心跳频率与校对数据库中的状态判定数据进行比对；
处理模块，用于对图像分析识别模块以及状态识别分析模块识别分析后得到的结果进行汇总分析以得到具体结论。
作为本发明再进一步的方案：其中，所述车载警示模块包括：
车载警示器，用于播放警示音对驾驶员进行警示提醒；
语音播放器，用于自行进行警示语音的录制，并在出现疲劳驾驶或是其他异常情况时播放进行警示提醒。
作为本发明再进一步的方案：其中，所述服务终端包括：
控制器，用于控制信号接收、发放以及数据的分析相关；
显示器，用于对接收到的远程数据信号进行呈现。
作为本发明再进一步的方案：其中，所述服务器终端所接收的信息包括：监测系统发出的驾驶员状态判定信息、图像采集模块采集到的驾驶室内驾驶员的实时图像信息、毫米波雷达检测模块采集并分析后得到的实时心跳数据。
作为本发明再进一步的方案：其中，所述图像采集模块所采集的面部信息特征包括嘴巴特征、眼部特征以及头部特征。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、该基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，通过图像采集模块与毫米波雷达检测模块的相互配合，可以同时对驾驶员的脸部特征以及驾驶员的心理或是生理状态进行监测分析，从而可以通过多个方面更好的对驾驶员的实际状态进行确定，有效避免了传统监测方式容易出现判定误差的情况发生，使得疲劳驾驶状态确定准确性更高。
2、该基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，通过服务终端、警示器以及数据库的配合使用，可以对驾驶室中驾驶员的实时状态进行确定，从而可以对异常状态的驾驶员进行应急处理。
3、还可检测司机心理和情绪波动状态，可以通过心跳和呼吸异常高判断是否情绪激动。
4、通过检测到呼吸心跳，实现车内活体检测，防止宠物和人员遗留报警等应用，包含以上应用但不限于以上应用。
附图说明
图1为本发明基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统系统框图；
图2为本发明基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统工作流程图；
图3为本发明基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统中分析模块工作流程图。
具体实施方式
请参阅图1～3：一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，包括
图像采集模块，用于对驾驶室内驾驶员面部图像进行采集；毫米波雷达检测模块，用于对驾驶室内驾驶员胸腔变化频率信息进行采集；分析模块，用于对图像采集模块以及毫米波雷达检测模块检测到的数据与数据库中的比较分析；控制模块，用于控制对各个模块工作进行控制；车载警示模块，用于对驾驶室内的驾驶员进行安全警示；服务终端，为远程安全服务器，用于远程接收车辆上发出的车辆危险信息并进行判定决断；警示器，用于对安保人员进行安全警示；数据库，用于对得到的驾驶员图像信息进行对比以确定其具体身份信息。更为具体的，通过图像采集模块对驾驶员的面部图像进行采集并将采集到的数据信息传输至分析模块，同时，通过毫米波雷达检测模块对驾驶员的胸腔起伏变化频率进行采集，并将采集到的胸腔起伏变化频率转化为心跳频率(正常人一次呼吸循环心跳四次)，然后将采集到的数据信息传输至分析模块，然后通过分析模块分别对采集到的面部图像进行分析，判断是否存在持续闭眼、打哈欠以及头部下垂或是侧斜的情况，同时，还通过分析模块对采集到到的心跳频率进行比对分析，判断驾驶员的心跳频率是处于睡眠状态范围、正常范围还是亢奋范围，然后，分析模块结合校对后的数据信息对其实时状态进行分析，当图像分析后不存在疲劳行为且心跳范围处于睡眠范围或是亢奋状态时，则判断其为身体不适的异常状态，当图像分析后存在疲劳行为且心跳范围处于睡眠范围时，则判断其为疲劳驾驶状态，当图像分析后不存在疲劳行为且心跳处于正常范围，则判断其为正常状态，分析判断完成后，分析模块会将分析结果信息发送至控制模块，而控制模块根据异常状态或是疲劳驾驶状态控制车载警示模块对驾驶员进行警示提醒，同时控制模块还会将异常状态或是疲劳驾驶状态信息发送至服务终端，而服务终端会根据异常状态或是疲劳驾驶状态控制警示器对远程安保人员进行警示提醒，使得远程安保人员可以接收到车辆驾驶员的异常状态，并对驾驶员的实时状态进行监测，同时，远程服务终端将接收到的驾驶员图像信息发送至数据库，通过数据库进行图像比对确定驾驶员信息，使得安保人员可以在必要时可以快速对车辆异常情况进行应对。
所述分析模块包括：校对数据库，存储有疲劳驾驶判定行为数据，包括打哈欠、持续闭眼、头部下垂或是侧斜等行为，以及正常、睡眠以及亢奋状态下的心跳波动范围数据；图像分析识别模块，用于对采集到的图像信息与校对数据库中的疲劳驾驶判定数据进行比对；状态分析识别模块，用于对采集到的胸腔起伏变化数据转化为呼吸心跳频率，并对其心跳频率与校对数据库中的状态判定数据进行比对；处理模块，用于对图像分析识别模块以及状态识别分析模块识别分析后得到的结果进行汇总分析以得到具体结论。更为具体的，通过分析模块中的图像分析识别模块，可以对采集到的图像中的与校对数据库中的异常行为进行比对，得到驾驶员的违规行为结果信息，同时通过状态分析识别模块对采集到的驾驶员心跳数据信息与校对数据库中的数据进行比对，得到驾驶员异常状态信息，之后通过处理模块对图像分析识别模块以及状态分析识别模块分析识别后得到的数据进行汇总分析，从而可以确定驾驶员的实时状态。
所述车载警示模块包括：车载警示器，用于播放警示音对驾驶员进行警示提醒；语音播放器，用于自行进行警示语音的录制，并在出现疲劳驾驶或是其他异常情况时播放进行警示提醒。更为具体的，通过语音播放器可以自行对亲人警示话语的录制，或是录制鼓励的话语，在驾驶员被判定为疲劳驾驶状态时，通过车载警示器发出警示音对其进行警示提醒，当车载警示器发出的警示音持续五秒后驾驶员状态物明显变化时，语音播放器进行录制的亲人警示话语进行播放，以刺激驾驶员醒来，当遇到异常状态时，则通过语音播放器进行播放鼓励话语，以刺激驾驶员的求生欲望，给后续救援争取时间。
所述服务终端包括：控制器，用于控制信号接收、发放以及数据的分析相关；显示器，用于对接收到的远程数据信号进行呈现。所述服务器终端所接收的信息包括：监测系统发出的驾驶员状态判定信息、图像采集模块采集到的驾驶室内驾驶员的实时图像信息、毫米波雷达检测模块采集并分析后得到的实时心跳数据。更为具体的，通过控制器对数据信息进行接收，然后通过显示器对接收到的信息数据进行展示，并将驾驶室内驾驶员的状态图像向安保人员进行展示，以供安保人员在驾驶员异常状态下对驾驶室内驾驶员的实时状态进行确定，从而便于相关人员对驾驶员的异常状态进行应急处理。
所述图像采集模块所采集的面部信息特征包括嘴巴特征、眼部特征以及头部特征。更为具体的，通过对嘴巴特征：打哈欠，眼部特征：长时间闭眼，头部特征：头部低垂或是头部向两侧歪斜等面部信息特征对驾驶员的疲劳驾驶状态进行确定分析，从而可以得到驾驶员的具体状态。
以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，其特征在于，包括
图像采集模块，用于对驾驶室内驾驶员面部图像进行采集；
毫米波雷达检测模块，用于对驾驶室内驾驶员胸腔变化频率信息进行采集；
分析模块，用于对图像采集模块以及毫米波雷达检测模块检测到的数据与数据库中的比较分析；
控制模块，用于控制对各个模块工作进行控制；
车载警示模块，用于对驾驶室内的驾驶员进行安全警示；
服务终端，为远程监管服务器，用于远程接收车辆上发出的车辆危险信息并进行判定决断；
警示器，用于对运营监管人员进行安全警示；
数据库，用于对得到的驾驶员图像信息进行对比以确定其具体身份信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述分析模块包括：
校对数据库，存储有疲劳驾驶判定行为数据，包括打哈欠、持续闭眼、头部下垂或是侧斜等行为，以及正常、睡眠以及亢奋状态下的心跳波动范围数据；
图像分析识别模块，用于对采集到的图像信息与校对数据库中的疲劳驾驶判定数据进行比对；
状态分析识别模块，用于对采集到的胸腔起伏变化数据转化为心跳频率，并对其心跳频率与校对数据库中的状态判定数据进行比对。
处理模块，用于对图像分析识别模块以及状态识别分析模块识别分析后得到的结果进行汇总分析以得到具体结论。
3.根据权利要求2所述的一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述车载警示模块包括：
车载警示器，用于播放警示音对驾驶员进行警示提醒；
语音播放器，用于自行进行警示语音的录制，并在出现疲劳驾驶或是其他异常情况时播放进行警示提醒。
4.根据权利要求1所述的一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述服务终端包括：
控制器，用于控制信号接收、发放以及数据的分析相关；
显示器，用于对接收到的远程数据信号进行呈现。
5.根据权利要求1所述的一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述服务器终端所接收的信息包括：监测系统发出的驾驶员状态判定信息、图像采集模块采集到的驾驶室内驾驶员的实时图像信息、毫米波雷达检测模块采集并分析后得到的实时心跳数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于AI视频与毫米波雷达融合技术的疲劳驾驶监测系统，其特征在于，所述图像采集模块所采集的面部信息特征包括嘴巴特征、眼部特征以及头部特征。
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