CN115512337A - 疲劳驾驶检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明属于智能汽车技术领域，公开了一种疲劳驾驶检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；根据光线强度确定补光等级；根据补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使补光灯根据补光等级进行补光；接收视频采集装置在补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；根据视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。通过上述方式，对当前环境的光线强度进行智能补光，提升了司机面部表情录制视频的质量，通过高质量的视频数据可快速并准确地判断出司机的驾驶状态，减少安全隐患。解决了现有的疲劳驾驶检测方案对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后的问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能汽车技术领域，尤其涉及一种疲劳驾驶检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前网约车已经融入到了人们的生活中，人们选择网约车出行非常普遍，网约车平台造就了很多工作岗位，出现了很多专职网约车司机。有部分网约车司机为了增加收入，常常会延长工作时间，由于工作时间长，网约车司机在夜间行驶的时候容易疲劳驾驶，极易发生道路交通事故，对司机和乘客的安全造成极大的威胁。
现有的疲劳驾驶检测方案通过录制司机的面部视频，采用图像识别或者面部特征比对的方式判断司机是否处于疲劳驾驶，但是该方案没有考虑到夜间行车的复杂环境。在夜间行车过程中周围环境在变化，车内的光线也在不断的变化，在光线不足的路段采集到的司机面部视频信息不够清楚，从而导致对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后，存在较大的安全隐患。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种疲劳驾驶检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有的疲劳驾驶检测方案对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后，存在较大的安全隐患的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种疲劳驾驶检测方法，所述方法包括以下步骤：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；
根据所述光线强度确定补光等级；
根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光；
接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；
根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
可选地，所述根据所述光线强度确定补光等级，包括：
将所述光线强度与预设光线强度阈值进行比对；
在所述光线强度小于所述预设光线强度阈值时，根据所述光线强度以及所述预设光线强度阈值计算光线强度差值；
根据所述光线强度差值确定补光等级。
可选地，所述根据所述光线强度差值确定补光等级，包括：
根据所述光线强度差值从预设映射关系中查找对应的补光等级，其中，所述预设映射关系中包括光线强度差值以及一一对应的补光等级。
可选地，所述根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测之后，所述方法还包括：
对所述视频数据的质量进行评估，得到质量评分；
在所述质量评分低于预设评分时，对所述预设光线强度阈值进行调整，根据调整后的预设光线强度阈值对存储有预设光线强度阈值的预设存储区域进行更新。
可选地，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度，包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；
获取当前时间信息，根据所述当前时间信息确定当前环境是否需要补光；
在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；
获取所述光感装置采集的光线强度。
可选地，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度，包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；
获取当前时间信息以及当前天气信息，根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光；
在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；
获取所述光感装置采集的光线强度。
可选地，所述根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光，包括：
根据所述天气信息从预设关系表中查找对应的预设时间范围；
确定所述当前时间信息是否与所述预设时间范围匹配，以确定当前环境是否需要补光。
可选地，所述根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测，包括：
对所述视频数据进行分析，确定驾驶员的位姿数据、眼球数据以及表情数据；
根据所述位姿数据、所述眼球数据以及所述表情数据确定所述驾驶员的当前驾驶状态；
在所述当前驾驶状态为疲劳驾驶状态时，向警示装置发送提醒控制信号，以使所述警示装置发出提醒。
可选地，所述根据所述位姿数据、所述眼球数据以及所述表情数据确定所述驾驶员的当前驾驶状态，包括：
根据所述位姿数据确定所述驾驶员的姿态是否为静止姿态，在所述姿态为静止姿态时，确定所述驾驶员的歪斜程度；
根据所述眼球数据确定所述驾驶员的闭眼时间是否超过预设时长，在所述闭眼时间超过所述预设时长时，根据所述闭眼时间确定对应的第一疲劳分数；
根据所述表情数据确定所述驾驶员的打哈欠次数是否超过预设次数，在所述打哈欠次数达到所述预设次数时，根据所述打哈欠次数确定对应的第二疲劳分数；
根据所述歪斜程度、所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定驾驶员的当前驾驶状态。
可选地，所述根据所述歪斜程度、所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定驾驶员的当前驾驶状态，包括：
根据所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定目标疲劳分数；
在所述歪斜程度超过预设歪斜程度且所述目标疲劳分数大于预设分数阈值时，确定驾驶员的当前驾驶状态为疲劳驾驶状态。
可选地，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度之前，所述方法还包括：
获取疲劳检测频率信息，根据所述疲劳检测频率信息确定当前时刻是否为检测时刻；
在所述当前时刻为检测时刻时，触发疲劳驾驶检测指令。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种疲劳驾驶检测装置，所述疲劳驾驶检测装置包括：
获取模块，用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；
确定模块，用于根据所述光线强度确定补光等级；
控制模块，用于根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光；
接收模块，用于接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；
检测模块，用于根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
可选地，所述确定模块，还用于将所述光线强度与预设光线强度阈值进行比对，在所述光线强度小于所述预设光线强度阈值时，根据所述光线强度以及所述预设光线强度阈值计算光线强度差值，根据所述光线强度差值确定补光等级。
可选地，所述确定模块，还用于根据所述光线强度差值从预设映射关系中查找对应的补光等级，其中，所述预设映射关系中包括光线强度差值以及一一对应的补光等级。
可选地，所述分析模块，还用于对所述视频数据的质量进行评估，得到质量评分，在所述质量评分低于预设评分时，对所述预设光线强度阈值进行调整，根据调整后的预设光线强度阈值对存储有预设光线强度阈值的预设存储区域进行更新。
可选地，所述获取模块，还用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，获取当前时间信息，根据所述当前时间信息确定当前环境是否需要补光，在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度，获取所述光感装置采集的光线强度。
可选地，所述获取模块，还用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，获取当前时间信息以及当前天气信息，根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光，在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度，获取所述光感装置采集的光线强度。
可选地，所述获取模块，还用于根据所述天气信息从预设关系表中查找对应的预设时间范围，确定所述当前时间信息是否与所述预设时间范围匹配，以确定当前环境是否需要补光。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种疲劳驾驶检测设备，所述疲劳驾驶检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的疲劳驾驶检测程序，所述疲劳驾驶检测程序配置为实现如上文所述的疲劳驾驶检测方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有疲劳驾驶检测程序，所述疲劳驾驶检测程序被处理器执行时实现如上文所述的疲劳驾驶检测方法的步骤。
本发明通过在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；根据光线强度确定补光等级；根据补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使补光灯根据补光等级进行补光；接收视频采集装置在补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；根据视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。通过上述方式，对当前环境的光线强度进行检测，根据当前环境的光线强度确定补光等级，控制补光灯根据补光等级进行智能补光，提升了司机面部表情录制视频的质量，通过高质量的视频数据可快速并准确地判断出司机的驾驶状态，减少安全隐患，解决了现有的疲劳驾驶检测方案对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后的问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的疲劳驾驶检测设备的结构示意图；
图2为本发明疲劳驾驶检测方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明疲劳驾驶检测方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明疲劳驾驶检测方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明疲劳驾驶检测装置第一实施例的结构框图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的图片显示设备结构示意图。
如图1所示，该图片显示设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))；可选的，用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选的，网络接口1004包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。可选的，存储器1005还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对疲劳驾驶检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及疲劳驾驶检测程序。
在图1所示的疲劳驾驶检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明疲劳驾驶检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在疲劳驾驶检测设备中，所述疲劳驾驶检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的疲劳驾驶检测程序，并执行本发明实施例提供的疲劳驾驶检测方法。
本发明实施例提供了一种疲劳驾驶检测方法，参照图2，图2为本发明疲劳驾驶检测方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述疲劳驾驶检测方法包括以下步骤：
步骤S10：在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度。
可以理解的是，本实施例的执行主体为疲劳驾驶检测设备，所述疲劳驾驶检测设备可以为车载电脑，也可以为后台服务器，本实施例以后台服务器为例进行说明。
需要说明的是，车辆上安装有视频采集装置、光感装置以及可调节发光强度的智能灯，后台服务器在时钟或者人工控制下触发疲劳驾驶检测指令，后台服务器在触发得到疲劳驾驶检测指令时，控制开启视频采集装置以拍摄获取视频数据，其中视频数据包括驾驶员的位姿数据、眼球数据以及表情数据等信息，接收光感装置采集的光线强度。
进一步地，为了避免光感装置在不需要补光的时间内长时间开启，所述步骤S10，包括：在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；获取当前时间信息，根据所述当前时间信息确定当前环境是否需要补光；在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；获取所述光感装置采集的光线强度。
应当理解的是，预先设置有需要补光的时间范围，例如：18点-7点，将当前时间信息与需要补光的时间范围进行比对，确定当前时间是否在该时间范围内，如果当前时间在该时间范围内，确定当前环境需要补光，此时控制光感装置开启，并接收光感装置采集的光线强度。
进一步地，为了在天气导致光线不足的情况下对环境进行补光，所述步骤S10，包括：在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；获取当前时间信息以及当前天气信息，根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光；在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；获取所述光感装置采集的光线强度。
需要说明的是，获取当前天气信息的过程可以为通过预设网址访问预设天气预报网站，对当地的当前天气进行捕捉，以确定当前天气信息。在具体实现中，当前天气信息主要包括：晴、多云、小雨、中雨、大雨、雪等气象要素，不同的天气需要补光的时间不同，在确定当前天气下当前时间需要补光时，控制光感装置开启，并接收光感装置采集的光线强度。
具体地，所述根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光，包括：根据所述天气信息从预设关系表中查找对应的预设时间范围；确定所述当前时间信息是否与所述预设时间范围匹配，以确定当前环境是否需要补光。
可以理解的是，预设关系表可以根据实际情况提前设置，其中存储有天气信息以及对应的预设时间范围，例如，晴对应的预设时间范围为18点-7点，中雨对应的预设时间范围为16点-6点……。
需要说明的是，当前时间处于当前天气对应的时间范围时，确定需要补光，控制光感装置开启，并接收光感装置采集的光线强度。确定所述当前时间信息是否与所述预设时间范围匹配，以确定当前环境是否需要补光，包括：在所述当前时间信息与所述预设时间范围匹配时，确定当前环境需要补光；在所述当前时间信息与所述预设时间范围不匹配时，确定当前环境不需要补光。
进一步地，为了对驾驶员的疲劳驾驶进行自动有效的检测，所述步骤S10之前，所述方法还包括：获取疲劳检测频率信息，根据所述疲劳检测频率信息确定当前时刻是否为检测时刻；在所述当前时刻为检测时刻时，触发疲劳驾驶检测指令。
可以理解的是，用户提前设置检测频率，后台服务器根据用户设置的检测频率生成疲劳检测频率信息，在根据疲劳检测频率信息确定当前时刻为检测时刻时，触发疲劳驾驶检测指令，后台服务器执行疲劳驾驶检测流程。例如，用户设置检测频率为：18点-次日2点，每隔1小时检测一次，后台服务器生成疲劳检测频率信息，确定检测时刻为18点、20点、22点、24点以及2点，在当前时刻为22点时，触发疲劳驾驶检测指令，后台服务器执行疲劳驾驶检测流程。
步骤S20：根据所述光线强度确定补光等级。
需要说明的是，不同的补光等级为补光灯的不同亮度等级，根据光线强度确定补光等级的过程可以为根据当前环境的光线强度从预设存储区域内的表格内查找对应的补光等级，还可以为根据光感装置实时采集的光线强度，在光线强度低于预设光线强度阈值时，计算光线强度与预设光线强度阈值的差值，根据差值确定需要补光的补光等级。
步骤S30：根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光。
应当理解的是，提前对补光灯的补光等级进行标定和设置，例如，补光灯的补光等级从暗到亮分为一档、二挡、三挡、四挡以及五档，在需要补光的补光等级为一档时，后台服务器控制补光灯调整至一档。
步骤S40：接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据。
需要说明的是，视频采集装置在补光后的环境中采集的视频数据质量更高，视频中的图像更清晰，能够更好的为疲劳驾驶检测提供数据支持。
步骤S50：根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
可以理解的是，对视频数据进行分析，确定驾驶员的当前状态是否为疲劳状态，在当前状态为疲劳状态时，控制警示装置发出提醒。
需要说明的是，为了避免视频采集装置以及光感装置长时间开启导致浪费，并且为了避免补光灯长时间开启导致影响驾驶员视觉判断，步骤S50之后，所述方法还包括：在得到疲劳驾驶检测结果时，触发疲劳驾驶检测完毕指令，在接收到疲劳驾驶检测完毕指令时，向所述视频采集装置、所述光感装置以及所述补光灯发送关闭信号，以使所述视频采集装置、所述光感装置以及所述补光灯停止工作。
本实施例通过在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；根据光线强度确定补光等级；根据补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使补光灯根据补光等级进行补光；接收视频采集装置在补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；根据视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。通过上述方式，对当前环境的光线强度进行检测，根据当前环境的光线强度确定补光等级，控制补光灯根据补光等级进行智能补光，提升了司机面部表情录制视频的质量，通过高质量的视频数据可快速并准确地判断出司机的驾驶状态，减少安全隐患，解决了现有的疲劳驾驶检测方案对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后的问题。
参考图3，图3为本发明疲劳驾驶检测方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例疲劳驾驶检测方法的所述步骤S20，包括：
步骤S201：将所述光线强度与预设光线强度阈值进行比对。
可以理解的是，预设光线强度阈值为录制最优视频所需的最低光线强度，可以根据技术人员的经验设置，也可以根据试验确定，具体过程为：在黑暗环境下，通过补光灯设置不同的环境光线强度，在不同的环境光线强度下拍摄样本数据，将多个样本数据进行对比，确定视频质量，视频质量超过预设质量的最低光线强度作为预设光线强度阈值。
步骤S202：在所述光线强度小于所述预设光线强度阈值时，根据所述光线强度以及所述预设光线强度阈值计算光线强度差值。
需要说明的是，在当前环境的光线强度小于预设光线强度阈值时，确定当前直接录制视频会导致录制视频质量差，在当前环境的光线强度大于等于预设光线强度阈值时，直接获取视频采集装置采集的视频数据，根据该视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。光线强度差值为预设光线强度阈值减去光线强度得到的差值。
步骤S203：根据所述光线强度差值确定补光等级。
具体地，所述步骤S203，包括：根据所述光线强度差值从预设映射关系中查找对应的补光等级，其中，所述预设映射关系中包括光线强度差值以及一一对应的补光等级。
在具体实现中，提前将补光等级与光线强度差值对应，预设映射关系的设置方式可以为两种，第一种方式是直接将光线强度差值与补光等级对应，设置若干一一对于的光线强度差值以及补光等级，第二种方式是设置对应的光线强度范围以及补光等级，所设置的光线强度范围为当前补光等级所增强的光线强度与上一补光等级所增强的光线强度之间的范围，例如，补光灯的补光等级从暗到亮分为一档、二挡、三挡、四挡以及五档，对应的增强光线强度的范围为0-a2，a2-a3，a3-a4，a4-a5，a5-a6，将光线强度差值与光线强度范围进行匹配，在匹配成功时，确定该光线强度范围对应的补光等级。在第二种方式中，所述根据所述光线强度差值从预设映射关系中查找对应的补光等级，包括：将所述光线强度差值与预设映射关系中各补光等级对应的光线强度范围进行匹配，在所述光线强度差值与目标光线强度范围匹配成功时，确定所述目标光线强度范围对应的补光等级。
进一步地，为了提高视频数据的拍摄质量，所述步骤S50之后，所述方法还包括：对所述视频数据的质量进行评估，得到质量评分；在所述质量评分低于预设评分时，对所述预设光线强度阈值进行调整，根据调整后的预设光线强度阈值对存储有预设光线强度阈值的预设存储区域进行更新。
在具体实现中，所述步骤S201之前，所述方法还包括：从预设存储区域内获取预设光线强度阈值；
可以理解的是，对视频数据的质量进行评估，得到质量评分的过程为：确定视频数据的帧数信息，确定每帧数据的视频的清晰度信息，取平均值得到质量评分。预设评分为提前设置的高质量视频对应的评分。在当前采集的视频数据的质量评分低于预设评分时，当前补光强度达不到预期效果，设置预设调整策略，调大预设光线强度阈值，在下一次疲劳驾驶检测时，预设光线强度阈值与当前光线强度之间的差值相比于本次更大，通过预设映射关系查找到的补光等级更大，补光灯增强的光线更强，从而提升采集的视频数据的质量。
需要说明的是，预设调整策略可以为设置一个光线强度数值n，在质量评分低于预设评分时，将预设光线强度阈值调大n，例如，本次疲劳驾驶检测时，预设光线强度阈值为x，检测到视频数据的质量评分低于预设评分，将预设光线强度阈值调整为x+n，在下一次疲劳驾驶检测时，从预设存储区域获取到的预设光线强度阈值为x+n。
本实施例通过在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；将光线强度与预设光线强度阈值进行比对；在光线强度小于预设光线强度阈值时，根据光线强度以及预设光线强度阈值计算光线强度差值；根据光线强度差值确定补光等级；根据补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使补光灯根据补光等级进行补光；接收视频采集装置在补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；根据视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。通过上述方式，对当前环境的光线强度进行检测，在当前环境的光线强度小于预设光线强度阈值时，根据预设光线强度阈值与当前环境的光线强度之间的差值确定补光等级，控制补光灯根据补光等级进行智能补光，使录制视频数据环境的光线强度达到要求，提升了司机面部表情录制视频的质量，通过高质量的视频数据可快速并准确地判断出司机的驾驶状态，减少安全隐患，解决了现有的疲劳驾驶检测方案对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后的问题。
参考图4，图4为本发明疲劳驾驶检测方法第三实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例疲劳驾驶检测方法的所述步骤S50，包括：
步骤S501：对所述视频数据进行分析，确定驾驶员的位姿数据、眼球数据以及表情数据。
可以理解的是，根据视频数据提取多个特征点，特征点包括右耳、左耳、右眼、左眼、嘴巴、鼻子、脖子、右肩以及左肩，根据右耳、左耳、右眼、左眼、脖子、右肩以及左肩的特征点信息确定驾驶员的位姿数据，根据右眼以及左眼的特征点信息确定驾驶员的眼球数据，根据嘴巴以及鼻子的特征点信息确定驾驶员的表情数据。
步骤S502：根据所述位姿数据、所述眼球数据以及所述表情数据确定所述驾驶员的当前驾驶状态。
具体地，所述步骤S502，包括：根据所述位姿数据确定所述驾驶员的姿态是否为静止姿态，在所述姿态为静止姿态时，确定所述驾驶员的歪斜程度；根据所述眼球数据确定所述驾驶员的闭眼时间是否超过预设时长，在所述闭眼时间超过所述预设时长时，根据所述闭眼时间确定对应的第一疲劳分数；根据所述表情数据确定所述驾驶员的打哈欠次数是否超过预设次数，在所述打哈欠次数达到所述预设次数时，根据所述打哈欠次数确定对应的第二疲劳分数；根据所述歪斜程度、所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定驾驶员的当前驾驶状态。
需要说明的是，将多帧的右耳、左耳、右眼、左眼、脖子、右肩以及左肩的特征点信息相互比对，确定驾驶员是否为静止姿态，在驾驶员为静止姿态时，选取一帧数据的右耳、左耳、右眼、左眼、脖子、右肩以及左肩的特征点信息，将右耳与左耳比较、右眼与左眼比较、脖子与中线比较、右肩与左肩比较，从而确定驾驶员的歪斜程度。
应当理解的是，根据视频数据的每一帧数据中的右眼以及左眼的特征点信息确定驾驶员在该帧是否处于闭眼状态，根据驾驶员处于闭眼状态的帧数确定驾驶员的闭眼时间，预设时长与视频数据采集时长有关，为视频数据采集时长、人眼正常眨眼频率以及单次眨眼最大时长之积，在驾驶员的闭眼时间超过预设时长时，根据闭眼时间确定对应的第一疲劳分数，闭眼时长越长，第一疲劳分数越高。
需要说明的是，根据视频数据的嘴巴以及鼻子的特征点信息确定驾驶员的打哈欠次数，预设次数与视频数据采集时长有关，为视频数据采集时长与正常打哈欠频率之积，在驾驶员的打哈欠次数超过预设次数时，根据打哈欠次数确定对应的第二疲劳分数，打哈欠次数越多，第二疲劳分数越高。
所述根据所述歪斜程度、所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定驾驶员的当前驾驶状态，包括：根据所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定目标疲劳分数；在所述歪斜程度超过预设歪斜程度且所述目标疲劳分数大于预设分数阈值时，确定驾驶员的当前驾驶状态为疲劳驾驶状态。
可以理解的是，根据第一疲劳分数以及第二疲劳分数确定目标疲劳分数的方式为三种，第一种方式为将第一疲劳分数以及第二疲劳分数求和，得到目标疲劳分数，第二种方式为根据第一疲劳分数以及第二疲劳分数求平均值，得到目标疲劳分数，第三种方式为将第一疲劳分数以及第二疲劳分数按照预设权重比加权求和，得到目标疲劳分数。
需要说明的是，在设置疲劳驾驶检测功能时，后台服务器提示驾驶员录入驾驶姿势，根据驾驶员的常规驾驶姿势以及预设的误差范围设置预设歪斜程度，预设分数阈值与目标疲劳分数的确定方式有关，在目标疲劳分数为第一疲劳分数以及第二疲劳分数之和时，预设分数阈值较大，在目标疲劳分数为第一疲劳分数以及第二疲劳分数的平均值时，预设分数阈值较小。
举例进行说明：视频数据采集时长为50秒，预设时长为5秒，在驾驶员的闭眼时间为15秒时，根据闭眼时间确定第一疲劳分数为25分(闭眼时间为5秒对应的分数为0分，闭眼时间为50秒对应的分数为100分)，预设次数为2次，在驾驶员的打哈欠次数为4次时，根据打哈欠次数确定第二疲劳分数为25分(打哈欠次数为2次，对应分数为0分，视频数据采集时长50秒，最大打哈欠次数为10次，对应分数为100分)，采用第一种方式确定目标疲劳分数为50分，预设分数阈值为40分，目标疲劳分数大于预设分数阈值，确定驾驶员的当前驾驶状态为疲劳驾驶状态。
步骤S503：在所述当前驾驶状态为疲劳驾驶状态时，向警示装置发送提醒控制信号，以使所述警示装置发出提醒。
可以理解的是，警示装置可以为车载电脑上连接的音箱，也可以为另外设置的音箱、喇叭、报警器等等，本实施例通过控制警示装置发出提醒，以提醒驾驶员当前处于疲劳驾驶状态，降低安全隐患。
本实施例通过在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；根据光线强度确定补光等级；根据补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使补光灯根据补光等级进行补光；接收视频采集装置在补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；对视频数据进行分析，确定驾驶员的位姿数据、眼球数据以及表情数据；根据位姿数据、眼球数据以及表情数据确定驾驶员的当前驾驶状态；在当前驾驶状态为疲劳驾驶状态时，向警示装置发送提醒控制信号，以使警示装置发出提醒。通过上述方式，对当前环境的光线强度进行检测，根据当前环境的光线强度确定补光等级，控制补光灯根据补光等级进行智能补光，提升了司机面部表情录制视频的质量，通过高质量的视频数据分析驾驶员的位姿数据、眼球数据以及表情数据，可快速并准确地判断出司机的驾驶状态，在确定当前驾驶状态为疲劳驾驶状态时，控制警示装置发出提醒，减少安全隐患，解决了现有的疲劳驾驶检测方案对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后的问题。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有疲劳驾驶检测程序，所述疲劳驾驶检测程序被处理器执行时实现如上文所述的疲劳驾驶检测方法的步骤。
参照图5，图5为本发明疲劳驾驶检测装置第一实施例的结构框图。
如图5所示，本发明实施例提出的疲劳驾驶检测装置包括：
获取模块10，用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度。
确定模块20，用于根据所述光线强度确定补光等级。
控制模块30，用于根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光。
接收模块40，用于接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据。
检测模块50，用于根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
本实施例通过在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；根据光线强度确定补光等级；根据补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使补光灯根据补光等级进行补光；接收视频采集装置在补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；根据视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。通过上述方式，对当前环境的光线强度进行检测，根据当前环境的光线强度确定补光等级，控制补光灯根据补光等级进行智能补光，提升了司机面部表情录制视频的质量，通过高质量的视频数据可快速并准确地判断出司机的驾驶状态，减少安全隐患，解决了现有的疲劳驾驶检测方案对司机疲劳驾驶状态判断不准确或滞后的问题。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的疲劳驾驶检测方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
本发明公开了A1、一种疲劳驾驶检测方法，所述疲劳驾驶检测方法包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；
根据所述光线强度确定补光等级；
根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光；
接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；
根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
A2、如A1所述的疲劳驾驶检测方法，所述根据所述光线强度确定补光等级，包括：
将所述光线强度与预设光线强度阈值进行比对；
在所述光线强度小于所述预设光线强度阈值时，根据所述光线强度以及所述预设光线强度阈值计算光线强度差值；
根据所述光线强度差值确定补光等级。
A3、如A2所述的疲劳驾驶检测方法，所述根据所述光线强度差值确定补光等级，包括：
根据所述光线强度差值从预设映射关系中查找对应的补光等级，其中，所述预设映射关系中包括光线强度差值以及一一对应的补光等级。
A4、如A2所述的疲劳驾驶检测方法，所述根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测之后，所述方法还包括：
对所述视频数据的质量进行评估，得到质量评分；
在所述质量评分低于预设评分时，对所述预设光线强度阈值进行调整，根据调整后的预设光线强度阈值对存储有预设光线强度阈值的预设存储区域进行更新。
A5、如A1所述的疲劳驾驶检测方法，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度，包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；
获取当前时间信息，根据所述当前时间信息确定当前环境是否需要补光；
在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；
获取所述光感装置采集的光线强度。
A6、如A1所述的疲劳驾驶检测方法，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度，包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；
获取当前时间信息以及当前天气信息，根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光；
在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；
获取所述光感装置采集的光线强度。
A7、如A6所述的疲劳驾驶检测方法，所述根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光，包括：
根据所述天气信息从预设关系表中查找对应的预设时间范围；
确定所述当前时间信息是否与所述预设时间范围匹配，以确定当前环境是否需要补光。
A8、如A1-A7中任一项所述的疲劳驾驶检测方法，所述根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测，包括：
对所述视频数据进行分析，确定驾驶员的位姿数据、眼球数据以及表情数据；
根据所述位姿数据、所述眼球数据以及所述表情数据确定所述驾驶员的当前驾驶状态；
在所述当前驾驶状态为疲劳驾驶状态时，向警示装置发送提醒控制信号，以使所述警示装置发出提醒。
A9、如A8所述的疲劳驾驶检测方法，所述根据所述位姿数据、所述眼球数据以及所述表情数据确定所述驾驶员的当前驾驶状态，包括：
根据所述位姿数据确定所述驾驶员的姿态是否为静止姿态，在所述姿态为静止姿态时，确定所述驾驶员的歪斜程度；
根据所述眼球数据确定所述驾驶员的闭眼时间是否超过预设时长，在所述闭眼时间超过所述预设时长时，根据所述闭眼时间确定对应的第一疲劳分数；
根据所述表情数据确定所述驾驶员的打哈欠次数是否超过预设次数，在所述打哈欠次数达到所述预设次数时，根据所述打哈欠次数确定对应的第二疲劳分数；
根据所述歪斜程度、所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定驾驶员的当前驾驶状态。
A10、如A9所述的疲劳驾驶检测方法，所述根据所述歪斜程度、所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定驾驶员的当前驾驶状态，包括：
根据所述第一疲劳分数以及所述第二疲劳分数确定目标疲劳分数；
在所述歪斜程度超过预设歪斜程度且所述目标疲劳分数大于预设分数阈值时，确定驾驶员的当前驾驶状态为疲劳驾驶状态。
A11、如A1-A7中任一项所述的疲劳驾驶检测方法，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度之前，所述方法还包括：
获取疲劳检测频率信息，根据所述疲劳检测频率信息确定当前时刻是否为检测时刻；
在所述当前时刻为检测时刻时，触发疲劳驾驶检测指令。
本发明还公开了B12、一种疲劳驾驶检测装置，所述疲劳驾驶检测装置包括：
获取模块，用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；
确定模块，用于根据所述光线强度确定补光等级；
控制模块，用于根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光；
接收模块，用于接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；
检测模块，用于根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
B13、如B12所述的疲劳驾驶检测装置，所述确定模块，还用于将所述光线强度与预设光线强度阈值进行比对，在所述光线强度小于所述预设光线强度阈值时，根据所述光线强度以及所述预设光线强度阈值计算光线强度差值，根据所述光线强度差值确定补光等级。
B14、如B13所述的疲劳驾驶检测装置，所述确定模块，还用于根据所述光线强度差值从预设映射关系中查找对应的补光等级，其中，所述预设映射关系中包括光线强度差值以及一一对应的补光等级。
B15、如B13所述的疲劳驾驶检测装置，所述分析模块，还用于对所述视频数据的质量进行评估，得到质量评分，在所述质量评分低于预设评分时，对所述预设光线强度阈值进行调整，根据调整后的预设光线强度阈值对存储有预设光线强度阈值的预设存储区域进行更新。
B16、如B12所述的疲劳驾驶检测装置，所述获取模块，还用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，获取当前时间信息，根据所述当前时间信息确定当前环境是否需要补光，在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度，获取所述光感装置采集的光线强度。
B17、如B12所述的疲劳驾驶检测装置，所述获取模块，还用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，获取当前时间信息以及当前天气信息，根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光，在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度，获取所述光感装置采集的光线强度。
B18、如B17所述的疲劳驾驶检测装置，所述获取模块，还用于根据所述天气信息从预设关系表中查找对应的预设时间范围，确定所述当前时间信息是否与所述预设时间范围匹配，以确定当前环境是否需要补光。
本发明还公开了C19、一种疲劳驾驶检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的疲劳驾驶检测程序，所述疲劳驾驶检测程序配置为实现如A1至A11中任一项所述的疲劳驾驶检测方法。
本发明还公开了D20、一种存储介质，所述存储介质上存储有疲劳驾驶检测程序，所述疲劳驾驶检测程序被处理器执行时实现如A1至A11任一项所述的疲劳驾驶检测方法。
Claims (10)
1.一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述疲劳驾驶检测方法包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；
根据所述光线强度确定补光等级；
根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光；
接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；
根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
2.如权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述根据所述光线强度确定补光等级，包括：
将所述光线强度与预设光线强度阈值进行比对；
在所述光线强度小于所述预设光线强度阈值时，根据所述光线强度以及所述预设光线强度阈值计算光线强度差值；
根据所述光线强度差值确定补光等级。
3.如权利要求2所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述根据所述光线强度差值确定补光等级，包括：
根据所述光线强度差值从预设映射关系中查找对应的补光等级，其中，所述预设映射关系中包括光线强度差值以及一一对应的补光等级。
4.如权利要求2所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测之后，所述方法还包括：
对所述视频数据的质量进行评估，得到质量评分；
在所述质量评分低于预设评分时，对所述预设光线强度阈值进行调整，根据调整后的预设光线强度阈值对存储有预设光线强度阈值的预设存储区域进行更新。
5.如权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度，包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；
获取当前时间信息，根据所述当前时间信息确定当前环境是否需要补光；
在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；
获取所述光感装置采集的光线强度。
6.如权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度，包括：
在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令；
获取当前时间信息以及当前天气信息，根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光；
在确定当前环境需要补光时，向光感装置发送开启控制信号，以使所述光感装置采集所述当前环境的光线强度；
获取所述光感装置采集的光线强度。
7.如权利要求6所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述根据所述当前时间信息以及所述当前天气信息确定当前环境是否需要补光，包括：
根据所述天气信息从预设关系表中查找对应的预设时间范围；
确定所述当前时间信息是否与所述预设时间范围匹配，以确定当前环境是否需要补光。
8.一种疲劳驾驶检测装置，其特征在于，所述疲劳驾驶检测装置包括：
获取模块，用于在接收到疲劳驾驶检测指令时，向视频采集装置发送开启指令，并获取光感装置采集的光线强度；
确定模块，用于根据所述光线强度确定补光等级；
控制模块，用于根据所述补光等级向补光灯发送对应的控制信号，以使所述补光灯根据所述补光等级进行补光；
接收模块，用于接收所述视频采集装置在所述补光灯进行补光的环境中采集的视频数据；
检测模块，用于根据所述视频数据对驾驶员进行疲劳驾驶检测。
9.一种疲劳驾驶检测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的疲劳驾驶检测程序，所述疲劳驾驶检测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的疲劳驾驶检测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有疲劳驾驶检测程序，所述疲劳驾驶检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的疲劳驾驶检测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202110629430.XA CN115512337A (zh) | 2021-06-03 | 2021-06-03 | 疲劳驾驶检测方法、装置、设备及存储介质 |
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| CN202110629430.XA CN115512337A (zh) | 2021-06-03 | 2021-06-03 | 疲劳驾驶检测方法、装置、设备及存储介质 |
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| CN115512337A true CN115512337A (zh) | 2022-12-23 |
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|---|---|
| CN (1) | CN115512337A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116205617A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-06-02 | 广东尊一互动科技有限公司 | 一种基于ai的直播招聘辅助评价系统及方法 |
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2021
- 2021-06-03 CN CN202110629430.XA patent/CN115512337A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN116205617A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-06-02 | 广东尊一互动科技有限公司 | 一种基于ai的直播招聘辅助评价系统及方法 |
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