CN115891837A - 一种提高车辆驾驶安全性的方法和计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种提高车辆驾驶安全性的方法和计算机存储介质，该方法包括：在车辆的行驶过程中，获取环境图像；其中，环境图像包括后视图像，并且后视图像是由设置在车辆两侧设置的后视摄像头拍摄的；确定后视图像中的指定区域内是否存在对象；若确定指定区域内存在对象，则生成第一报警信号；按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，并输出第一报警信号。借助于上述技术方案，本申请实施例能够提高驾驶的安全性。

Description

一种提高车辆驾驶安全性的方法和计算机存储介质

技术领域

本发明涉及车辆安全技术领域，尤其涉及一种提高车辆驾驶安全性的方法和计算机存储介质。

背景技术

目前，随着社会的发展，道路上货运汽车、公交汽车、大型校巴、工程用的泥土车和水泥搅拌车等大型车辆越来越多，但是，由于大型车辆的车体较大，以及其两侧安装的传统后视镜受限于角度和可反射的范围，会使得驾驶员有很大一部分视觉盲区(具体可参见图1)，从而大型车辆在转弯的过程中，会因为视觉盲区和内轮差形成一道“死亡弯月”，从而会对道路上的行人及非机动车辆驾驶者造成极大的安全威胁。

因此，提高车辆驾驶安全性已经是刻不容缓需要解决的事情。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种提高车辆驾驶安全性的方法和计算机存储介质，其解决了现有技术中存在着的车辆驾驶安全性较低的技术问题。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

第一方面，本发明实施例提供一种提高车辆驾驶安全性的方法，该方法包括：在车辆的行驶过程中，获取环境图像；其中，环境图像包括后视图像，并且后视图像是由设置在车辆两侧设置的后视摄像头拍摄的；确定后视图像中的指定区域内是否存在对象；若确定指定区域内存在对象，则生成第一报警信号；按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，并输出第一报警信号。

因此，本申请实施例通过在车辆的行驶过程中，获取环境图像，其中，环境图像包括后视图像，并且后视图像是由设置在车辆两侧设置的后视摄像头拍摄的，随后确定后视图像中的指定区域内是否存在对象。若确定指定区域内存在对象，则生成第一报警信号，以及按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，并输出第一报警信号，从而可通过摄像头来消除视野盲区，并且可自动判断后视图像中是否存在对象，若存在对象，则进行报警，从而提高驾驶安全性。

在一个可能的实施例中，后视图像包括车辆的左侧后方的左侧后视图像和车辆的右侧后方的右侧后视图像，并且车内显示器包括第一显示区域和第二显示区域；其中，按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，包括：在第一显示区域显示左侧后视图像，以及在第二显示区域显示右侧后视图像。

在一个可能的实施例中，环境图像还包括前视图像和车辆尾部图像，前视图像是由设置在车辆两侧设置的前视摄像头拍摄的，并且车辆尾部图像是由设置在车辆尾部的尾部摄像头拍摄的，以及车内显示器包括第一显示区域、第二显示区域和第三显示区域；其中，按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，包括：在第一显示区域显示左侧后视图像，以及在第二显示区域显示右侧后视图像，以及在第三显示区域显示由后视图像、前视图像和车辆尾部图像拼接成的环视图像。

在一个可能的实施例中，方法进一步包括：若确定指定区域内不存在对象，则按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示。

在一个可能的实施例中，方法还包括：获取车辆的驾驶员的监控画面；利用人脸检测算法，获取监控画面中的人脸框；基于人脸框对监控画面中的人脸进行角度检测，得到人脸的姿态角度；判断姿态角度是否大于等于预设角度；若姿态角度大于等于预设角度，则生成第二报警信号。

在一个可能的实施例中，基于人脸框对监控画面中的人脸进行角度检测，得到人脸的姿态角度，包括：基于人脸框对驾驶员进行人脸识别，得到人脸识别结果；将人脸识别结果与预先存储的驾驶员信息进行比对，以对驾驶员进行身份验证；在驾驶员的身份通过验证的情况下，基于人脸框对监控画面中的人脸进行角度检测，得到人脸的姿态角度。

在一个可能的实施例中，方法进一步包括：基于人脸框对监控画面中的人脸进行人脸关键点检测，得到人脸的关键点；其中，关键点包括眼睛关键点和嘴巴关键点；分别从监控画面中截取眼睛关键点对应的眼睛区域图像和嘴巴关键点对应的嘴巴区域图像；基于眼睛区域图像和嘴巴区域图像，确定驾驶员的眼睛和嘴巴的张开幅度；基于张开幅度，确定驾驶员是否处于疲劳状态；若驾驶员处于疲劳状态，则生成第三报警信号。

在一个可能的实施例中，基于张开幅度，确定驾驶员是否处于疲劳状态，包括：若眼睛的张开幅度小于等于第一预设幅度和嘴巴的张开幅度小于等于第二预设幅度，则确定驾驶员处于疲劳状态。

在一个可能的实施例中，方法进一步包括：基于人脸框，从监控画面中截取驾驶员的人脸区域图像；利用目标检测算法对人脸区域图像进行目标检测，得到目标检测结果；其中，目标包括口罩、香烟和电话；若目标检测结果为检测到目标，则生成第四报警信号。

第二方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。

为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了现有技术中的一种车辆的俯视示意图。

图2示出了本申请实施例提供的一种应用场景的示意图；

图3示出了本申请实施例提供的一种车辆的俯视示意图；

图4示出了本申请实施例提供的一种提高车辆驾驶安全性的方法的流程图；

图5示出了本申请实施例提供的一种驾驶员监控方法的流程图。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

目前，除了车辆本身的传统后视镜会引起安全问题之外，驾驶员的不良的驾驶行为等往往也是引起交通事故。

基于此，本申请实施例提供了一种提高车辆驾驶安全性的方案，通过在车辆的行驶过程中，获取环境图像，其中，环境图像包括后视图像，并且后视图像是由设置在车辆两侧设置的后视摄像头拍摄的，随后确定后视图像中的指定区域内是否存在对象。若确定指定区域内存在对象，则生成第一报警信号，以及按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，并输出第一报警信号，从而可通过摄像头来消除视野盲区，并且可自动判断后视图像中是否存在对象，若存在对象，则进行报警，从而提高驾驶安全性。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更清楚、透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

请参见图2，图2示出了本申请实施例提供的一种应用场景的示意图。如图2所示，该应用场景包括左前摄像头、左后摄像头、右前摄像头、右后摄像头、主机和车内显示器。其中，主机可分别与左前摄像头、左后摄像头、右前摄像头、右后摄像头和车内显示器连接。

以及，可继续参见图3，左前摄像头和左后摄像头可设置在车辆的左侧，从而可通过左前摄像头拍摄车辆的左侧的左侧前视图像，以及可通过左后摄像头拍摄车辆的左侧的左侧后视图像。以及，右前摄像头和右后摄像头可设置在车辆的右侧，从而可通过右前摄像头拍摄车辆的右侧侧的右侧侧前视图像，以及可通过右后摄像头拍摄车辆的右侧的右侧后视图像。

此外，还可在车辆的驾驶室内还可设置有车内显示器，该车内显示器上可显示有左侧后视图像、右侧后视图像以及由左侧前视图像和右侧侧前视图像拼接的环视图像(或者车身360度图像)。

当然应理解，该车内显示器除了显示上述三个图像之外(即一屏三显)，还可将环视图像的显示关闭(只显示左侧后视图像和右侧后视图像，即一屏双显)。

还应理解，该主机可支持wifi、4G和千兆以太网等。

需要说明的是，本申请实施例提供的提高车辆驾驶安全性的方案还可以进一步拓展到其他合适的应用场景中，而不限于图1所示的应用场景。

例如，图1虽然只示出了一个显示器，但本领域的技术人应当理解，该应用场景可包括两个显示器，其中一个显示器可用于显示左侧后视图像和左侧前视图像，另外一个显示器可用于显示右侧后视图像和右侧侧前视图像。

再例如，该车辆上的尾部还可设置有用于拍摄车辆尾部图像的尾部摄像头，以及该车辆还可设置有雷达。

请参见图4，图4示出了本申请实施例提供的一种提高车辆驾驶安全性的方法的流程图。如图4所示的方法可由设置在车辆中的主机执行，也可以由远程驾驶端执行，并且其具体装置可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。具体地，该方法包括：

步骤S410，在车辆的行驶过程中，获取环境图像。

应理解，车辆的具体车辆也可根据实际继续求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，车辆可以是货车，也可以是公交车等。

还应理解，环境图像所包含的图像可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，该环境图像可包括后视图像、前视图像和车辆尾部图像。其中，后视图像可包括通过车辆的左后摄像头拍摄的左侧后视图像和通过车辆的右后摄像头拍摄的右侧后视图像；前视图像可包括通过车辆的左前摄像头拍摄的左侧前视图像和通过车辆的右前摄像头拍摄的右侧侧前视图像。

这里需要说明的是，该车辆上还可设置有用于调节摄像头拍摄角度的调节装置，并且该调节装置可以是自动调节装置。例如，该主机上可存储有各个摄像头(例如，左前摄像头和右前摄像头等)的最大调整范围，从而驾驶员可基于角度调整按钮调整各个摄像头的拍摄角度，并且拍摄角度在最大调整范围内。其中，最大调整范围可以是在车辆出厂时，由厂家进行测试后存储进去的。

步骤S420，确定后视图像中的指定区域内是否存在对象。

应理解，指定区域的具体区域可根据实际需求来进行设置，只要保证后视图像中的指定区域与摄像头的拍摄范围内的指定区域对应即可，本申请实施例并不局限于此。

例如，根据实际应用场景调节指定区域，并可设定误报警功能，在行驶过程中准确识别盲区物体，准确率可高达92％以上。

还应理解，对象的具体对象可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，对象可以是行人，可以是动物，也可以是非机动车辆等。

为了便于理解步骤S420，下面通过具体的实施例来进行描述。

具体地，主机可基于指定区域对应的图像区域大小，将左侧后视图像中指定区域部分的图像截取出来，从而获得指定区域的图像。随后，主机可对指定区域的图像进行对象检测，若指定区域的图像中存在对象，则执行步骤S430；若指定区域的图像中不存在对象，则执行步骤S450。

应理解，对象检测的具体检测方法可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

因此，本申请实施例可在车辆的盲区位置自行设定指定区域，并且当对象进入到指定区域后，其可自动进行报警，从而提醒驾驶员注意盲区。

此外，为了提高对象的检测精度，除了对象检测之外，该主机还可获取雷达数据，以及根据雷达数据，确定是否有对象逐渐接近车辆。若通过雷达数据确定有对象逐渐接近车辆，并且同时确定指定区域的图像中存在对象，则执行步骤S430，从而能够解决图像这种单一的检测方式导致的检测不精准的问题；若确定没有对象接近车辆，并且同时确定指定区域的图像中不存在对象，则执行步骤S450。

步骤S430，生成第一报警信号。

应理解，报警信号的具体信号可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，第一报警信号可以是语音播报信号，也可以是指示灯信号，也可以是提示框信号等。

这里需要说明的是，除了第一报警信号之外，本申请实施例还存在第二报警信号、第三报警信号和第四报警信号，并且该第一报警信号对应的报警方式、第二报警信号对应的报警方式、第三报警信号对应的报警方式和第四报警信号对应的报警方式均不相同，从而驾驶员可基于报警就可确定是由于什么原因引起的报警。

例如，第一报警信号、第二报警信号、第三报警信号和第四报警信号可以均是语音播报信号，并且第一报警信号、第二报警信号、第三报警信号和第四报警信号语音播报的内容是不同的。

这里需要说明的是，第一报警信号的信号强度也可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，在通过雷达信号确定对象逐渐靠近车辆的过程中，第一报警信号的强度能够逐渐加大(例如，声音逐渐变大，指示灯闪烁频率逐渐变快，画面自动切换显示对应的提示框信号，分别有红(快闪)，黄(慢闪)和绿(常亮)等，其中，快闪可以是指闪烁频率大于预设频率，慢闪可以是指闪烁频率小于预设频率，并且预设频率的具体频率可根据实际需求来进行设置)，并且在通过雷达信号确定对象和车辆的距离处于第一预设距离范围内的情况下，则可通过同时输出多种报警信号的方式来加强提示效果(例如，声音报警+提示框信号+指示灯等)；在通过雷达信号确定对象逐渐远离车辆的过程中，第一报警信号的强度能够逐渐降低(例如，声音逐渐变小，指示灯闪烁频率逐渐变低)，并且在在通过雷达信号确定对象和车辆的距离处于第二预设距离范围外的情况下，则可停止报警。

应理解，第一预设距离范围的具体距离范围和第二预设距离范围的具体距离范围也可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

步骤S440，按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，并输出第一报警信号。

应理解，按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示的具体手段可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，在车内显示器包括第一显示区域和第二显示区域的情况下，可在第一显示区域显示左侧后视图像，以及在第二显示区域显示右侧后视图像。

还应理解，第一显示区域的区域大小和位置以及第二显示区域的区域大小和位置均可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，该第一显示区域和第二显示区域可以是大小相同的区域，并且第一显示区域位于车内显示器的左侧，以及第二显示区域位于车内显示器的右侧。

再例如，在车内显示器包括第一显示区域、第二显示区域和第三显示区域的情况下，可在第一显示区域显示左侧后视图像，以及在第二显示区域显示右侧后视图像，以及在第三显示区域显示由后视图像、前视图像和车辆尾部图像拼接成的环视图像。

还应理解，第一显示区域的区域大小和位置以及第二显示区域的区域大小和位置以及第三显示区域的区域大小和位置均可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

为了便于理解步骤S440，下面通过具体的实施例来进行描述。

具体地，主机可获取后视图像、前视图像和车辆尾部图像，并可对后视图像、前视图像和车辆尾部图像进行拼接，以获得环视图像，以及可分别对后视图像、前视图像和环视图像进行视频图像处理，以及将处理后的图像进行输出，并在车内显示器上进行显示。

应理解，视频图像处理的具体处理手段可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，视频图像处理可包括反交错、去噪、边缘、细节和色彩优化等。

这里需要说明的是，本申请中的车内显示器可支持8K视频和多路4K视频的编码和解码，以及还可支持H265和H264的视频解码，以及还支持高速率(例如，4KVP9and4K10bits，60fps)和1080P多格式视频解码(例如，WMV、MPEG-1/2/4和VP8)。

步骤S450，按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示。

应理解，步骤S450的具体过程可参见步骤S440的相关描述，在此不再重复赘述。

因此，本申请实施例通过在车辆的行驶过程中，获取环境图像，其中，环境图像包括后视图像，并且后视图像是由设置在车辆两侧设置的后视摄像头拍摄的，随后确定后视图像中的指定区域内是否存在对象。若确定指定区域内存在对象，则生成第一报警信号，以及按照预设显示方式在车辆的车内显示器上进行显示，并输出第一报警信号，从而可通过摄像头来消除视野盲区，并且可自动判断后视图像中是否存在对象，若存在对象，则进行报警，从而提高驾驶安全性。

这里需要说明的是，除了上述提高安全性的方法之外，本申请实施例中的主机还能够实现如下辅助驾驶手段：实时录像行车记录(例如，可将前视图像进行记录等)、毫米波雷达检测(例如，车辆上的雷达为毫米波雷达)、360全景摄像头、ADAS摄像头、声光报警器、BSD报警系统、DMS系统(即其可实现驾驶员监控)和GPS定位系统。

以及，该主机还能支持以下功能：支持多模式切换显示、画面可裁剪、画面旋转(角度可调)、支持客户功能定制、光敏感应黑夜白昼、支持高清1080P输入和支持512G-SD卡记录。

为了便于理解驾驶员监控的过程，下面以具体的实施例来进行描述。

具体的，请参见图5，图5示出了本申请实施例提供的一种驾驶员监控方法的流程图。如图5所示，该驾驶员监控方法包括：

步骤S501，获取车辆的驾驶员的监控画面。

应理解，可在车辆的驾驶室内设置一个摄像头，从而可通过驾驶室内安装的摄像头来采集驾驶员的监控画面。

步骤S502，利用人脸检测算法，获取监控画面中的人脸框。

具体地，可利用人脸检测算法对当前监控画面进行人脸识别，若识别到人脸框，则可执行步骤S503；若未识别到人脸框，则可返回步骤S501，以便获取下一帧监控画面。

步骤S503，基于人脸框对监控画面中的人脸进行角度检测，得到人脸的姿态角度。其中，姿态角度可包括俯仰角、偏航角和滚转角。以及，俯仰角可以是指绕X轴(指向脸右侧)转动的角度，表现为头俯、仰；偏航角是指绕Y轴(指向脸下方)转动的角度，表现为头向左侧或右侧水平转动；滚转角是指绕Z轴(指向脸正前)转动的角度，表现为正面看到的人脸照片旋转。

具体地，可使用预设算法(例如，人脸三维角度回归算法等)对监控画面中的人脸进行角度检测，得到人脸的姿态角度。

步骤S504，判断姿态角度是否大于等于预设角度。

若姿态角度大于等于预设角度，则可确定头部姿态异常(例如，低头看手机、左右转动等)，并执行步骤S505；若姿态角度小于预设角度，则执行步骤S506。

应理解，预设角度的具体角度可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，可为俯仰角、偏航角和滚转角这三个角中每个角均设置一个预设角度，从而当三个角度中至少一个角度大于等于对应的预设角度时，则可确定头部姿态异常。

为了便于理解步骤S504，下面通过具体的实施例来进行描述。

具体地，基于人脸框对驾驶员进行人脸识别，得到人脸识别结果，以及将人脸识别结果与预先存储的驾驶员信息(例如，可以是多个驾驶员的信息等)进行比对，以对驾驶员进行身份验证。若驾驶员的身份通过验证(即人脸识别结果与预先存储的驾驶员信息相同，也就是说，车辆的当前驾驶员为当前车辆的可使用者或者拥有者)，基于人脸框对监控画面中的人脸进行角度检测，得到人脸的姿态角度；若驾驶员的身份未通过验证，则可进行报警。

步骤S505，生成第二报警信号。

步骤S506，驾驶员的头部姿态检测流程结束。

步骤S507，基于人脸框对监控画面中的人脸进行人脸关键点检测，得到人脸的关键点。其中，关键点包括眼睛关键点和嘴巴关键点。

具体地，可使用Landmark算法对监控画面中的人脸进行人脸关键点检测，得到人脸的关键点的坐标。其中，人脸的关键点的坐标包括眼睛关键点的坐标和嘴巴关键点的坐标。

步骤S508，分别从监控画面中截取眼睛关键点对应的眼睛区域图像和嘴巴关键点对应的嘴巴区域图像。

步骤S509，基于眼睛区域图像和嘴巴区域图像，确定驾驶员的眼睛和嘴巴的张开幅度。

具体地，可通过基于深度学习模型的眼睛状态识别算法提取眼睛上下边缘特征点landmark的位置信息，并可根据眼睛上下边缘特征点landmark的位置信息计算眼睛张开程度。

对应地，也可使用类似的方法计算嘴巴的张开幅度，具体可参见上述计算眼睛张开程度的相关流程，在此不再重复赘述。

此外，除了上述方法之外，还可通过预设算法(例如，状态分类算法)确定眼睛的状态(例如，睁眼状态和闭眼状态)和嘴巴的状态(例如，嘴巴闭合状态等)。

步骤S510，基于张开幅度，确定驾驶员是否处于疲劳状态。

若眼睛的张开幅度小于等于第一预设幅度和嘴巴的张开幅度小于等于第二预设幅度，则确定驾驶员处于疲劳状态，并执行步骤S511；若眼睛的张开幅度大于第一预设幅度或者嘴巴的张开幅度大于第二预设幅度，则执行步骤S512。

步骤S511，生成第三报警信号。

此外，在确定驾驶员处于疲劳驾驶的情况下，还可通过座椅的震动、驾驶室内的风扇的转动等方式来加大提醒效果。

步骤S512，驾驶员的疲劳检测流程结束。

步骤S513，基于人脸框，从监控画面中截取驾驶员的人脸区域图像。其中，人脸区域图像为人脸框标定的区域的图像。

具体地，可基于人脸框的位置信息，从监控画面中截取驾驶员的人脸区域图像。

步骤S514，利用目标检测算法对人脸区域图像进行目标检测，得到目标检测结果。

应理解，目标的具体目标可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

例如，目标可包括口罩、香烟、电话和安全带。

还应理解，目标检测算法的具体算法可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

为了便于理解步骤S514，下面通过具体的实施例来进行描述。

具体地，可利用目标检测算法检测人脸区域图像中是否存在目标，若存在目标，则目标检测结果为包含目标；若不存在目标，则目标检测结果为不包含目标。

步骤S515，在目标检测结果为检测到目标的情况下，则生成第四报警信号。

这里需要说明的是，本申请的车辆的控制方法，除了驾驶员在车辆的驾驶室内进行现场控制，也可通过远程控制的方式实现，本申请实施例并不局限于此。

这里还需要说明的是，上述相关方案也可应用到远程的驾驶室内，本申请实施例并不局限于此。

此外，除了上述图像直接检测的方式之外，还可通过其他的方法(例如，模型等)来实现，本申请实施例并不局限于此。

例如，可获取车辆的驾驶员的监控画面，并可提取监控画面中的人脸框图像，以及将人脸框图像输入到驾驶员疲劳检测模型中，以便驾驶员疲劳检测模型对人脸框图像进行识别，以获得驾驶员的疲劳检测结果。

其中，驾驶员疲劳检测模型可包括图像预处理层、特征提取层、处理层和输出层，该图像处理层可对人脸框图像进行去燥处理，以获得去燥后的人脸框图像；特征提取层用于对去燥后的人脸框图像进行识别，以获得目标特征向量，目标特征向量可包括最长闭眼时间、闭眼时间百分比、眨眼频率、嘴部最长张开时间、嘴部张开时间百分比和打哈欠频率；处理层基于目标特征向量计算疲劳检测分值；输出层基于疲劳检测分值输出疲劳检测结果(例如，在疲劳检测分值大于等于预设分值时，可确定驾驶员处于疲劳驾驶状态；若小于，则可确定驾驶员处于正常行驶状态)。

以及，对于目标特征向量中每个特征向量来说，目标特征向量中每个特征向量可具有对应的权重，从而处理层可通过权重求和的方式来计算疲劳检测分值。例如，疲劳检测分值＝最长闭眼时间×第一权重+闭眼时间百分比×第二权重+眨眼频率×第三权重+嘴部最长张开时间×第四权重+嘴部张开时间百分比×第五权重+打哈欠频率×第六权重。

并且，在确定驾驶员处于疲劳驾驶状态，可进一步确定疲劳驾驶等级。例如，若确定疲劳检测分值处于第一分值范围内，则可确定驾驶员处于第一级疲劳驾驶；若确定疲劳检测分值处于第二分值范围内，则可确定驾驶员处于第二级疲劳驾驶等，其中，第一分值范围的具体分值范围和第二分值范围的具体分值范围等均可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

这里需要说明的是，上述模型的训练方法可以是在远程控制模式下使用的，也可以是在现场控制的模式下使用的。例如，车辆可先确定其和服务器的网络连通状态。若车辆和服务器的网络连通状态为优良状态，则可将监控画面发送给服务器，以便服务器通过驾驶员疲劳检测模型来确定疲劳检测结果；若车辆和服务器的网络连通状态为非优良状态或者断网状态，则可基于图5所示的图像处理方法来确定相关检测结果。

因此，本申请实施例通过一个面向驾驶员的红外摄像头来实时监测头部、眼部、面部和手部等细节，可以从眼睛闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等检测驾驶员状态。以及，通常通过检测人脸眼睛和其他脸部特征以及行为，同时跟踪变化，提取症状实现驾驶员疲劳、分神、不规范驾驶检测。

以及，与眼部区域有关的症状包括开/闭距离、闭合频率、凝视方向和眼皮运动；与嘴巴区域有关的症状包括开/闭距离和打哈欠频率；与头部区域有关的症状包括点头、左右转动和头部运动；与面部预取有关的症状包括不同的表情；与身体姿势有关的症状包括喝酒抽烟、调收音机、面向后面、与乘客交谈、打电话和发短信。

应理解，上述提高车辆驾驶安全性的方法仅是示例性的，本领域技术人员根据上述的方法可以进行各种变形，修改或变形之后的内容也在本申请保护范围内。

本申请还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行方法实施例所述的方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何附图标记理解成对权利要求的限制。词语“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件来具体体现。词语第一、第二、第三等的使用，仅是为了表述方便，而不表示任何顺序。可将这些词语理解为部件名称的一部分。

此外，需要说明的是，在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域的技术人员在得知了基本创造性概念后，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，权利要求应该解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种修改和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也应该包含这些修改和变型在内。

Claims (10)

1.一种提高车辆驾驶安全性的方法，其特征在于，包括：

在所述车辆的行驶过程中，获取环境图像；其中，所述环境图像包括后视图像，并且所述后视图像是由设置在所述车辆两侧设置的后视摄像头拍摄的；

确定所述后视图像中的指定区域内是否存在对象；

若确定所述指定区域内存在所述对象，则生成第一报警信号；

按照预设显示方式在所述车辆的车内显示器上进行显示，并输出所述第一报警信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述后视图像包括所述车辆的左侧后方的左侧后视图像和所述车辆的右侧后方的右侧后视图像，并且所述车内显示器包括第一显示区域和第二显示区域；

其中，所述按照预设显示方式在所述车辆的车内显示器上进行显示，包括：

在所述第一显示区域显示所述左侧后视图像，以及在所述第二显示区域显示所述右侧后视图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境图像还包括前视图像和车辆尾部图像，所述前视图像是由设置在所述车辆两侧设置的前视摄像头拍摄的，并且所述车辆尾部图像是由设置在所述车辆尾部的尾部摄像头拍摄的，以及所述车内显示器包括第一显示区域、第二显示区域和第三显示区域；

其中，所述按照预设显示方式在所述车辆的车内显示器上进行显示，包括：

在所述第一显示区域显示所述左侧后视图像，以及在所述第二显示区域显示所述右侧后视图像，以及在所述第三显示区域显示由所述后视图像、所述前视图像和所述车辆尾部图像拼接成的环视图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

若确定所述指定区域内不存在所述对象，则按照预设显示方式在所述车辆的车内显示器上进行显示。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述车辆的驾驶员的监控画面；

利用人脸检测算法，获取所述监控画面中的人脸框；

基于所述人脸框对所述监控画面中的人脸进行角度检测，得到所述人脸的姿态角度；

判断所述姿态角度是否大于等于预设角度；

若所述姿态角度大于等于所述预设角度，则生成第二报警信号。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸框对所述监控画面中的人脸进行角度检测，得到所述人脸的姿态角度，包括：

基于所述人脸框对所述驾驶员进行人脸识别，得到人脸识别结果；

将所述人脸识别结果与预先存储的驾驶员信息进行比对，以对所述驾驶员进行身份验证；

在所述驾驶员的身份通过验证的情况下，基于所述人脸框对所述监控画面中的人脸进行角度检测，得到所述人脸的姿态角度。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

基于所述人脸框对所述监控画面中的人脸进行人脸关键点检测，得到所述人脸的关键点；其中，所述关键点包括眼睛关键点和嘴巴关键点；

分别从所述监控画面中截取所述眼睛关键点对应的眼睛区域图像和所述嘴巴关键点对应的嘴巴区域图像；

基于所述眼睛区域图像和所述嘴巴区域图像，确定所述驾驶员的眼睛和嘴巴的张开幅度；

基于所述张开幅度，确定所述驾驶员是否处于疲劳状态；

若所述驾驶员处于疲劳状态，则生成第三报警信号。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述张开幅度，确定所述驾驶员是否处于疲劳状态，包括：

若所述眼睛的张开幅度小于等于第一预设幅度和所述嘴巴的张开幅度小于等于第二预设幅度，则确定所述驾驶员处于疲劳状态。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

基于所述人脸框，从所述监控画面中截取所述驾驶员的人脸区域图像；

利用目标检测算法对所述人脸区域图像进行目标检测，得到目标检测结果；其中，所述目标包括口罩、香烟和电话；

若所述目标检测结果为检测到所述目标，则生成第四报警信号。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-9任一所述的提高车辆驾驶安全性的方法。

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