CN116129409A - 一种基于运动分析的驾驶员监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于运动分析的驾驶员监测方法及系统，通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像，对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度，能够根据驾驶员的头部运动特征准确识别驾驶员的疲劳驾驶行为。

Description

一种基于运动分析的驾驶员监测方法及系统

技术领域

本发明涉及驾驶员监测技术领域，特别涉及一种基于运动分析的驾驶员监测方法及系统。

背景技术

随着驾驶员监测技术的发展和成熟，越来越多的汽车特别是大型汽车如大型货车、大型客车等，以及一些高端的中小型汽车开始配备驾驶员监测系统，为行车安全提供进一步的保障。疲劳驾驶行为是驾驶员监测系统重点监测的危险驾驶行为之一，由于疲劳驾驶行为具有隐蔽性强、危害性大的特点，近些年来人们研究出大量用于识别疲劳驾驶行为的技术，例如通过驾驶员佩戴的脉搏监测装置获取驾驶员的脉搏数据以分析驾驶员的脉搏特征、通过摄像装置拍摄驾驶员的脸部图像以分析驾驶员的表情特征、眼动特征或者头部运动特征或者根据驾驶员持续驾驶车辆的时长等来判断是否存在疲劳驾驶行为。其中通过监测驾驶员脉搏特征的方式来判断是否存在疲劳驾驶行为虽然准确率高，但其依赖于驾驶员身上佩戴的脉搏监测装置，使用较为麻烦；根据驾驶员持续驾驶车辆的时长来判断是否存在疲劳驾驶行为准确率较低，每个驾驶员的身体状况差异较大，同时驾驶时的疲劳状态与驾驶员驾车前的休息情况具有较强的关联性，使用统一的驾驶时长来评价不同驾驶员或者同一驾驶员不同状态下驾车的疲劳度并不合理。因此目前较为广泛应用的方案是通过摄像装置拍摄驾驶员的脸部图像对驾驶员的表情特征、眼动特征以及头部运动特征进行综合分析来判断是否存在疲劳驾驶行为，然而受到行车过程中车辆运动的影响，往往难以准确提取头部的运动特征，从而影响识别驾驶员疲劳驾驶行为的准确率。

发明内容

本发明正是基于上述问题，提出了一种基于运动分析的驾驶员监测方法及系统，能够根据驾驶员的头部运动特征准确识别驾驶员的疲劳驾驶行为。

有鉴于此，本发明的第一方面提出了一种基于运动分析的驾驶员监测方法，包括：

通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像；

对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，所述实时相对运动数据包括水平方向的相对位移，所述水平方向为与所述汽车的车头朝向以及重力方向垂直的方向，所述实时相对运动数据还包括根据所述水平方向的相对位移计算得到的水平方向的相对速度：

，

以及水平方向的相对加速度：

；

通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，所述综合运动数据包括所述汽车的综合加速度，所述综合运动数据还包括根据所述综合加速度计算得到的综合运动速度：

；

根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，所述水平方向的非自主运动数据包括非自主运动加速度：

；

以及非自主运动速度：

，

其中为所述综合加速度与重力方向的夹角，为所述综合加速度与车头朝向的夹角；

根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤之前，还包括：

在所述头部图像上的所述驾驶员的脸部区域确定水平位移监测点，所述水平位移监测点为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于确定所述驾驶员的头部在水平方向上的相对位移的监测点；

在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置，所述标准位置为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于计算所述水平方向上的相对位移的基准点。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置的步骤具体包括：

通过所述汽车的行车运动数据监测所述汽车的行车运动状态，所述汽车的行车运动数据包括从所述汽车的车载计算机系统读取得到的所述汽车的行车加速度以及行车速度；

当监测到所述汽车从静止状态变为行车状态的汽车起步事件时，将所述汽车起步事件的起始时刻确定为起步时刻；

获取所述起步时刻所述驾驶员的头部图像；

将所述头部图像上所述水平位移监测点的位置确定为所述标准位置；

以所述标准位置为原点计算所述水平位移监测点在水平方向上的相对位移。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤之前，还包括：

通过所述驾驶员的头部图像实时监测所述水平位移监测点的位置；

当所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的时间大于预设时长时，记录所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的保持时间；

将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置的步骤之后，还包括：

当所述非自主运动加速度大于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度大于预设的第二阈值时，将所述水平位移监测点与所述临时停留位置在水平方向上的最大距离确定为第一水平偏移幅度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤具体包括：

获取所述水平位移监测点从所述临时停留位置开始到所述第一水平偏移幅度为所经历的偏移时间；

计算在所述偏移时间时间段内的非自主偏移幅度：

；

当所述第一水平偏移幅度小于所述非自主偏移幅度时，计算两者之间的距离偏差：

；

将所述距离偏差确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述距离偏差越小，所述疲劳度系数越大，所述疲劳度系数与所述驾驶员的疲劳度成正比。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤具体包括：

根据所述非自主运动加速度计算所述非自主运动速度：

，

获取在所述偏移时间时间段内的所述非自主运动速度数据以及所述驾驶员的头部在水平方向上的相对速度数据；

计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差：

；

将所述速度差的平均值确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述速度差的平均值越小，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差的步骤之后，还包括：

获取预设的速度差波动阈值；

在所述偏移时间时间段内确定所述速度差大于所述速度差波动阈值的最小时间；

将所述最小时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述最小时间越大，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置的步骤之后，还包括：

获取所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始恢复到与所述临时停留位置的距离小于预设的第三阈值所经历的复位时间；

将所述复位时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述复位时间越小，所述疲劳度系数越大。

本发明的第二方面提出了一种基于运动分析的驾驶员监测系统，包括：

头部图像获取模块，用于通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像；

实时相对运动数据获取模块，用于对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，所述实时相对运动数据包括水平方向的相对位移，所述水平方向为与所述汽车的车头朝向以及重力方向垂直的方向，所述实时相对运动数据还包括根据所述水平方向的相对位移计算得到的水平方向的相对速度：

，

以及水平方向的相对加速度：

；

综合运动数据获取模块，用于通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，所述综合运动数据包括所述汽车的综合加速度，所述综合运动数据还包括根据所述综合加速度计算得到的综合运动速度：

；

相对运动数据分解模块，用于根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，所述水平方向的非自主运动数据包括非自主运动加速度：

；

以及非自主运动速度：

，

其中为所述综合加速度与重力方向的夹角，为所述综合加速度与车头朝向的夹角；

疲劳度分析模块，用于根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，还包括：

水平位移监测点确定模块，用于在所述头部图像上的所述驾驶员的脸部区域确定水平位移监测点，所述水平位移监测点为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于确定所述驾驶员的头部在水平方向上的相对位移的监测点；

标准位置确定模块，用于在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置，所述标准位置为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于计算所述水平方向上的相对位移的基准点。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述标准位置确定模块包括：

行车运动状态监测模块，用于通过所述汽车的行车运动数据监测所述汽车的行车运动状态，所述汽车的行车运动数据包括从所述汽车的车载计算机系统读取得到的所述汽车的行车加速度以及行车速度；

起步时刻确定模块，用于当监测到所述汽车从静止状态变为行车状态的汽车起步事件时，将所述汽车起步事件的起始时刻确定为起步时刻，所述头部图像获取模块还用于获取所述起步时刻所述驾驶员的头部图像；

标准位置确定模块，用于将所述头部图像上所述水平位移监测点的位置确定为所述标准位置；

相对位移计算模块，用于以所述标准位置为原点计算所述水平位移监测点在水平方向上的相对位移。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，还包括：

水平位移监测点监测模块，用于通过所述驾驶员的头部图像实时监测所述水平位移监测点的位置；

保持时间记录模块，用于当所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的时间大于预设时长时，记录所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的保持时间；

临时停留位置确定模块，用于将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，还包括：

第一水平偏移幅度确定模块，用于当所述非自主运动加速度大于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度大于预设的第二阈值时，将所述水平位移监测点与所述临时停留位置在水平方向上的最大距离确定为第一水平偏移幅度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述疲劳度分析模块包括：

偏移时间获取模块，用于获取所述水平位移监测点从所述临时停留位置开始到所述第一水平偏移幅度为所经历的偏移时间所经历的偏移时间；

非自主偏移幅度计算模块，用于计算在所述偏移时间时间段内的非自主偏移幅度：

；

当所述第一水平偏移幅度小于所述非自主偏移幅度时，计算两者之间的距离偏差：

；

疲劳度系数确定模块，用于将所述距离偏差确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述距离偏差越小，所述疲劳度系数越大，所述疲劳度系数与所述驾驶员的疲劳度成正比。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，所述疲劳度分析模块还包括：

非自主运动速度计算模块，用于根据所述非自主运动加速度计算所述非自主运动速度：

，

速度数获取模块，用于获取在所述偏移时间时间段内的所述非自主运动速度数据以及所述驾驶员的头部在水平方向上的相对速度数据；

速度差计算模块，用于计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差：

；

所述疲劳度系数确定模块还用于将所述速度差的平均值确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述速度差的平均值越小，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述疲劳度分析模块还包括：

速度差波动阈值获取模块，用于获取预设的速度差波动阈值；

最小时间确定模块，用于在所述偏移时间时间段内确定所述速度差大于所述速度差波动阈值的最小时间；

所述最小时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述最小时间越大，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述疲劳度分析模块还包括：

复位时间获取模块，用于获取所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始恢复到与所述临时停留位置的距离小于预设的第三阈值所经历的复位时间；

所述疲劳度系数确定模块还用于将所述复位时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述复位时间越小，所述疲劳度系数越大。

本发明提出了一种基于运动分析的驾驶员监测方法及系统，通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像，对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度，能够根据驾驶员的头部运动特征准确识别驾驶员的疲劳驾驶行为。

附图说明

图1是本发明一个实施例提供的一种基于运动分析的驾驶员监测方法的流程图；

图2是本发明一个实施例提供的一种基于运动分析的驾驶员监测系统的结构框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

在本发明的描述中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可 以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个” 的含义是两个或两个以上。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施方式”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或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一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

下面参照附图来描述根据本发明一些实施方式提供的一种基于运动分析的驾驶员监测方法及系统。

如图1所示，本发明的第一方面提出了一种基于运动分析的驾驶员监测方法，包括：

通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像；

对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，所述实时相对运动数据包括水平方向的相对位移，所述水平方向为与所述汽车的车头朝向以及重力方向垂直的方向，所述实时相对运动数据还包括根据所述水平方向的相对位移计算得到的水平方向的相对速度：

，

以及水平方向的相对加速度：

；

通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，所述综合运动数据包括所述汽车的综合加速度，所述综合运动数据还包括根据所述综合加速度计算得到的综合运动速度：

；

根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，所述水平方向的非自主运动数据包括非自主运动加速度：

；

以及非自主运动速度：

，

其中为所述综合加速度与重力方向的夹角，为所述综合加速度与车头朝向的夹角；

根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤之前，还包括：

在所述头部图像上的所述驾驶员的脸部区域确定水平位移监测点，所述水平位移监测点为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于确定所述驾驶员的头部在水平方向上的相对位移的监测点；

在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置，所述标准位置为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于计算所述水平方向上的相对位移的基准点。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置的步骤具体包括：

通过所述汽车的行车运动数据监测所述汽车的行车运动状态，所述汽车的行车运动数据包括从所述汽车的车载计算机系统读取得到的所述汽车的行车加速度以及行车速度；

当监测到所述汽车从静止状态变为行车状态的汽车起步事件时，将所述汽车起步事件的起始时刻确定为起步时刻；

获取所述起步时刻所述驾驶员的头部图像；

将所述头部图像上所述水平位移监测点的位置确定为所述标准位置；

以所述标准位置为原点计算所述水平位移监测点在水平方向上的相对位移。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，将所述驾驶员的眉心、鼻尖、眼框中心、眼角或者嘴角中的一个或多个位置确定为所述水平位移监测点，或者将所述驾驶员的眉心、鼻尖、眼框中心、眼角或者嘴角中的两个或两个以上确定为用于计算所述水平位移监测点坐标的定位基点，通过两个或两个以上的所述定位基点的坐标计算所述水平位移监测点的坐标。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤之前，还包括：

通过所述驾驶员的头部图像实时监测所述水平位移监测点的位置；

当所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的时间大于预设时长时，记录所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的保持时间；

将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置的步骤之后，还包括：

当所述非自主运动加速度大于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度大于预设的第二阈值时，将所述水平位移监测点与所述临时停留位置在水平方向上的最大距离确定为第一水平偏移幅度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤具体包括：

获取所述水平位移监测点从所述临时停留位置开始到所述第一水平偏移幅度为所经历的偏移时间；

计算在所述偏移时间时间段内的非自主偏移幅度：

；

当所述第一水平偏移幅度小于所述非自主偏移幅度时，计算两者之间的距离偏差：

；

将所述距离偏差确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述距离偏差越小，所述疲劳度系数越大，所述疲劳度系数与所述驾驶员的疲劳度成正比。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤具体包括：

根据所述非自主运动加速度计算所述非自主运动速度：

，

获取在所述偏移时间时间段内的所述非自主运动速度数据以及所述驾驶员的头部在水平方向上的相对速度数据；

计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差：

；

将所述速度差的平均值确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述速度差的平均值越小，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差的步骤之后，还包括：

获取预设的速度差波动阈值；

在所述偏移时间时间段内确定所述速度差大于所述速度差波动阈值的最小时间；

将所述最小时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述最小时间越大，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置的步骤之后，还包括：

获取所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始恢复到与所述临时停留位置的距离小于预设的第三阈值所经历的复位时间；

将所述复位时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述复位时间越小，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，在获取所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始恢复到与所述临时停留位置的距离小于预设的第三阈值所经历的复位时间的步骤之后，还包括：

当所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始往所述临时停留位置的运动，在越过所述临时停留位置后继续往背离所述临时停留位置的方向运动时，将所述水平位移监测点当次背离运动过程中与所述临时停留位置在水平方向上的最大距离确定为第二水平偏移幅度；

将所述第二水平偏移幅度确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述第二水平偏移幅度越大，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，还包括：

根据所述综合运动数据和所述行车运动数据计算得到所述汽车的震动运动数据，所述震动运动数据包括所述汽车在外力作用下或者行驶经过不平坦路面引起的车辆震动的震动加速度：

，

以及震动速度：

。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，所述自主动运运数据包括自主运动加速度：

；

以及自主运动速度：

 。

如图2所示，本发明的第二方面提出了一种基于运动分析的驾驶员监测系统，包括：

头部图像获取模块，用于通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像；

实时相对运动数据获取模块，用于对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，所述实时相对运动数据包括水平方向的相对位移，所述水平方向为与所述汽车的车头朝向以及重力方向垂直的方向，所述实时相对运动数据还包括根据所述水平方向的相对位移计算得到的水平方向的相对速度：

，

以及水平方向的相对加速度：

；

综合运动数据获取模块，用于通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，所述综合运动数据包括所述汽车的综合加速度，所述综合运动数据还包括根据所述综合加速度计算得到的综合运动速度：

；

相对运动数据分解模块，用于根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，所述水平方向的非自主运动数据包括非自主运动加速度：

；

以及非自主运动速度：

，

其中为所述综合加速度与重力方向的夹角，为所述综合加速度与车头朝向的夹角；

疲劳度分析模块，用于根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，还包括：

水平位移监测点确定模块，用于在所述头部图像上的所述驾驶员的脸部区域确定水平位移监测点，所述水平位移监测点为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于确定所述驾驶员的头部在水平方向上的相对位移的监测点；

标准位置确定模块，用于在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置，所述标准位置为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于计算所述水平方向上的相对位移的基准点。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述标准位置确定模块包括：

行车运动状态监测模块，用于通过所述汽车的行车运动数据监测所述汽车的行车运动状态，所述汽车的行车运动数据包括从所述汽车的车载计算机系统读取得到的所述汽车的行车加速度以及行车速度；

起步时刻确定模块，用于当监测到所述汽车从静止状态变为行车状态的汽车起步事件时，将所述汽车起步事件的起始时刻确定为起步时刻，所述头部图像获取模块还用于获取所述起步时刻所述驾驶员的头部图像；

标准位置确定模块，用于将所述头部图像上所述水平位移监测点的位置确定为所述标准位置；

相对位移计算模块，用于以所述标准位置为原点计算所述水平位移监测点在水平方向上的相对位移。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述水平位移监测点确定模块还用于将所述驾驶员的眉心、鼻尖、眼框中心、眼角或者嘴角中的一个或多个位置确定为所述水平位移监测点，或者将所述驾驶员的眉心、鼻尖、眼框中心、眼角或者嘴角中的两个或两个以上确定为用于计算所述水平位移监测点坐标的定位基点，通过两个或两个以上的所述定位基点的坐标计算所述水平位移监测点的坐标。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，还包括：

水平位移监测点监测模块，用于通过所述驾驶员的头部图像实时监测所述水平位移监测点的位置；

保持时间记录模块，用于当所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的时间大于预设时长时，记录所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的保持时间；

临时停留位置确定模块，用于将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，还包括：

第一水平偏移幅度确定模块，用于当所述非自主运动加速度大于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度大于预设的第二阈值时，将所述水平位移监测点与所述临时停留位置在水平方向上的最大距离确定为第一水平偏移幅度。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述疲劳度分析模块包括：

偏移时间获取模块，用于获取所述水平位移监测点从所述临时停留位置开始到所述第一水平偏移幅度为所经历的偏移时间所经历的偏移时间；

非自主偏移幅度计算模块，用于计算在所述偏移时间时间段内的非自主偏移幅度：

；

当所述第一水平偏移幅度小于所述非自主偏移幅度时，计算两者之间的距离偏差：

；

疲劳度系数确定模块，用于将所述距离偏差确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述距离偏差越小，所述疲劳度系数越大，所述疲劳度系数与所述驾驶员的疲劳度成正比。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，所述疲劳度分析模块还包括：

非自主运动速度计算模块，用于根据所述非自主运动加速度计算所述非自主运动速度：

，

速度数获取模块，用于获取在所述偏移时间时间段内的所述非自主运动速度数据以及所述驾驶员的头部在水平方向上的相对速度数据；

速度差计算模块，用于计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差：

；

所述疲劳度系数确定模块还用于将所述速度差的平均值确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述速度差的平均值越小，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述疲劳度分析模块还包括：

速度差波动阈值获取模块，用于获取预设的速度差波动阈值；

最小时间确定模块，用于在所述偏移时间时间段内确定所述速度差大于所述速度差波动阈值的最小时间；

所述最小时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述最小时间越大，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述疲劳度分析模块还包括：

复位时间获取模块，用于获取所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始恢复到与所述临时停留位置的距离小于预设的第三阈值所经历的复位时间；

所述疲劳度系数确定模块还用于将所述复位时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述复位时间越小，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，所述疲劳度分析模块还包括：

第二水平偏移幅度确定模块，用于当所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始往所述临时停留位置的运动，在越过所述临时停留位置后继续往背离所述临时停留位置的方向运动时，将所述水平位移监测点当次背离运动过程中与所述临时停留位置在水平方向上的最大距离确定为第二水平偏移幅度；

所述疲劳度系数确定模块还用于将所述第二水平偏移幅度确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述第二水平偏移幅度越大，所述疲劳度系数越大。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测系统中，还包括：

震动运动数据计算模块，用于根据所述综合运动数据和所述行车运动数据计算得到所述汽车的震动运动数据，所述震动运动数据包括所述汽车在外力作用下或者行驶经过不平坦路面引起的车辆震动的震动加速度：

，

以及震动速度：

。

进一步的，在上述的基于运动分析的驾驶员监测方法中，所述自主动运运数据包括自主运动加速度：

；

以及自主运动速度：

 。

应当说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

依照本发明的实施例如上文所述，这些实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施例。显然，根据以上描述，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地利用本发明以及在本发明基础上的修改使用。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.一种基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，包括：

通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像；

对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，所述实时相对运动数据包括水平方向的相对位移，所述水平方向为与所述汽车的车头朝向以及重力方向垂直的方向，所述实时相对运动数据还包括根据所述水平方向的相对位移计算得到的水平方向的相对速度：

，

以及水平方向的相对加速度：

；

通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，所述综合运动数据包括所述汽车的综合加速度，所述综合运动数据还包括根据所述综合加速度计算得到的综合运动速度：

；

根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，所述水平方向的非自主运动数据包括非自主运动加速度：

；

以及非自主运动速度：

，

其中为所述综合加速度与重力方向的夹角，为所述综合加速度与车头朝向的夹角；

根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度。

2.根据权利要求1所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，在根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤之前，还包括：

在所述头部图像上的所述驾驶员的脸部区域确定水平位移监测点，所述水平位移监测点为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于确定所述驾驶员的头部在水平方向上的相对位移的监测点；

在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置，所述标准位置为在所述驾驶员的头部相对于所述汽车发生相对运动时用于计算所述水平方向上的相对位移的基准点。

3.根据权利要求2所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，在所述摄像装置的视场区域中确定所述水平位移监测点的标准位置的步骤具体包括：

通过所述汽车的行车运动数据监测所述汽车的行车运动状态，所述汽车的行车运动数据包括从所述汽车的车载计算机系统读取得到的所述汽车的行车加速度以及行车速度；

当监测到所述汽车从静止状态变为行车状态的汽车起步事件时，将所述汽车起步事件的起始时刻确定为起步时刻；

获取所述起步时刻所述驾驶员的头部图像；

将所述头部图像上所述水平位移监测点的位置确定为所述标准位置；

以所述标准位置为原点计算所述水平位移监测点在水平方向上的相对位移。

4.根据权利要求2-3任一项所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，在根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤之前，还包括：

通过所述驾驶员的头部图像实时监测所述水平位移监测点的位置；

当所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的时间大于预设时长时，记录所述非自主运动加速度小于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度小于预设的第二阈值的保持时间；

将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置。

5.根据权利要求4所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，在将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置的步骤之后，还包括：

当所述非自主运动加速度大于预设的第一阈值且所述水平方向的相对位移的最大变化幅度大于预设的第二阈值时，将所述水平位移监测点与所述临时停留位置在水平方向上的最大距离确定为第一水平偏移幅度。

6.根据权利要求5所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤具体包括：

获取所述水平位移监测点从所述临时停留位置开始到所述第一水平偏移幅度为所经历的偏移时间；

计算在所述偏移时间时间段内的非自主偏移幅度：

；

当所述第一水平偏移幅度小于所述非自主偏移幅度时，计算两者之间的距离偏差：

；

将所述距离偏差确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述距离偏差越小，所述疲劳度系数越大，所述疲劳度系数与所述驾驶员的疲劳度成正比。

7.根据权利要求6所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，所述水平方向的非自主运动数据还包括非自主运动速度，根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度的步骤具体包括：

根据所述非自主运动加速度计算所述非自主运动速度：

，

获取在所述偏移时间时间段内的所述非自主运动速度数据以及所述驾驶员的头部在水平方向上的相对速度数据；

计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差：

；

将所述速度差的平均值确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述速度差的平均值越小，所述疲劳度系数越大。

8.根据权利要求7所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，计算在所述偏移时间时间段内所述非自主运动速度以及所述相对速度的速度差的步骤之后，还包括：

获取预设的速度差波动阈值；

在所述偏移时间时间段内确定所述速度差大于所述速度差波动阈值的最小时间；

将所述最小时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述最小时间越大，所述疲劳度系数越大。

9.根据权利要求8所述的基于运动分析的驾驶员监测方法，其特征在于，在将在所述保持时间内所述水平位移监测点的平均位置确定为临时停留位置的步骤之后，还包括：

获取所述水平位移监测点从所述第一水平偏移幅度为开始恢复到与所述临时停留位置的距离小于预设的第三阈值所经历的复位时间；

将所述复位时间确定为计算所述驾驶员的疲劳度系数的计算参数之一，所述复位时间越小，所述疲劳度系数越大。

10.一种基于运动分析的驾驶员监测系统，其特征在于，包括：

头部图像获取模块，用于通过固定安装在汽车的驾驶位前方摄像装置实时获取驾驶员的头部图像；

实时相对运动数据获取模块，用于对所述头部图像进行分析得到所述驾驶员的头部与所述汽车的实时相对运动数据，所述实时相对运动数据包括水平方向的相对位移，所述水平方向为与所述汽车的车头朝向以及重力方向垂直的方向，所述实时相对运动数据还包括根据所述水平方向的相对位移计算得到的水平方向的相对速度：

，

以及水平方向的相对加速度：

；

综合运动数据获取模块，用于通过固定安装在所述汽车的驾驶位上或临近驾驶位处的加速度传感器实时获取所述汽车的综合运动数据，所述综合运动数据包括所述汽车的综合加速度，所述综合运动数据还包括根据所述综合加速度计算得到的综合运动速度：

；

相对运动数据分解模块，用于根据所述综合运动数据将所述驾驶员的所述实时相对运动数据的水平分量分解为水平方向的非自主运动数据和水平方向的自主运动数据，所述水平方向的非自主运动数据包括非自主运动加速度：

；

以及非自主运动速度：

，

其中为所述综合加速度与重力方向的夹角，为所述综合加速度与车头朝向的夹角；

疲劳度分析模块，用于根据所述非自主运动数据以及所述自主运动数据辅助分析所述驾驶员的疲劳度。

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