疲勞駕駛檢測(cè)方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本公開涉及安全駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種疲勞駕駛檢測(cè)方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著汽車的普及程度越來越高，由汽車駕駛因素而帶來的安全隱患也越來越多。
[0003]駕駛?cè)藛T在駕車過程中，因身體疲勞而引發(fā)交通意外事故的情況時(shí)有發(fā)生，如何能夠?qū)︸{駛?cè)藛T的是否處于困倦乏力等狀態(tài)進(jìn)行掌握并及時(shí)提醒駕駛?cè)藛T已成為亟待解決的問題，現(xiàn)有技術(shù)中有以法律形式規(guī)定駕駛?cè)藛T在連續(xù)行車幾個(gè)小時(shí)后停車休息一段時(shí)間再開車，但這種法律約束力有限，還有通過檢測(cè)駕駛?cè)藛T脈搏的儀器對(duì)駕駛?cè)藛T的身體狀況進(jìn)行監(jiān)控，但因體質(zhì)的個(gè)體差異，檢測(cè)的準(zhǔn)確性很難保證，告警效果甚微。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本公開提供一種疲勞駕駛檢測(cè)方法及裝置，通過對(duì)駕駛?cè)藛T的實(shí)時(shí)影像進(jìn)行獲取并分析，可以準(zhǔn)確根據(jù)駕駛?cè)藛T的行為表征判斷出駕駛員的駕駛狀態(tài)，提高了對(duì)駕駛狀態(tài)判斷的準(zhǔn)確性、快速性，能夠及時(shí)對(duì)處于疲憊狀態(tài)下的駕駛員進(jìn)行預(yù)警，以提高駕駛安全性。
[0005]為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供一種疲勞駕駛檢測(cè)方法及裝置，所述技術(shù)方案如下:
[0006]根據(jù)本公開實(shí)施例的第一方面，提供一種疲勞駕駛檢測(cè)方法，包括:
[0007]獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像；
[0008]對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)，定位所述視頻圖像中的特征圖像；
[0009]對(duì)所述特征圖像進(jìn)行分析，確定所述特征圖像的特征信息；
[0010]根據(jù)所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)。
[0011]可選的，所述對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)，定位所述視頻圖像中的特征圖像包括:
[0012]對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行預(yù)設(shè)步長(zhǎng)幀圖像劃分，得到待檢測(cè)幀圖像；
[0013]對(duì)待檢測(cè)幀圖像進(jìn)行特征圖像檢測(cè)，確定所述特征圖像在所述待檢測(cè)幀圖像中的位置信息。
[0014]可選的，所述根據(jù)所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)包括:
[0015]將所述特征圖像的特征信息與預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行比對(duì)，確定所述駕駛員的駕駛狀
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[0016]可選的，所述特征圖像包括:頭部圖像;相應(yīng)的，所述對(duì)所述特征圖像進(jìn)行分析，確定所述特征圖像的特征信息包括:
[0017]對(duì)所述頭部圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，確定所述頭部圖像的定位坐標(biāo)；
[0018]記錄所述定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡，確定所述頭部圖像的特征信息。
[0019]可選的，所述將所述特征圖像的特征信息與預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行比對(duì)，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)包括:
[0020]所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型包括:駕駛員頭部移動(dòng)范圍閾值；
[0021]判斷所述定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡是否超出所述駕駛員頭部移動(dòng)范圍閾值，若超出閾值的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)大于第一預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀態(tài)。
[0022]可選的，所述特征圖像包括:眼部圖像;相應(yīng)的，所述對(duì)所述特征圖像進(jìn)行分析，確定所述特征圖像的特征信息包括:
[0023]對(duì)所述眼部圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，確定所述眼部圖像中眼睛開度特征參數(shù)。
[0024]可選的，所述將所述特征圖像的特征信息與預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行比對(duì)，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)包括:
[0025]所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型包括:眼睛開度閾值；
[0026]判斷所述眼睛開度特征參數(shù)是否小于預(yù)設(shè)眼睛開度閾值，若小于預(yù)設(shè)眼睛開度閾值的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)大于第二預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀態(tài)。
[0027]可選的，所述特征圖像包括:方向盤圖像;相應(yīng)的，所述對(duì)所述特征圖像進(jìn)行分析，確定所述特征圖像的特征信息包括:
[0028]對(duì)所述方向盤圖像進(jìn)行檢測(cè)，確定所述方向盤圖像區(qū)域是否包含有駕駛員手部圖像；
[0029]相應(yīng)的，所述根據(jù)所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)包括:
[0030]若未包含所述駕駛員手部圖像的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)超過第三預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀態(tài)。
[0031]可選的，所述方法還包括:
[0032]將所述駕駛員的駕駛狀態(tài)與預(yù)設(shè)駕駛警告等級(jí)進(jìn)行比對(duì)，發(fā)出與所述預(yù)設(shè)駕駛警告等級(jí)對(duì)應(yīng)的警告。
[0033]可選的，所述方法還包括:
[0034]采集預(yù)設(shè)數(shù)量的特征圖像作為樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)算法對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后得到所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型。
[0035]根據(jù)本公開實(shí)施例的第二方面，提供一種疲勞駕駛檢測(cè)裝置，包括:
[0036]獲取模塊，用于獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像；
[0037]定位模塊，用于對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)，定位所述視頻圖像中的特征圖像；
[0038]分析模塊，用于對(duì)所述特征圖像進(jìn)行分析，確定所述特征圖像的特征信息；
[0039]確定模塊，用于根據(jù)所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)。
[0040]可選的，所述定位模塊包括:
[0041]劃分子模塊，用于對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行預(yù)設(shè)步長(zhǎng)幀圖像劃分，得到待檢測(cè)幀圖像；
[0042]檢測(cè)子模塊，用于對(duì)待檢測(cè)幀圖像進(jìn)行特征圖像檢測(cè)，確定所述特征圖像在所述待檢測(cè)幀圖像中的位置信息。
[0043]可選的，所述確定模塊包括:
[0044]比對(duì)子模塊，用于將所述特征圖像的特征信息與預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行比對(duì)，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)。
[0045]可選的，所述特征圖像包括:頭部圖像;相應(yīng)的，所述分析模塊包括:
[0046]第一檢測(cè)子模塊，用于對(duì)所述頭部圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)，確定所述頭部圖像的定位坐標(biāo)；
[0047]第一確定子模塊，用于記錄所述定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡，確定所述頭部圖像的特征
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[0048]可選的，所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型包括:駕駛員頭部移動(dòng)范圍閾值;所述比對(duì)子模塊包括:
[0049]第一判斷子模塊，用于判斷所述定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡是否超出所述駕駛員頭部移動(dòng)范圍閾值；
[0050]第二判斷子模塊，用于當(dāng)所述第一判斷子模塊判斷所述定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡超出所述駕駛員頭部移動(dòng)范圍閾值的時(shí)長(zhǎng)大于第一預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)時(shí)，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀態(tài)。
[0051 ]可選的，所述特征圖像包括:眼部圖像;相應(yīng)的，所述分析模塊包括:
[0052]第二檢測(cè)子模塊，用于對(duì)所述眼部圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)；
[0053]第二確定子模塊，用于確定所述眼部圖像中眼睛開度特征參數(shù)。
[0054]可選的，所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型包括:眼睛開度閾值;所述比對(duì)子模塊包括:
[0055]第三判斷子模塊，用于判斷所述眼睛開度特征參數(shù)是否小于預(yù)設(shè)眼睛開度閾值；
[0056]第四判斷子模塊，用于當(dāng)所述第三判斷子模塊判斷所述眼睛開度特征參數(shù)小于預(yù)設(shè)眼睛開度閾值的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)大于第二預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)時(shí)，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀
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[0057]可選的，所述特征圖像包括:方向盤圖像;相應(yīng)的，所述分析模塊包括:
[0058]第三檢測(cè)子模塊，用于對(duì)所述方向盤圖像進(jìn)行檢測(cè)，確定所述方向盤圖像區(qū)域是否包含有駕駛員手部圖像；
[0059]所述確定模塊包括:
[0060]確定子模塊，用于當(dāng)所述第三檢測(cè)子模塊檢測(cè)到未包含所述駕駛員手部圖像的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)超過第三預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)時(shí)，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀態(tài)。
[0061 ] 可選的，所述裝置還包括:
[0062]警告模塊，用于將所述駕駛員的駕駛狀態(tài)與預(yù)設(shè)駕駛警告等級(jí)進(jìn)行比對(duì)，發(fā)出與所述預(yù)設(shè)駕駛警告等級(jí)對(duì)應(yīng)的警告。
[0063]可選的，所述裝置還包括:
[0064]采集模塊，用于采集預(yù)設(shè)數(shù)量的特征圖像作為樣本數(shù)據(jù)；
[0065]模型建立模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)算法對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后得到所述預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型。
[0066]根據(jù)本公開實(shí)施例的第三方面，提供一種疲勞駕駛檢測(cè)裝置，包括:
[0067]處理器；
[0068]用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；
[0069]其中，所述處理器用于:
[0070]獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像;對(duì)所述視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)，定位所述視頻圖像中的特征圖像；
[0071 ]對(duì)所述特征圖像進(jìn)行分析，確定所述特征圖像的特征信息；
[0072]根據(jù)所述特征信息，確定所述駕駛員的駕駛狀態(tài)。
[0073]本公開的實(shí)施例提供的方法及裝置可以包括以下有益效果:
[0074]