(I)在一個(gè)實(shí)施例中，通過獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像，并對(duì)該視頻圖像進(jìn)行檢測，定位視頻圖像中的特征圖像;對(duì)特征圖像進(jìn)行分析，確定特征圖像的特征信息;根據(jù)特征信息，從而確定出駕駛員的駕駛狀態(tài)。該方法提高了對(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。
[0075](2)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)設(shè)步長幀圖像劃分，得到待檢測幀圖像，再對(duì)待檢測幀圖像進(jìn)行特征圖像檢測，確定特征圖像在待檢測幀圖像中的位置信息。從而通過預(yù)設(shè)步長從構(gòu)成視頻圖像的每幀圖像中提取出待檢測幀圖像，大大減少了視頻圖像的數(shù)據(jù)分析數(shù)量，進(jìn)而有效提高特征圖像的確定效率。
[0076](3)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過將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)，確定出駕駛員的駕駛狀態(tài)。以該預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型為參照標(biāo)準(zhǔn)，可以有效提高對(duì)特征圖像的判斷準(zhǔn)確度，進(jìn)而提高對(duì)駕駛狀態(tài)的判斷準(zhǔn)確性。
[0077](4)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過對(duì)特征圖像，如頭部圖像進(jìn)行輪廓檢測，確定出頭部圖像的定位坐標(biāo);并記錄該定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡，從而確定出該頭部圖像的特征信息。以該頭部的定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡作為特征信息，可以有效獲知駕駛員頭部的移動(dòng)情況，有助于快速判定駕駛員是否處于疲憊狀態(tài)。
[0078](5)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過判斷定位坐標(biāo)的移動(dòng)軌跡是否超出預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型中駕駛員頭部移動(dòng)范圍閾值，從而判斷駕駛員的駕駛狀態(tài);若超出閾值的時(shí)長大于第一預(yù)設(shè)時(shí)長，判定駕駛員為疲勞駕駛狀態(tài)。從而通過統(tǒng)計(jì)駕駛員頭部移動(dòng)軌跡超出預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型中閾值的時(shí)長，快速并準(zhǔn)確判定駕駛員是否由于疲憊而頭部處于放松狀態(tài)。
[0079](6)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過對(duì)特征圖像，如眼部圖像進(jìn)行輪廓檢測，確定眼部圖像中眼睛開度特征參數(shù)。以該眼睛開度特征參數(shù)作為特征信息，可以有效獲知駕駛員眼睛的開閉情況，有助于根據(jù)駕駛員的眼部信息快速判定駕駛員是否處于疲憊狀態(tài)。
[0080](7)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過判斷眼睛開度特征參數(shù)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)長大于第二預(yù)設(shè)時(shí)長，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀態(tài)。該疲勞駕駛狀態(tài)的判斷過程簡單、快速，有效提高駕駛狀態(tài)的判斷準(zhǔn)確性。
[0081](8)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過對(duì)特征圖像，如方向盤圖像進(jìn)行檢測，確定出方向盤圖像區(qū)域是否包含有駕駛員手部圖像;若未包含駕駛員手部圖像的持續(xù)時(shí)長超過第三預(yù)設(shè)時(shí)長，判斷駕駛員的駕駛狀態(tài)為疲勞駕駛狀態(tài)。從而通過判斷出駕駛員雙手脫離方向盤的時(shí)間，簡單、快速判斷出駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)，有效提高對(duì)疲勞駕駛狀態(tài)判斷的準(zhǔn)確性。
[0082](9)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過將駕駛員的駕駛狀態(tài)與預(yù)設(shè)駕駛警告等級(jí)進(jìn)行比對(duì)，發(fā)出與預(yù)設(shè)駕駛警告等級(jí)對(duì)應(yīng)的警告，從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)駕駛員的不同駕駛狀態(tài)，分級(jí)提出警告，以保證駕駛安全性。
[0083](10)在另一個(gè)實(shí)施例中，通過采集預(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)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后得到預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型。從而得到具有參考價(jià)值的預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)模型，為后續(xù)與特征圖像進(jìn)行比對(duì)提供了準(zhǔn)確可靠的參照標(biāo)準(zhǔn)。
[0084]應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
【附圖說明】
[0085]此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實(shí)施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。
[0086]圖1是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測方法的流程圖；
[0087]圖2是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測方法的流程圖；
[0088]圖3是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測方法的流程圖；
[0089]圖4是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測裝置的流程圖；
[0090]圖5是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測裝置的流程圖；
[0091]圖6是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測裝置600的框圖；
[0092]圖7是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測裝置700的框圖。
[0093]通過上述附圖，已示出本公開明確的實(shí)施例，后文中將有更詳細(xì)的描述。這些附圖和文字描述并不是為了通過任何方式限制本公開構(gòu)思的范圍，而是通過參考特定實(shí)施例為本領(lǐng)域技術(shù)人員說明本公開的概念。
【具體實(shí)施方式】
[0094]這里將詳細(xì)地對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時(shí)，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實(shí)施例中所描述的實(shí)施方式并不代表與本公開相一致的所有實(shí)施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0095]在具體介紹本公開各實(shí)施例前，首先對(duì)本公開的主要思路進(jìn)行概要說明:為了對(duì)視頻中出現(xiàn)的演員進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，需要從視頻中提取幀圖像，并進(jìn)一步提取出包含有人臉圖像的幀圖像，再對(duì)這些幀圖像利用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行人臉圖像識(shí)別，識(shí)別出視頻中的演員信息。具體來說，本公開實(shí)施例基于預(yù)先得到的識(shí)別模型、人臉檢測及跟蹤技術(shù)來確定視頻中的演員信息，進(jìn)而將識(shí)別出的演員信息向觀看視頻的用戶呈現(xiàn)。
[0096]圖1是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測方法的流程圖，如圖1所示，本實(shí)施例的疲勞駕駛檢測方法可以應(yīng)用于云端的服務(wù)器中也可以應(yīng)用于駕駛員的終端(客戶端設(shè)備)中，本實(shí)施例的方法包括以下步驟:
[0097]該疲勞駕駛檢測方法包括以下步驟:
[0098]在步驟101中，獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像。
[0099]具體的，視頻圖像的獲取可以通過在駕駛員前方安裝攝像頭，通過攝像頭記錄下包含有駕駛員體征的視頻影像，該視頻影像至少應(yīng)該包括駕駛員的面部影像，從而通過對(duì)駕駛員面部影像的分析，判定視頻中的駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)，如打瞌睡狀態(tài)、身體不適狀態(tài)等。還可以包括駕駛員的手部影像，如駕駛員的雙手是否置于方向盤上，若雙手脫離方向盤，也可以判斷此時(shí)駕駛員處于疲勞狀態(tài)，從而向駕駛員發(fā)出警告或緊急制動(dòng)，以防止因駕駛員疲勞而造成的行車安全隱患。
[0100]在步驟102中，對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測，定位視頻圖像中的特征圖像。
[0101]若該方法應(yīng)用于云端的服務(wù)器中，則可以通過無線網(wǎng)絡(luò)將攝像頭拍攝的視頻發(fā)送到云端服務(wù)器中，由服務(wù)器對(duì)接收到的視頻圖像進(jìn)行檢測分析，若該方法應(yīng)用于駕駛員的終端(客戶端設(shè)備)中，可以在該攝像頭內(nèi)安裝該疲勞駕駛檢測方法的客戶端應(yīng)用，或?qū)Ⅰ{駛員的終端設(shè)備，如手機(jī)等與該攝像頭進(jìn)行有線或無線連接，由手機(jī)內(nèi)的應(yīng)用軟件對(duì)該視頻圖像進(jìn)行后續(xù)的分析。分析過程首先是對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測，視頻圖像是由一幀一幀的幀圖像構(gòu)成的，對(duì)視頻圖像的檢測過程，就是對(duì)每幀幀圖像進(jìn)行檢測的過程，對(duì)每幀幀圖像進(jìn)行掃描，對(duì)幀圖像中出現(xiàn)的特征圖像進(jìn)行定位，標(biāo)記出特征圖像位于該幀圖像中的位置坐標(biāo)，以確定特征圖像的位置信息。
[0102]在步驟103中，對(duì)特征圖像進(jìn)行分析，確定特征圖像的特征信息。
[0103]特征圖像根據(jù)對(duì)駕駛員的駕駛狀態(tài)的判定依據(jù)不同，可以有多種類別，例如，頭部圖像、眼睛圖像、嘴部圖像、包含有方向盤的手部圖像;根據(jù)攝像頭的分辨率，眼睛圖像中還可以細(xì)分為虹膜圖像、瞳孔圖像等。根據(jù)特征圖像其各自的屬性特征，對(duì)特征圖像進(jìn)行分析，并確定出特征圖像中所包含的特征信息。例如，若特征圖像為眼睛圖像，則特征信息中可以包括有:上下眼瞼之間的開度值、瞳孔開度特征參數(shù)、眼珠輪廓尺寸值等。
[0104]在步驟104中，根據(jù)特征信息，確定駕駛員的駕駛狀態(tài)。
[0105]該步驟中既可以單獨(dú)根據(jù)特征信息，判定駕駛員的駕駛狀態(tài);也可以將特征信息與參照信息進(jìn)行比對(duì)后，判定駕駛員的駕駛狀態(tài)。此外對(duì)于駕駛員的駕駛狀態(tài)，也可以根據(jù)需求進(jìn)行多種狀態(tài)的設(shè)定，如清醒狀態(tài)、疲勞狀態(tài)、半疲勞狀態(tài)等。
[0106]本實(shí)施例中，通過獲取包含有駕駛員體征的視頻圖像，對(duì)該視頻圖像進(jìn)行檢測，定位出視頻圖像中的特征圖像;再對(duì)特征圖像進(jìn)行分析，確定出特征圖像所包含的特征信息；從而根據(jù)特征信息，確定出駕駛員的駕駛狀態(tài)。該方法提高了對(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。
[0107]圖2是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種疲勞駕駛檢測方法的流程圖，如圖2所示，本實(shí)施例的疲勞駕駛檢測方法可以應(yīng)用于云端的服務(wù)器中也可以應(yīng)用于駕駛員的終端(客戶端設(shè)備)中，本實(shí)施例的方法包括以下步驟:
[0108]在步驟201中，獲取包含有駕駛