[发明专利]基于视觉的驾驶员疲劳实时检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于视觉的驾驶员疲劳实时检测方法，属于电子技术应用技术领域。

背景技术

目前国际上有不少研究瞌睡/疲劳驾驶检测的机构和正在开发的瞌睡检测系统，常用的疲劳/瞌睡驾驶检测技术有：(1)测量人的生理信号，比如脑电、心电、皮肤电势等，其主要缺点是需要身体接触，不容易被接受。(2)测量物理反应，比如眨眼的频率、眨眼持续时间、眼睛的运动、头部运动等，其特点是处于发展阶段，有效而且没有身体接触，易于接受。(3)测量车辆和路面相关参数，比如速度、加速度、侧向位置、白线位置等，其缺点是测量的信息不是很可靠。

发明内容

为了克服现有技术的缺点，本发明提供一种基于视觉的驾驶员疲劳实时检测方法。

本发明是一种基于计算机视觉的、无接触、无生理负荷的驾驶员疲劳检测方法，建立了基于视觉的驾驶员疲劳实时检测系统，实时采集、处理并显示图像，提取驾驶员的眼睛状态特征，以眼睛状态特征为依据，融合各种参数以判断驾驶员是否有疲劳发生。

一种基于视觉的驾驶员疲劳实时检测方法，特征是，摄像头采集的经过红外滤波的连续模拟信号，通过图像采集模块的A/D转换，变成数字图像信号；图像处理模块完成对数字图像信号的运算处理，主要包括：图像的预处理、图像分割、特征提取、疲劳识别；最后通过输出模块显示处理结果。基于视觉的驾驶员疲劳实时检测方法的具体步骤如下：

1)系统初始化，并设置云台的预置位；

2)根据头部位置调用相应的预置位；

3)定位驾驶员头部，并判断头部的移动信息；

4)DSP芯片根据头部的移动信息，发出控制信息控制云台的转动，使其能跟踪到头部的运动；

5)在整幅图像中搜索眼睛的反射点，并使用卡尔曼滤波估计下一帧中反射点的位置，根据反射点的位置定位出眼睛的大体位置；

6)在整幅图像中搜索嘴部的区域；

7)分别对眼睛区域和嘴部区域提取特征参数；

8)对分别根据眼睛参数和嘴部参数所得到的判决结果进行融合，确定驾驶员的疲劳程度。

所述的云台预置位的设置方法为：采用空间网格法设置，步骤如下：

1)在系统的初始化时设置好预置位；

2)在跟踪的过程中，计算头部的质心并判断头部在整幅图像中的位置；

3)根据头部位置调用相应的预置位，使摄像头一直跟踪人的正面脸部区域；

4)计算头部的长短轴，根据长短轴和采集图像的大小比例控制摄像头变焦，使头部图像在整幅图像中的大小比例基本保持不变。

一种用于基于视觉的驾驶员疲劳实时检测方法的检测系统，整个系统分为图像采集、图像处理和图像输出三大模块，图像采集模块包括带有云台的红外线敏感的黑白CCD摄像机、红外线带通滤波器、红外光源；图像处理模块以美国TI公司的TMS320DM642为核心部件构成；图像输出模块为液晶显示器。系统安装在驾驶室内。系统的硬件框图见附图2。

所述的图像处理模块由视频输入解码器TVP5150、核心DSP处理器TMS320DM642、视频输出编码器SAA7121、通用异步收发器TL16C752B和FPGA组成。解码器TVP5150、视频输出编码器SAA7121、通用异步收发器TL16C752B和FPGA都与DSP处理器TMS320DM642连接。

系统首先通过云台所带的摄像头采集模拟视频信号(NTSC/PAL制式)经视频解码器TVP5150解码成BT656格式的视频，然后通过EDMA搬移到SDRAM中再送进DSP进行处理，处理后的数据存放到SDRAM中。接着通过EDMA将BT656视频流搬移到视频编码器SAA7121缓存中，经编码成模拟视频信号(NTSC/PAL制式)由显示器显示；同时由DSP发出控制命令由通用异步收发器TL16C752B控制云台运动，从而使摄像头一直能跟踪人的面部区域，进而提取出人的眼睛和嘴部特征参数，判断是否疲劳。

本发明把肤色分割后的图像转换为灰度图像，得到肤色灰度图像，并对其进行灰度直方图统计，可以看到灰度分布区域有很大的不同，有些图像的背景光线弱些，肤色区域的亮度(也就是灰度)主要集中在(0，125)之间，而有些图像的背景光线强些，肤色区域亮度集中在(25，210)之间，然而它们有一个共同点，就是低亮区域的像素个数非常少。