[发明专利]一种司机驾驶姿势检测的系统和方法有效

专利信息
申请号: 201210039963.3 申请日: 2010-08-11
公开(公告)号: CN102646189A 公开(公告)日: 2012-08-22
发明(设计)人: 崔国勤;邱嵩 申请(专利权)人: 无锡中星微电子有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/66;G08B21/06
代理公司: 无锡互维知识产权代理有限公司 32236 代理人: 戴薇
地址: 214028 江苏省无锡市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 司机 驾驶 姿势 检测 系统 方法
【说明书】:

【技术领域】

发明涉及一种疲劳驾驶提醒装置,尤其是关于一种安装在仪表盘上的用于检测驾驶姿势的系统和检测方法。

【背景技术】

目前随着私家车的剧增,越来越多的交通事故也随着增多,而疲劳驾驶和司机的疏忽大意、判断错误则是引发重大交通事故的主要原因。在交通事故中,疲劳驾车所造成的交通事故占的比例较大,这是由于在疲劳时,人们大脑的控制能力下降,若没有旁人提醒,疲劳者仍然驾车行驶,在这种情况下驾车就容易发生交通事故,因此需要在司机疲劳驾驶时发出提醒。

在美国研制成功的一种针对疲劳驾驶的红外线眼球扫描仪,所述红外线眼球扫描仪如一个小型的摄像机,将其安装在仪表盘上,让镜头对准司机,扫描仪就会连续发出红外线信号来扫描司机眼球中的眼白部分,同时判断出疲劳程度并发出警告。可以看出,这种红外线眼球扫描仪在司机驾驶的过程中对眼白部分的扫描并不精确,因为如果司机处于颠簸的状态,很难检测到司机的眼白部分。

一种驾驶疲劳提醒器NAP ZAPPER,其外形类似于一个蓝牙耳机,可以挂在耳边,其主要是利用一种电子平衡度,在司机驾驶的过程中,当司机的头部倾斜有瞌睡的迹象时,则所述驾驶疲劳提醒器就会在司机的耳边发出很大的哗哗声以防止司机在驾驶的时候睡着了。这种发明存在的缺陷是:首先,所述驾驶疲劳提醒器挂在耳边带来不舒适,如果司机同样挂有蓝牙耳机通话则比较不方便;其次,司机在小幅度内发生倾斜则容易发生虚假报警,而如果司机在头部正常,但肩膀倾斜的驾驶,则不会提出警报,也可能失去了提醒的价值。

日本发明了一款最新的太阳能疲劳驾驶提醒器,其内置振动感应芯片,在没有检测到行驶的状态下,则通常四个LED灯交替点亮,即处于防盗状态,一次振动感应后即会启动报警模式,并进入行驶检测状态。如果检测到连续行驶1小时则警报提醒10秒;如果检测到连续行驶2小时则警报提醒20秒;如果检测到连续行驶到达3小时则警报2分钟提醒一次并连续提醒知道车主停车,停止休息15分钟以上警报提醒解除。可以看出,该发明实现了疲劳提醒的功能,但这种发明也存在一定的缺陷,首先,所述LED不能更换,且在阳光不能充满电的情况下,可能警报则会失效;其次,如果驾驶员在2小时20分钟疲劳则可能无法有警报的状态,此时则失去了疲劳提醒的意义了。

因此需要提出一种新的技术方案来克服上述问题。

【发明内容】

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

本发明的目的之一在于提供一种司机驾驶姿势检测的系统,其可以准确的提供司机的状态信息并发出警报,有利于交通行驶安全。

本发明的目的之二在于提供一种司机驾驶姿势检测的方法,其可以准确的提供司机的状态信息并发出警报,有利于交通行驶安全。

根据本发明的一方面,本发明提供一种司机驾驶姿势检测的系统,其包括摄像模块,摄取司机在正确姿势下和当前状态下的图像;人脸检测模块,从所述摄像模块获取的图像中检测到司机在正确姿势下的人脸和当前状态下的人脸;报警判断模块,用于定位人脸特征,计算定位到的至少两个人脸特征之间的距离,根据至少两个人脸特征之间的距离实时计算人脸与摄像头的距离,判断人脸与摄像头的距离是否超出了预设的距离阈值范围,超出所述距离阈值范围则报警;或/和,定位人脸特征,跟踪定位到的人脸特征以判断人脸的姿态,计算每次姿态结束时最后一帧图像的人脸与摄像头的距离,判断人脸与摄像头的距离是否超出了所述距离阈值范围,超出所述距离阈值范围则报警;或/和,定位人脸特征,找出在正确姿势下的图像上的两个人脸特征点,计算该两个人脸特征点的连线与水平线形成的第一夹角,找出当前状态下图像上的对应两个人脸特征点,该对应的两个人脸特征点的连线与水平线形成第二夹角,判断第一夹角和第二夹角的差是否超出角度阈值范围,超出所述角度阈值范围则报警。

进一步的,定位的人脸特征包括:眼睛、鼻子或嘴。

进一步的,所述跟踪定位到的人脸特征包括:通过跟踪人脸上的固定的人脸特征以判定人脸的移动方向。

进一步的,报警判断模块中的所述两个特征点,其具体通过尺度不变特征变化的方法提取图像不变的特征,特别是瞳孔中心点、眼角、嘴中点、鼻尖、眉峰中选取最可靠的两个特征点。

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