[发明专利]一种对驾驶员非正常驾驶行为的识别装置和方法

说明书

技术领域

本发明涉及安全驾驶监控领域，特别是一种对驾驶员非正常驾驶行为的识别装置和方法。

背景技术

非正常驾驶是指有别于正常驾驶的、具有潜在危险性的驾驶行为。安全驾驶是当前世界性的难题，各国都投入了巨大的人力物力对其进行研究。非正常驾驶行为监测系统的研制是目前安全驾驶这一领域的一个研究热点。有些学者使用机械、磁力传感器探测驾驶员身体某部位置及运动方向，进而对驾驶行为进行检测。但是这些方法不仅精确度低，而且需要将探测器与驾驶员身体相连，将对驾驶员造成直接影响。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明提供了一种非接触式的、精确度高的、可实时识别的对驾驶员非正常驾驶行为的识别装置。本发明还提供了一种非接触式的、精确度高的、可实时识别的对驾驶员非正常驾驶行为的识别方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种对驾驶员非正常驾驶行为的识别装置，包括：

人脸检测模块，用于对驾驶员进行图像采集并检测出人脸；

人脸特征点定位模块，用于根据检测到的人脸进而定位得出人脸特征点，并拟合出最优的人脸特征形状；

人脸姿态检测模块，用于根据所述人脸特征点计算得到人脸姿态；

汽车传感器模块，用于采集汽车的方向盘转角信息及速度变化信息，并发送到驾驶动作分析模块；

驾驶动作分析模块，用于根据汽车的方向盘转角信息及速度变化信息，分析并得出驾驶员的驾驶动作；

控制模块，用于根据所述人脸姿态及驾驶动作对应的判断标准判断驾驶动作是否正常驾驶行为，进而输出判断结果；

所述人脸检测模块的输出端依次通过人脸特征点定位模块、人脸姿态检测模块与控制模块的输入端连接，所述汽车传感器模块的输出端通过驾驶动作分析模块与控制模块的输入端连接。

进一步，所述人脸检测模块包括检测控制模块，所述检测控制模块的输出端连接有近红外光源及近红外摄像头，所述检测控制模块还连接有普通摄像头，所述普通摄像头的输出端及近红外摄像头的输出端均与人脸特征点定位模块的输入端连接。

进一步，所述汽车传感器模块包括用于采集方向盘转角信息的转角传感器及用于采集汽车的速度变化信息的踏板传感器，所述转角传感器的输出端及踏板传感器的输出端均与驾驶动作分析模块的输入端连接。

本发明解决其技术问题所采用的另一技术方案是：

一种对驾驶员非正常驾驶行为的识别方法，包括：

对驾驶员进行标准图像采集，建立人脸特征标准样本；

实时对驾驶员进行图像采集，结合人脸特征标准样本，建立人脸姿态数据库；

采集汽车的方向盘转角信息及速度变化信息，分析并得出驾驶员的驾驶动作；

以预设阈值提取人脸姿态数据库中的人脸姿态，并根据驾驶动作对应的判断标准判断驾驶动作是否正常驾驶行为，进而输出判断结果。

进一步，所述对驾驶员进行标准图像采集，建立人脸特征标准样本这一步骤，包括：

对驾驶员进行标准图像采集；

采用adaboost算法对采集的驾驶员标准图像进行检测，检测出标准人脸；

根据检测到的标准人脸进行定位得到标准人脸特征点，并拟合出标准人脸特征形状；

根据所述标准人脸特征点及标准人脸特征形状，建立人脸特征标准样本。

进一步，所述实时对驾驶员进行图像采集，结合人脸特征标准样本，建立人脸姿态数据库这一步骤，包括：

实时对驾驶员进行图像采集并检测出人脸；

根据检测到的人脸进行定位得到人脸特征点，并拟合出最优的人脸特征形状；

将人脸特征点与人脸特征标准样本中的标准人脸特征点进行比对，计算得到人脸姿态；

将人脸姿态进行实时记录，建立人脸姿态数据库。

进一步，所述实时对驾驶员进行图像采集并检测出人脸这一步骤，包括：

采用普通摄像头对驾驶员进行图像采集，并将采集到的图像发送到检测控制模块；

检测控制模块接收普通摄像头采集到的图像，将普通摄像头采集到的图像的总亮度与亮度阈值进行比较，若普通摄像头采集到的图像的总亮度小于亮度阈值，则关闭普通摄像头，并启动近红外摄像头和近红外光源，对驾驶员进行近红外图像采集，将近红外摄像头采集到的图像作为驾驶员图像，反之，则将普通摄像头采集到的图像作为驾驶员图像；

采用adaboost算法对驾驶员图像进行检测，检测出人脸。