[发明专利]一种基于机器视觉的驾驶人疲劳监测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，尤其涉及一种基于机器视觉的驾驶人疲劳监测方法及装置。

背景技术

驾驶疲劳是导致交通事故的最主要原因，每年全世界因此而导致的人员伤亡和财产损失难以估计，国内外投入巨大的人力和财力研究对疲劳驾驶的监测。目前对驾驶人进行疲劳检测的方法可以分成两大类：1)从驾驶人自身特征出发，通过某种设备获取驾驶人的生理参数特征或者视觉行为特征，利用驾驶人在正常状态和疲劳状态的特征模式不同，采用相应的模式识别技术分类进行判别，从而检测到是否有疲劳产生；2)根据车辆的行为表现间接判断驾驶人是否产生疲劳。在第1类技术中，通过传感器获取车辆在行驶过程中的各种参数，根据车辆行驶过程中的异常情况，如车辆是否超过道路标志线、速度是否超速、车辆之间的距离是否太近等，判断驾驶人是否有疲劳产生。第2类技术的主要问题在于对于不同车型、不同光线、不同的道路及路面状况下，要达到比较好的效果具有很大难度。

利用驾驶人的生理参数特征进行疲劳判断的技术有：汤一平提出的中国发明专利(公开号：CN101032405)《基于全方位计算机视觉的安全驾驶辅助装置》、唐琎提出的中国发明专利(公开号：CN101090482)《一种基于图象处理和信息融合技术的驾驶人疲劳监测系统及方法》；这类方法的不足是该类方法受个体差异情况变化大，会受光线影响等。

利用驾驶人的视觉行为特征，如眼动次数、打哈欠和注视时间等等，这类技术如祁宇明等提出的中国发明专利(公开号：CN102406507A)《基于人体生理信号的汽车驾驶人疲劳监测方法》、王宏提出的中国发明专利(公开号：CN103505224A)《基于生理信息分析的疲劳驾驶远程监测与报警系统和方法》、张灵聪提出的中国发明专利(公开号：CN102848918A)《基于生理信号采集的疲劳驾驶检测控制系统及其控制方法》等，这类方法的准确性与生理参数检测仪器有较大关系，同时一般都为接触式的检查方法，给驾驶人带来不便。

发明内容

本发明提供了一种基于机器视觉的驾驶人疲劳监测方法及装置，本发明通过多项视觉行为特征和生理参数特征的信息融合判断驾驶人的疲劳程度，大幅度提高了驾驶人疲劳判断的准确性和可靠性，保障了驾驶人的行车安全，大幅度提高了对驾驶人疲劳检测的可靠性，详见下文描述：

一种基于机器视觉的驾驶人疲劳监测方法，所述方法包括以下步骤：

通过摄像头获取驾驶人脸部的视频图像；对所述视频图像进行清洗，获取清洗后的视频图像；

对所述清洗后的视频图像通过三庭五眼准则进行分割，获取眼部视频图像、唇部视频图像和面颊部视频图像；

通过所述眼部视频图像、所述唇部视频图像和所述面颊部视频图像，分别检测表征驾驶人疲劳程度的视觉行为特征和生理参数特征：

将上述参数进行融合判断，得出驾驶人是否进入疲劳状态的检测结果。

所述通过眼部视频图像、唇部视频图像和面颊部视频图像，分别检测表征驾驶人疲劳程度的视觉行为特征和生理参数特征的步骤具体为：

1)通过眼部视频图像检测驾驶员眼晴闭合时间、凝视时间、打哈欠的频度、头部摇晃的规律，获取驾驶人的疲劳程度；

2)通过眼部视频图像测试驾驶人的头部位置及其维持的时间并间接体现出人的视觉疲劳程度；

3)通过对面颊部视频图像分析得到驾驶人的心率、呼吸次数及其心率变异值。

当摄像头为彩色摄像头时，所述通过对面颊部视频图像分析得到驾驶人的心率、呼吸次数及其心率变异与呼吸变异值的步骤具体为：

(a)分离脸颊部区域的RGB通道，对每个通道的像素点求平均值；

(b)将数据保存成3个通道，每个通道N个数据；

(c)对每个通道数据依次进行归一化、白化处理以及独立成分分析；

(d)对每个通道独立成分分析后的数据进行傅立叶变化，求出功率谱，得到功率谱最大幅值所对应的频率，即驾驶人的心率，另得到功率谱次最大幅值所对应的频率，即驾驶人的呼吸次数；

(e)通过单一通道的驾驶人的心率和呼吸次数计算驾驶人的心率变异值，进而通过对多个通道的计算获取心率变异值和呼吸变异值。

当摄像头为红外摄像头时，所述通过对面颊部视频图像分析得到驾驶人的心率、呼吸次数及其心率变异值的步骤具体为：

(a)通过对面颊部视频图像中脸颊部区域的IR通道的像素点求平均值；通道内有N个数据；

(b)对通道内数据依次进行归一化、白化处理以及独立成分分析；