[发明专利]一种疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法

权利要求书

1.一种疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

1、基于疲劳状态客观评价指标与疲劳定性特征描述，建立驾驶员疲劳状态的评价基准；

2、采集真实的驾驶过程中的视频数据，构建测试视频数据库，所述视频数据包括驾驶员多种属性和多种环境光照条件的不同样本，根据建立的驾驶员疲劳状态的评价基准，将视频数据分为清醒与疲劳两种状态，将每个样本附有一个状态标签和众多样本特征标签；所述各种驾驶员属性的视频数据在数据库中的数量比例符合目前国内运营车辆驾驶员各类属性的实际比例，所述环境光照条件则按照相同比例配置数据；

3、抽取测试数据库中一定数量的测试样本导入到待测试产品中，对待测产品进行大量样本的自动测试，通过对样本各个标签与测试结果的对比，获取该产品对样本的判别结果；

4、对所测产品判别结果进行分析与整理，输出测试指标，并打印测试报告。

2.根据权利要求1所述的疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法，其特征在于，所述疲劳状态客观评价指标为基于面部视频的专家评分，由经过训练的评价人员对驾驶员面部视频进行人工评价；所述疲劳定性特征描述，包括采用眼睛闭合时间占总时间百分比（PERCLOS）和最长闭眼时间（MCD）为疲劳判别指标来判断驾驶员是否疲劳。

3.根据权利要求2所述的疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法，其特征在于，还包括采用高精度面部特征检测软件对视频进行眼睛状态提取与判断，同时在相关判断结果中，抽取一定比例的视频结果对关键帧采用视频图像软件进行重复比对。

4.根据权利要求1所述的疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法，其特征在于，所述驾驶员属性至少包括性别、年龄、是否佩戴眼镜，所述环境光照条件至少包括正常光线、强光光线、夜间光线。

5.根据权利要求1所述的疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法，其特征在于，所述测试指标至少包括：

识别正确率（IR）：正确识别出疲劳状态的样本数（TD）占疲劳样本总数（DN）的比率，计算公式为：IR=TD/DN；

拒识率（FRR）：将疲劳样本错误识别为清醒样本的概率，即将疲劳状态错误识别为清醒状态的样本数（EDS）占疲劳样本总数（DN）的比率，计算公式为：FRR=EDS/DN；

误识率（FAR）：将清醒样本错误识为疲劳样本的概率，即将清醒状态错误识别为疲劳状态的样本数（ESD）占清醒样本总数（SN）的比率，计算公式为：FAR=ESD/SN。