[发明专利]一种疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法

说明书

技术领域

本发明涉及车载视频终端功能测试领域，特别涉及一种基于视频分析的驾驶员疲劳驾驶预警产品的测试精度的测试方法。

背景技术

基于视频分析来检测驾驶员的疲劳状态的方法可进行非接触式的检测，具有实时性好，检测精度高的特点。目前，这种方法已经成为疲劳驾驶在线判别的主流技术手段。但对于具备相关功能产品的性能来说，其一方面需克服实际驾驶过程中不同驾驶员的个体差异性，另一方面也需保证产品的环境的适应性。

国内外在基于视频分析的驾驶员疲劳判别产品领域尚无标准，对于该产品的功能验证测试方法尚属空白，基本上是生产厂家自行测试，没有统一有效的测试方法。存在以下缺陷：一方面其测试的准确性和可靠性无法得到保证，另一方面，由于没有统一的测试样本和测试环境，不同厂家生产的产品性能无法对比。

发明内容

本发明主要针对基于视频分析的驾驶员疲劳驾驶预警产品，提出了一种方便、有效、可靠的疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法，该方法基于疲劳样本数据库实现，同时提供了验证测试平台以及测试程序。

本发明所采用的技术方案是：一种疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法，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、根据建立的评价基准创建疲劳和清醒两类样本视频数据库；

3、将数据库中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，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。

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。

为了进一步提高眼睛关键特征抓取的准确性，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。

所述视频数据库采集的视频数据均来源于真实的驾驶过程，包括了驾驶员多种属性和多种环境光照条件的不同样本，根据建立的疲劳判别标准，将数据库中的视频数据分为清醒与疲劳两种状态，两种状态属性下的数据比例为1:1。

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。

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。

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。

本发明的有益效果是：1、本测试方法充分利用了专家评分与客观指标各自的特点，形成了一套综合考虑主客观评价，并具有充分可操作与实现性的评价基准；由于疲劳由浅入深的变化差异，通过两次筛选可以将最明显的疲劳样本数据寻找出来，从而使得评价更加准确；样本数据库中的视频样本涵盖了多个种类的疲劳测试特征，可以充分体现实际应用的需求，数量越多的样本测试可以提高测试结果的准确性和可靠性。

本方法建立了一套软硬件测试系统，该系统包括了一套软件系统与测试硬件环境，使得测试更加方便快捷；并且可以通过对样本各个标签与测试结果的对比，给出被测产品的识别正确率、拒识率、误识率、产品适用性、产品实时性等多项测试结果。

提高了疲劳驾驶预警产品性能测试的一致性、精确性和可靠性，为驾驶员疲劳驾驶预警产品的生产厂家和市场终端用户提供了一种切实可行的产品检验方案。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法的原理框图；

图2为疲劳驾驶预警产品检测精度的测试方法的样本数据库的特征分类与具体比例示意图；