[发明专利]一种可重构眼镜式疲劳检测设备及软件处理方法在审
| 申请号: | 201510466925.X | 申请日: | 2015-08-03 |
| 公开(公告)号: | CN105125174A | 公开(公告)日: | 2015-12-09 |
| 发明(设计)人: | 刘天键 | 申请(专利权)人: | 刘天键 |
| 主分类号: | A61B5/00 | 分类号: | A61B5/00 |
| 代理公司: | 厦门龙格专利事务所(普通合伙) 35207 | 代理人: | 吴小波 |
| 地址: | 350001 福建省福州市仓山*** | 国省代码: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 可重构 眼镜 疲劳 检测 设备 软件 处理 方法 | ||
技术领域
本发明涉及眼镜式疲劳检测设备,具体涉及一种可重构眼镜式疲劳检测设备及软件处理方法。
背景技术
在当今,由于已进入汽车时代,出行极为方便,但是,交通事故就像梦魇一样挥之不去,其中大部分是由于司机疲劳驾驶造成的。为了减少以至于避免疲劳驾驶,社会上采用各种措施,包括各种宣传标语和警示牌,以及汽车自身的各种防范措施,提醒司机朋友们安全驾驶,但是效果仍然有限。
基于面部特征的疲劳预警利用机器视觉技术检测驾驶员面部特征,如眼睛特征、瞳孔直径变化、视线方向变化及嘴部状态等来研究驾驶疲劳问题。包括基于眼睛特征的检测、基于视线方向的检测、基于嘴部状态的检测。利用面部特征判断驾驶员是否疲劳具有准确性高和可靠性高的优点,在性能上比基于生理信号的监测技术要强,而且是无接触的检测方法,驾驶员容易接受,但是这种方法将摄像头安装在仪表台上,精度较差,对视频检测技术的要求比较高,测量的准确性与可靠性等相关的技术需要取得突破。如专利号201310090223.7基于驾驶员头颈移动特征识别的疲劳驾驶检测方法与系统,在车内驾驶位侧面设置摄像头,从侧面采集驾驶员头颈部图像;2)图像处理单元每隔一个间隔时间T保存一组步骤1)中摄像头采集得到的图像,并将驾驶员头颈部侧面图像的轮廓线提取出来;3)根据步骤2)中得到的若干组连续的驾驶员头颈部侧面图像轮廓线形成驾驶员头颈部移动特征,并将其与人体瞌睡状态时的头颈部移动特征进行比较判断,若驾驶员头颈部移动特征符合瞌睡状态要求,则认为驾驶员属于疲劳驾驶并发出报警提示;否则重复步骤2),并持续循环运行。这种方式虽然可以通过数据监测会得到效果,但如从侧面加装摄像头,则需要改装汽车,会比较麻烦,另外如车辆驾驶人更换的话,坐姿、身高如有改变,则摄像头有可能监测不到位,且每个驾驶人的习惯不一样,有的驾驶员喜欢靠在椅背上,有的喜欢坐直,这一系列的因素影响下,很难采集到很标准的数据,因此分析出来的结果可能会出现偏差。
又如专利号为201410371285.X一种基于简易心电采集和匹配的疲劳检测方法。提供一种基于简易心电采集和匹配的疲劳检测方法,包括以下步骤:1.在方向盘上附加心电电子芯片,再把心电电子芯片采集到的人手的心电信号传递给心电处理与识别器;2.心电处理与识别器使用稀疏编码方法对心电信号的性质进行分类判别;3.根据判别方法,把判别结果传递给报警及应急处理装置;其有益效果是使用基于简易心电采集和匹配的疲劳检测方法可以在不影响驾驶员的正常行为习惯的情况下,实行对驾驶员疲劳检测,并且针对不同的疲劳程度提供对应的提醒或帮助功能,从而减少甚至避免因为疲劳驾驶导致的交通事故,以保障人的生命安全和财产损失。这种方式想法很好,但实现起来可能有些困难。通常我们采集心电图时,先要清洁皮肤,用酒精擦去皮肤上的油渍,汗渍,必要时在电极安放处剃除体毛,磨掉皮肤上的角化层,再用酒精擦拭干净。该专利在方向盘上附加心电电子芯片,再把心电电子芯片采集到的人手的心电信号,这种方式很难准确的采集到心电信号,每个驾驶员的手握方向盘的方式不一样,有的手心与方向盘并不接触,所以这时就很难采集到心电,因此,这种方式还是有一定的缺陷性的。
基于生理指标的疲劳预警利用生理传感器检测驾驶员生理指标的变化来判断驾驶员是否进入疲劳状态,包括基于脑电信号检测的方法、基于心电信号检测的方法、基于肌电信号检测的方法和基于呼吸频率检测的方法。
基于驾驶员生理信号的检测方法准确性比较高,但生理信号测量需要接触人的身体,检测设备会干扰驾驶员的正常操作,影响行车安全。而且,由于不同人的生理信号特征有所不同,并且生理信号与心理活动关联较大。所以,此法实际用于驾驶员疲劳检测时有很大的局限性。
发明内容
本发明的一个方面,提供了一种可重构眼镜式疲劳检测设备,包括:广角摄像头、报警器、眼镜本体、电源、主机及USB接口;所述广角摄像头设置在眼镜鼻翼上;所述报警器设置在眼镜鼻梁架上;所述眼镜本体通过USB接口连接主机;所述主机连接电源。
根据本发明的又一方面,提供了一种可重构眼镜式疲劳检测设备软件处理方法,包括以下步骤:
S1,预处理;
S2,虹膜中心检测;
S3,眼高度跟踪;
S4,疲劳检测;
S5,报警输出。
进一步地,所述步骤S1包括:
S11,图像校正;
S12,高斯滤波。
更进一步地,所述步骤S2包括:
S21,梯度计算;
S22,目标函数计算;
S23,虹膜中心定位。
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