[发明专利]疲劳驾驶检测方法、行车记录仪及存储装置

权利要求书

1.一种疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

开启摄像头拍摄人脸图像；

读入一帧人脸图像，并对所述人脸图像进行预处理；

采用基于Adaboost算法的Haar分类器对预处理后的图像进行人脸检测，并绘制人脸框；

根据人脸框预测得出眼睛和嘴巴周围共16个关键点的坐标信息；

根据检测出的关键点的坐标信息计算眼睛区域，并提取左右眼区域的HOG特征，送入SVM分类器，判断眼睛是否为闭合状态；

统计预定帧数的人脸图像内眼睛闭合的人脸图像帧数，如果眼睛闭合的人脸图像帧数超过预定阈值，则判定为疲劳驾驶并输出疲劳报警信号；

所述根据人脸框计算得出眼睛和嘴巴周围共16个关键点的坐标信息的步骤包括：

根据人脸框给出人脸的初始形状；

通过多个线性组合的级联回归器对人脸的初始形状不断更新偏移量，预测出正确的人脸的形状，即确定68个关键点的坐标位置；

选取眼睛和嘴巴周围共16个关键点的坐标信息；

所述通过多个线性组合的级联回归器对人脸的初始形状不断更新偏移量，预测出正确的人脸形状，即确定68个关键点的坐标位置之前，还包括：

根据当前人脸的关键点的像素差特征，利用随机森林得到局部二值特征；

通过局部二值特征串联组成全值特征后，训练得出映射参数；

提取当前的人脸的形状的各个关键点的特征，并与映射参数相乘形成偏移量。

2.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述像素差特征通过以关键点为圆心，以不断减小的r为半径形成圆，并在该圆内随机选取500对位置，通过500对位置的像素值相减形成像素差值作为像素差特征，且其计算公式为:

其中，I为像素强度，x和y为圆内随机生成点的横坐标和纵坐标值，△和△分别为针对该随机生成点的第一点的横坐标及纵坐标的偏移值，△和△分别为针对该随机生成点的第二点的横坐标及纵坐标的偏移值。

3.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述根据检测出的关键点的坐标信息计算眼睛区域的计算公式为：

其中，与为图像中右眼的眼睛区域的左上角的x和y坐标，与为眼睛区域的长和宽，0～5号位分别为由右眼的眼睛区域最左方开始沿逆时针排列的各个关键点位，为该关键点位x方向的坐标，为该关键点位Y方向的坐标，T为由各关键点的位置上往外扩大形成眼睛区域的值。

4.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述统计预定帧数的人脸图像内眼睛闭合的人脸图像帧数，如果眼睛闭合的人脸图像帧数超过预定阈值，则判定为疲劳驾驶并输出疲劳报警信号的步骤包括：

通过计数器统计30帧人脸图像内眼睛闭合的人脸图像总帧数以及连续闭合的人脸图像帧数，并进行加权平均；

如果加权平均数大于预定阈值，则判定为疲劳驾驶并输出疲劳报警信号。

5.根据权利要求1所述的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述对图像进行预处理的步骤包括依次对图像进行缩放、裁剪、灰度化和归一化处理。

6.一种存储装置，其特征在于，所述存储装置存储有计算机程序，所述计算机程序适于被执行以实现如权利要求1~5任意一项所述的疲劳驾驶检测方法。

7.一种行车记录仪，其特征在于，包括处理器、与所述处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，计算机程序适于被执行以实现如权利要求1~5任意一项所述的疲劳驾驶检测方法；

所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，以执行如权利要求1~5任意一项所述的疲劳驾驶检测方法。