[发明专利]一种确定疲劳驾驶的方法、装置和车辆

权利要求书

1.一种确定疲劳驾驶的方法，其特征在于，包括：

获取驾驶员的脑血氧标度指数，面部疲劳表情和瞳孔闭合度；

根据所述脑血氧标度指数确定第一疲劳条件概率，根据所述面部疲劳表情确定第二疲劳条件概率，根据所述瞳孔闭合度确定第三疲劳条件概率；

根据疲劳驾驶先验概率，所述第一疲劳条件概率，所述第二疲劳条件概率以及所述第三疲劳条件概率，确定疲劳驾驶后验概率；其中，所述疲劳先验概率是前一次测试所述驾驶员驾车疲劳状况得到的疲劳概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述脑血氧标度指数确定第一疲劳条件概率，包括：

获取所述驾驶员在特定时间内的二氧化锶指数，生成二氧化锶时间序列；

将所述二氧化锶时间序列平均分为第一数量个等长子区间；

通过去趋势波动分析方法对每个所述等长子区间进行处理，获得每个所述等长子区间对应的的脑血氧标度指数；

将每个所述等长子区间对应的的脑血氧标度指数分别与认知困难阈值进行比较，确定所有疲劳子区间对应的疲劳区间数；其中，所述疲劳子区间对应的脑血氧标度指数小于认知困难阈值；

根据如下方式确定所述第一疲劳条件概率：

其中，p₁为所述第一疲劳条件概率，m₁为所述疲劳区间数，n₁为所述第一数量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述认知困难阈值为1.6。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述面部疲劳表情确定第二疲劳条件概率，包括：

获取所述驾驶员的第二数量帧数的实时表情，将每帧所述实时表情与疲劳表情库中的疲劳表情进行比较，确定与所述疲劳表情相符的疲劳帧数；

根据如下方式确定所述第二疲劳条件概率：

其中，p₂为所述第二疲劳条件概率，m₂为所述疲劳帧数，n₂为所述第二数量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述瞳孔闭合度确定第三疲劳条件概率，包括：

获取第三数量帧数的所述驾驶员的眼部区域图像；

通过亮瞳算法分析所述眼部区域图像，确定所述驾驶员的眼部为闭合的闭合帧数；

根据如下方式确定所述第三疲劳条件概率：

其中，p₃为所述第二疲劳条件概率，m₃为所述闭眼帧数，n₃为所述第三数量。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据疲劳驾驶先验概率，所述第一疲劳条件概率，所述第二疲劳条件概率以及所述第三疲劳条件概率，确定疲劳驾驶后验概率，包括：

根据如下公式计算所述疲劳驾驶后验概率：

f₁＝f₀*p₁*p₂*p₃/(p₁*p₂*p₃+(1-p₁)*(1-p₂)*(1-p₃))；

其中，f₀为所述疲劳驾驶先验概率，f₁为所述疲劳驾驶后验概率，p₁为所述第一疲劳条件概率，p₂为所述第一疲劳条件概率，p₃为所述第一疲劳条件概率，p₁为所述第一疲劳条件概率。