[发明专利]一种疲劳驾驶检测方法、计算机可读存储介质及终端设备

说明书

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的疲劳驾驶检测方法、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法采集驾驶员的人脸图像；从所述驾驶员的人脸图像中提取出第一子图像，所述第一子图像为所述驾驶员的眼睛所在区域的图像；计算所述第一子图像的特征向量；计算所述第一子图像的特征向量与预设的基准向量之间的向量相似度，所述基准向量为处于疲劳状态的眼睛图像的特征向量；若所述第一子图像的特征向量与所述基准向量之间的向量相似度大于预设的相似度阈值，则确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态。通过本发明实施例，为对驾驶员进行疲劳驾驶检测提供了可靠的检测标准，可以大大减少交通意外事故的发生。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种疲劳驾驶检测方法、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术

目前，随着汽车的普及程度越来越高，由汽车驾驶而带来的安全隐患也越来越多。驾驶员在驾车过程中，因自身疲劳而引发交通意外事故的情况时有发生，如何能够对驾驶员是否处于疲劳驾驶状态进行掌握已成为亟待解决的问题。但目前一般只能依靠驾驶员自身的感觉或者身边乘客对其状态的观察来判断其是否处于疲劳驾驶状态，可靠性极差，极易导致交通意外事故的发生。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种疲劳驾驶检测方法、计算机可读存储介质及终端设备，以解决目前的疲劳驾驶检测方法可靠性极差，极易导致交通意外事故的发生的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种疲劳驾驶检测方法，可以包括：

采集驾驶员的人脸图像；

从所述驾驶员的人脸图像中提取出第一子图像，所述第一子图像为所述驾驶员的眼睛所在区域的图像；

计算所述第一子图像的特征向量；

计算所述第一子图像的特征向量与预设的基准向量之间的向量相似度，所述基准向量为处于疲劳状态的眼睛图像的特征向量；

若所述第一子图像的特征向量与所述基准向量之间的向量相似度大于预设的相似度阈值，则确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：

采集驾驶员的人脸图像；

从所述驾驶员的人脸图像中提取出第一子图像，所述第一子图像为所述驾驶员的眼睛所在区域的图像；

计算所述第一子图像的特征向量；

计算所述第一子图像的特征向量与预设的基准向量之间的向量相似度，所述基准向量为处于疲劳状态的眼睛图像的特征向量；

若所述第一子图像的特征向量与所述基准向量之间的向量相似度大于预设的相似度阈值，则确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

采集驾驶员的人脸图像；

从所述驾驶员的人脸图像中提取出第一子图像，所述第一子图像为所述驾驶员的眼睛所在区域的图像；

计算所述第一子图像的特征向量；

计算所述第一子图像的特征向量与预设的基准向量之间的向量相似度，所述基准向量为处于疲劳状态的眼睛图像的特征向量；

若所述第一子图像的特征向量与所述基准向量之间的向量相似度大于预设的相似度阈值，则确定所述驾驶员处于疲劳驾驶状态。