[发明专利]自动驾驶注意力检测系统及方法

权利要求书

1.一种智能驾驶系统，包括中央控制单元、信息采集单元；

所述中央控制单元包括安全单元，所述安全单元在智能驾驶模式中，通过驾驶员人眼视线方向确定其人眼关注点的位置，从而保证驾驶安全；

所述信息采集单元包括分类器，所述分类器用于根据获取到的驾驶员人脸图像判断驾驶员视线方向；

所述分类器的训练方法包括：将包括人眼与人头部位姿的一个整体图像输入到单个神经网络中，训练该神经网络使得其根据图像上人眼信息及头部位姿信息判断所述人眼视线方向；

其中所述整体图像为采用多台相机从不同的特定的角度在同一时间拍摄人脸图像；

其中该神经网络包含5个卷积模块，每个卷积模块采用ShuffleNet结构。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：以所述拍摄的人脸图像为输入层，将输入图像标准化为224*224的尺寸，然后使用3*3的卷积核以2个像素为步长进行卷积，使用ReLu激活函数，得到特征图的尺寸为112*112，再使用最大值池化，以2个像素为步长进行降采样，得到尺寸为56*56的特征图；再输入到所述的5个卷积模块。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述系统还包括GNSS及无线通信单元以及执行单元；所述中央控制单元接收来自所述GNSS及无线通信单元以及信息采集单元的信号，可对所述执行单元进行控制；

所述中央控制单元在智能驾驶模式时，通过采集实时检测人眼视线关注的位置坐标，来确保行驶安全。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：在所述智能驾驶模式中，当车辆向前行驶时，如果所述位置坐标位于前挡风玻璃上，则判定驾驶员在关注车辆驾驶；如果位置坐标没有位于前挡风玻璃上，则需要提醒所述驾驶员，并且使车辆从自动驾驶状态转为驾驶员自主驾驶状态；或者当车辆向后行驶时，如果所述位置坐标位于后视镜或倒车影像显示屏上，则判定驾驶员在关注车辆驾驶；如果位置坐标没有位于后视镜上，则需要提醒所述驾驶员，并且使车辆从自动驾驶状态转为驾驶员自主驾驶状态。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：在判定驾驶员的过程中，需要设定时间阈值，当所述位置坐标没有位于前挡风玻璃上或后视镜上，并且超过该阈值时，才提醒所述驾驶员。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：训练所述分类器所使用的样本集包括人眼注视的位置在车辆前挡风玻璃的各个位置以及左、中、右后视镜。

7.使用权利要求1-6任一权利要求所述的智能驾驶系统进行驾驶员注意力检测的方法；其特征在于：所述方法包括以下步骤：在智能驾驶模式中，通过采集实时检测人眼视线关注的位置坐标，来确保行驶安全。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：在所述智能驾驶模式中，当车辆向前行驶时，如果所述位置坐标位于前挡风玻璃上，则判定驾驶员在关注车辆驾驶；如果位置坐标没有位于前挡风玻璃上，则需要提醒所述驾驶员；或者当车辆向后行驶时，如果所述位置坐标位于后视镜或倒车影像显示屏上，则判定驾驶员在关注车辆驾驶；如果位置坐标没有位于后视镜上，则需要提醒所述驾驶员。

9.根据权利要求7所述的方法，其中训练所述分类器单元具体为：采用多台相机从不同的角度在同一时间拍摄人脸图像，其中获得人脸图像的相机测试架包括多个支架，该多个支架包括多个横向支架和多个纵向支架；多个相机固定在多个所述横向支架和纵向支架的交叉位置；一轨道结构，其包括横向轨道和纵向轨道，该轨道结构能够在支架上沿水平方向和竖直方向自由移动；一可见光光源固定在横向轨道和纵向轨道的交叉位置；一相机与该可见光光源固定，使相机能随可见光光源移动而移动。

10.根据权利要求7所述的方法，所述神经网络在第一shuffle unit模块的分支中，以56*56的特征图先进行逐点组卷积，然后进行通道混洗(channel shuffle)，再用3*3的卷积核以2个像素为步长进行深度卷积(depthwise convolution)，然后进行逐点组卷积。