[发明专利]疲劳驾驶行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，包括：

获取驾驶员的驾驶图像；

对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像；

根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像；

计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值；

根据设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值获取驾驶行为的疲劳程度。

2.根据权利要求1所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像，包括：

判断所述驾驶图像是否可进行肤色分割；

若是，则对驾驶图像进行肤色分割处理，获取初步人脸图像；

对初步人脸图像进行图像预处理；

对图像预处理后的初步人脸图像进行模式识别，以得到人脸图像；

若否，则对驾驶图像进行模式识别，以得到人脸图像。

3.根据权利要求2所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述对驾驶图像进行肤色分割处理，获取初步人脸图像，包括：

对驾驶图像进行设定像素色度的肤色分割，以获取肤色图；

对肤色图区域化形成肤色区域；

利用分类器对肤色区域进行分类处理，以得到初步人脸图像。

4.根据权利要求3所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述利用分类器对肤色区域进行分类处理，以得到初步人脸图像，包括：

利用Haar-like特征构成分类器进行肤色区域的分类处理，以得到初步人脸图像。

5.根据权利要求4所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述对初步人脸图像进行图像预处理，包括：

将初步人脸图像进行单通道转换；

均衡化转换后的初步人脸图像。

6.根据权利要求1至5任一项所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像，包括：

对所述人脸图像插入偶数行和偶数列；

对插入偶数行和偶数列的人脸图像进行高斯卷积；

利用级联分类器对高斯卷积后的所述人脸图像进行分类，以得到人眼图像。

7.根据权利要求6所述的疲劳驾驶行为检测方法，其特征在于，所述计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值，包括：

获取人眼图像中的人眼面积；

对各个阶段人眼面积的频数进行统计，以得到各个阶段人眼面积的频数总和；

获取各个阶段人眼面积的频数总和与所有人眼面积的频数总和的占比，以得到人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值。

8.疲劳驾驶行为检测装置，其特征在于，包括：

驾驶图像获取单元，用于获取驾驶员的驾驶图像；

人脸图像获取单元，用于对驾驶图像进行图像分割处理，获取人脸图像；

人眼图像获取单元，用于根据所述人脸图像进行人眼定位，获取人眼图像；

比例值计算单元，用于计算人眼图像中设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值；

疲劳程度获取单元，用于根据设定时间内眼睛闭合所占的时间比例值获取驾驶行为的疲劳程度。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的疲劳驾驶行为检测方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现如权利要求1至7中任一项所述的疲劳驾驶行为检测方法。