[发明专利]一种基于光照检测的疲劳驾驶检测方法

权利要求书

1.一种基于光照检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1，使用设置于车内的红外摄像装置对司机人脸图像进行采集；

S2，对采集的人脸图像分别执行检测及分割处理，将得到的多个已处理图像存储至图像数据库；

S3，将图像数据库中的图像进行亮度均值计算，并根据亮度均值将图像划分为多个分类并使用支持向量机进行训练，得到对应的检测模型；

S4，对实时采集的人脸图像进行亮度划分，并使用对应亮度分类的检测模型进行检测，根据结果对驾驶司机进行警示。

2.根据权利要求1所述的基于光照检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，该方法还包括：

通过第三方接口获取车辆速度信息，当车辆速度为零时则停止采集司机人脸图像；

当车辆速度超过预设阈值时，则启动红外摄像装置对司机人脸图像进行采集。

3.根据权利要求1所述的基于光照检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

对图像中的人眼使用智能图像分析算法检测，进一步，分割人眼区域得到处理后的图像，将处理后的图像存储至图像数据库。

4.根据权利要求1所述的基于光照检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

将采集的人脸图像进行预处理，包括将采集的图像转换为YUV图像，进一步，获取YUV图像的亮度值Y，并计算图像亮度平均值；

根据图像亮度平均值将人眼图像划分三个图像数据集，并对每个数据集的人眼图像进行标识，其中标识包括睁眼和闭眼；

对每个标注后的数据集分别进行特征提取和SVM分类训练，得到三个基于SVM的检测模型。

5.根据权利要求4所述的基于光照检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述图像数据集的亮度阈值范围分别为0～96、96～176及176～255，基于亮度阈值范围得到的对应检测模型分别为M1、M2及M3。

6.根据权利要求1或5所述的基于光照检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

通过红外摄像装置采集到人脸图像；

检测人脸区域并分割出人眼区域；

对人眼区域图像计算亮度均值；

若用户的人眼图像亮度处于0～255之间则根据人眼图像所处的亮度区域分配对应的SVM检测模型进行检测；

根据模型检测结果得出是否疲劳驾驶，如果模型检测多次结果是闭眼则是疲劳驾驶，否则是非疲劳驾驶。

7.根据权利要求6所述的基于光照检测的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，该方法还包括：

当检测到司机处于疲劳驾驶时，根据预测模型结果发送至司机移动终端、车辆报警装置及远程后台监控系统，并进行对应的告警。