[发明专利]基于视频传感器的驾驶人疲劳等级检测方法

摘要

基于视频传感器的驾驶人疲劳等级检测方法，首先由CCD摄像机采集驾驶人正面图像，其次，采用Viola-Jones人脸检测算法分割出驾驶人面部图像，并采用同态滤波器对分割出的驾驶人面部图像进行预处理，然后，通过Contourlet变换提取驾驶人面目疲劳特征，最后，采用支持向量机对提取出的驾驶人面部疲劳特征进行分类，将驾驶人疲劳分为不疲劳、轻度疲劳和严重疲劳三类，从而实现对驾驶人疲劳等级的检测，本发明有助于提高驾驶人的安全特性，确保交通行车安全。

主权项

基于视频传感器的驾驶人疲劳等级检测方法，其特征是通过CCD摄像机采集驾驶人的正面图像，从中检测并分割出驾驶人面部图像，并采用同态滤波对分割出的驾驶人面部图像进行预处理，然后采用Contourlet小波变换提取驾驶人面部疲劳特征，最后采用支持向量机将驾驶人状态分类为三个等级，对应清醒状态、轻度疲劳和严重疲劳，具体包括如下步骤：1)在驾驶室安装车载CCD摄相机，拍摄采集驾驶人正面图像，作为训练数据；2)运用Viola‑Jones人脸检测算法对驾驶人正面图像的驾驶人面部区域进行检测，并分割出驾驶人面部图像；3)采用同态滤波的方法对采集到的驾驶人面部图像进行预处理，消除光照不稳定对驾驶人面部疲劳图像的影响；4)对预处理后的驾驶人面部图像进行Contourlet变换，Contourlet变换同时将拉普拉斯金字塔分解LP和方向滤波器组DFB多方向分解结合起来，实现不同尺度空间里的驾驶人面部疲劳特征的提取，得到Contourlet变换系数矩阵，以Contourlet变换系数矩阵的均值和标准差作为驾驶人面部疲劳图像特征向量；5)采用支持向量机对提取的驾驶人面部疲劳等级特征矩阵进行分类，即对步骤4)得到的驾驶人面部疲劳图像特征向量进行分类，分为三个等级，分别对应清醒状态、轻度疲劳和严重疲劳，根据得到的分类划分，对新采集的驾驶人面部图像提取驾驶人面部疲劳等级特征矩阵，对应划分，实现驾驶人疲劳等级检测。