[01103826]基于多特征融合的困倦驾驶检测方法
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面议
所属行业:
公路运输
类型:
非专利
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资料待完善
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技术详细介绍
本发明属于一种模式识别技术,适用于对机动车辆驾驶员进行困倦驾驶状态的检世界上,每年因为交通事故都会造成巨大的生命财产损失。而由于困倦和过度困倦造成的驾驶员驾驶机动车辆时精神不集中是引发公路交通事故的重要原因,所以预防困倦已成为一个被广泛重视的问题,各国专家和技术人员对此进行了一系列的研究。从检测对象角度划分,对机动车辆驾驶员进行困倦驾驶状态检测的方法有四种:(1)基于机车状态的检测方法;(2)基于驾驶员操作的检测方法;(3)基于驾驶员反应的检测方法;(4)基于驾驶员生理特征状态的检测方法。现有的设计中,都是针对驾驶员头部倾斜、眼睑闭合速度和眼睑闭合程度特征中的单一特征进行困倦和困倦检测,由于实际应用环境复杂,单一特征检测结果可靠性差、准确率低。为解决现有技术所存在的问题,提供一种基于多特征融合的困倦驾驶检测的方法。该方法的技术方案包括:由摄像头采集到驾驶员的面部图像后,首先进行人眼检测与跟踪,同时分别进行眼睑闭合速度、闭眼持续时间和面部方向三个特征的提取与匹配,然后利用标准归一化方法将输出的三个匹配结果归一化到同一范围,再利用神经网络技术进行融合,融合结果采用0,1输出,输出结果为0表示未困倦,返回到人眼检测与跟踪,输出结果为1表示驾驶员困倦,报警提示驾驶员注意安全。技术要点:(1)人眼检测与跟踪:采用红外光源照明,这样,在摄像头采集到的驾驶员脸部图像中,人眼是最亮的部分。利用图像中人眼的灰度信息和人眼的形状、大小以及两个人眼间的位置关系作为特征,运用模式识别技术将其识别定位;检测到人眼后,运用卡尔曼滤波技术对随后由摄像头采集到的每一帧图像进行人眼跟踪。(2)眼睑闭合速度检测:计算每次眼睑闭合速度时,把该次图像采集之前固定时间间隔(30秒或1分钟)内所有检测到的眼睑闭合速度相加,求出算术平均值作为当前待比较的眼睑闭合速度,与事先设定的阈值进行比较,从而得出驾驶员困倦与否的结果。(3)闭眼持续时间检测:如果前后连续两次采集的眼睛图像都是闭合状态,则认为这两次采集时间间隔是闭眼持续时间。连续采集的闭眼次数越多,则闭眼持续时间越长,如果超过事先设定的阈值,则判驾驶员困倦,反之则判未困倦。(4)面部方向检测:对实时检测到的驾驶员面部图像进行面部方向分析,如果,不是前方(驾驶员应面向的方向),而是其他方向(如下方和侧面方向),则进行计时,如果超过阈值,则判驾驶员困倦,反之则判未困倦。融合决策:将前面几部分的检测结果利用标准归一化方法将其输出归一化到同一范围,再利用神经网络技术进行融合,融合结果采用(0,1)输出,输出结果为1表示驾驶员困倦,输出结果为0表示未困倦。本发明的有益效果是,融合决策提高了可靠性和准确性,使整个系统具有更强的鲁棒性。本方法利用眼睑闭合速度、闭眼持续时间和面部方向三个特征进行非接触式困倦驾驶检测,对驾驶员没有干扰和影响。
本发明属于一种模式识别技术,适用于对机动车辆驾驶员进行困倦驾驶状态的检世界上,每年因为交通事故都会造成巨大的生命财产损失。而由于困倦和过度困倦造成的驾驶员驾驶机动车辆时精神不集中是引发公路交通事故的重要原因,所以预防困倦已成为一个被广泛重视的问题,各国专家和技术人员对此进行了一系列的研究。从检测对象角度划分,对机动车辆驾驶员进行困倦驾驶状态检测的方法有四种:(1)基于机车状态的检测方法;(2)基于驾驶员操作的检测方法;(3)基于驾驶员反应的检测方法;(4)基于驾驶员生理特征状态的检测方法。现有的设计中,都是针对驾驶员头部倾斜、眼睑闭合速度和眼睑闭合程度特征中的单一特征进行困倦和困倦检测,由于实际应用环境复杂,单一特征检测结果可靠性差、准确率低。为解决现有技术所存在的问题,提供一种基于多特征融合的困倦驾驶检测的方法。该方法的技术方案包括:由摄像头采集到驾驶员的面部图像后,首先进行人眼检测与跟踪,同时分别进行眼睑闭合速度、闭眼持续时间和面部方向三个特征的提取与匹配,然后利用标准归一化方法将输出的三个匹配结果归一化到同一范围,再利用神经网络技术进行融合,融合结果采用0,1输出,输出结果为0表示未困倦,返回到人眼检测与跟踪,输出结果为1表示驾驶员困倦,报警提示驾驶员注意安全。技术要点:(1)人眼检测与跟踪:采用红外光源照明,这样,在摄像头采集到的驾驶员脸部图像中,人眼是最亮的部分。利用图像中人眼的灰度信息和人眼的形状、大小以及两个人眼间的位置关系作为特征,运用模式识别技术将其识别定位;检测到人眼后,运用卡尔曼滤波技术对随后由摄像头采集到的每一帧图像进行人眼跟踪。(2)眼睑闭合速度检测:计算每次眼睑闭合速度时,把该次图像采集之前固定时间间隔(30秒或1分钟)内所有检测到的眼睑闭合速度相加,求出算术平均值作为当前待比较的眼睑闭合速度,与事先设定的阈值进行比较,从而得出驾驶员困倦与否的结果。(3)闭眼持续时间检测:如果前后连续两次采集的眼睛图像都是闭合状态,则认为这两次采集时间间隔是闭眼持续时间。连续采集的闭眼次数越多,则闭眼持续时间越长,如果超过事先设定的阈值,则判驾驶员困倦,反之则判未困倦。(4)面部方向检测:对实时检测到的驾驶员面部图像进行面部方向分析,如果,不是前方(驾驶员应面向的方向),而是其他方向(如下方和侧面方向),则进行计时,如果超过阈值,则判驾驶员困倦,反之则判未困倦。融合决策:将前面几部分的检测结果利用标准归一化方法将其输出归一化到同一范围,再利用神经网络技术进行融合,融合结果采用(0,1)输出,输出结果为1表示驾驶员困倦,输出结果为0表示未困倦。本发明的有益效果是,融合决策提高了可靠性和准确性,使整个系统具有更强的鲁棒性。本方法利用眼睑闭合速度、闭眼持续时间和面部方向三个特征进行非接触式困倦驾驶检测,对驾驶员没有干扰和影响。