一种驾驶员疲劳度分析及预警系统及方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103310590A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103310590103310590A(43)申请公布日2013.09.18(21)申请号201210057277.9(22)申请日2012.03.06(71)申请人上海骏聿数码科技有限公司地址200433上海市杨浦区国定路335号2号楼1408(72)发明人尹科奇(74)专利代理机构上海金盛协力知识产权代理有限公司31242代理人解文霞(51)Int.Cl.G08B21/06(2006.01)B60T7/12(2006.01)权权利要求书2页利要求书2页说明书5页说明书5页附图2页附图2页(54)发明名称一种驾驶员疲劳度分析及预警系统及方法(57)摘要本发明揭示了一种驾驶员疲劳度分析及预警系统及方法，所述系统包括摄像单元、疲劳度分析单元、报警装置；摄像单元用以获取驾驶员的实时视频信息；疲劳度分析单元用以接收摄像单元获取的视频信息，以此判断驾驶员是否疲劳；疲劳度分析单元包括人脸捕捉检测仪、人脸姿态识别装置、活体识别装置、人脸属性分析装置中的一个或多个；报警装置用以接收疲劳度分析单元发送的报警信令，发出报警信息。本发明能够对驾驶员的疲劳度进行分析，拥有足够高地识别准确度，与现有监控网络能很好的兼容做到及时地预警，且工作稳定，易于升级和维护，成本低。本发明能够发现驾驶员疲劳驾驶并能及时预警，可有效地避免由疲劳驾驶造成的交通事故。CN103310590ACN10359ACN103310590A权利要求书1/2页1.一种驾驶员疲劳度分析及预警系统，其特征在于，所述系统包括：-摄像单元，用以获取驾驶员的实时视频信息；-疲劳度分析单元，与所述摄像单元连接，用以接收摄像单元获取的视频信息，以此判断驾驶员是否疲劳；疲劳度分析单元包括如下装置中的一个或多个：人脸捕捉检测仪，用以对驾驶员实时视频图像进行人脸识别，如发现视频中没有人脸存在，则发送报警信令至报警装置；人脸姿态识别装置，用以对正面人脸实时检测，确定人脸在图像中的位置；人脸姿态识别装置包括微特征计算单元，用以对待检测的灰度图像进行缩放，从而判断人脸姿态是否为一个安全的姿态；如判断人脸姿态不是一个安全的姿态，则发送报警信令至报警装置；活体识别装置，用以判断视频信息中的人脸是否是真实的人脸；如判断结果为不是真实的人脸，则发送报警信令至报警装置；人脸属性分析装置，包括AdaBoost神经网络分类器；人脸属性分析装置用以将驾驶员视频图像传给AdaBoost神经网络分类器进行判决，通过对驾驶员两眼的闭合度来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶；当眼睛闭合时间超过设定值t1时，认定该驾驶员为疲劳驾驶；如判断驾驶员为疲劳驾驶，则发送报警信令至报警装置；-报警装置，与所述疲劳度分析单元连接，用以接收疲劳度分析单元发送的报警信令，发出报警信息。2.根据权利要求1所述的驾驶员疲劳度分析及预警系统，其特征在于：所述疲劳度分析单元与车辆的刹车控制单元连接，用以在报警装置报警设定时间后，发送控制指令，控制刹车控制单元刹车。3.根据权利要求1所述的驾驶员疲劳度分析及预警系统，其特征在于：t1为2.5秒。4.一种驾驶员疲劳度分析及预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：摄像单元获取驾驶员的实时视频信息；步骤S2：疲劳度分析步骤，疲劳度分析单元接收摄像单元获取的视频信息，以此判断驾驶员是否疲劳；疲劳度分析单元包括人脸捕捉检测仪、人脸姿态识别装置、活体识别装置、人脸属性分析装置中的一个或多个；所述疲劳度分析步骤包括步骤S21至步骤S24中相应的一个或多个：步骤S21：人脸捕捉检测仪对驾驶员实时视频图像进行人脸识别，如发现视频中没有人脸存在，则发送报警信令至报警装置；步骤S22：人脸姿态识别装置对正面人脸实时检测，确定人脸在图像中的位置；人脸姿态识别装置包括微特征计算单元，用以对待检测的灰度图像进行缩放，从而判断人脸姿态是否为一个安全的姿态；如判断人脸姿态不是一个安全的姿态，则发送报警信令至报警装置；步骤S23：活体识别装置判断视频信息中的人脸是否是真实的人脸；如判断结果为不是真实的人脸，则发送报警信令至报警装置；步骤S24：人脸属性分析装置包括AdaBoost神经网络分类器；人脸属性分析装置将驾驶员视频图像传给AdaBoost神经网络分类器进行判决，通过对驾驶员两眼的闭合度来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶；当眼睛闭合时间超过设定值t1时，认定该驾驶员为疲劳驾2CN103310590A权利要求书2/2页驶；如判断驾驶员为疲劳驾驶，则发送报警信令至报警装置；步骤S3：报警装置接收疲劳度分析单元发送的报警信令，发出报警信息。5.根据权利要求4所述的驾驶员疲劳度分析及预警方法，其特征在于：所述疲劳度分析