一种快速驾驶员疲劳检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107016381A(43)申请公布日2017.08.04(21)申请号201710327856.3(22)申请日2017.05.11(71)申请人南宁市正祥科技有限公司地址530000广西壮族自治区南宁市青秀区建政路1号15栋1单元101号房(72)发明人不公告发明人(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06K9/46(2006.01)G08B21/06(2006.01)权利要求书1页说明书2页(54)发明名称一种快速驾驶员疲劳检测方法(57)摘要本发明公开了一种快速驾驶员疲劳检测方法，包括以下步骤：1）CCD摄像头采集驾驶员图像；2）用基于Haar特征的Adaboost算法检测出人脸区域；3）在人脸图像区域再次使用Haar特征的Adaboost算法进行眼睛区域和嘴部区域的定位；4）用基于局部搜索的自动阈值法实现眼球虹膜与眼睑的分割、打哈欠时嘴的轮廓的分割，用快速Hough圆检测判定人眼睁开状态，计算打哈欠时嘴的张开程度，从而实现对驾驶员是否出在疲劳状态进行判别。CN107016381ACN107016381A权利要求书1/1页1.一种快速驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1）CCD摄像头采集驾驶员图像；2）用基于Haar特征的Adaboost算法检测出人脸区域；3）在人脸图像区域再次使用Haar特征的Adaboost算法进行眼睛区域和嘴部区域的定位；4）用基于局部搜索的自动阈值法实现眼球虹膜与眼睑的分割、打哈欠时嘴的轮廓的分割，用快速Hough圆检测判定人眼睁开状态，计算打哈欠时嘴的张开程度，从而实现对驾驶员是否出在疲劳状态进行判别。2.根据权利要求1所述的疲劳检测方法，其特征在于，快速Hough圆检测判定人眼睁开状态的方法如下：1）圆上任意两点连线的中垂线都会经过圆心，中垂线公式如下：，，其中，，为圆上的两点，k为这两点所在直线的斜率；2）选定眼球轮廓上最具特征的3个点：左边缘点、下边缘点和右边缘点，求得3个点连线成3条线段的中垂线的交点，求平均坐标点作为圆心，然后半径为圆心到3个点的距离的平均值，继而重绘出整个圆；3）快速Hough圆检测后，得到绘制圆的轮廓，用参数来判定人眼的睁开状态；；其中，是眼睛轮廓面积，是重绘圆面积，越接近1，则人眼睁开越大，反之则越小，一般认为当的时候，判定驾驶员处于疲劳状态。2CN107016381A说明书1/2页一种快速驾驶员疲劳检测方法技术领域[0001]本发明具体涉及一种快速驾驶员疲劳检测方法。背景技术[0002]近年来，疲劳驾驶在导致交通事故中所占的比例逐年上升，对预防疲劳驾驶的研究越来越受到关注。开发能够实时检测疲劳驾驶行为并对驾驶员进行预警的系统，对改善交通安全意义重大。[0003]目前疲劳驾驶的检测方法主要有神经网络，模板匹配，统计方法等。而人眼检测由于特征明显，容易处理，被广泛研究。采用逐步增加匹配点的匹配策略，通过计算每个位置的相关度，引入淘汰机制，对符合要求的位置进一步增加相关计算的像素点，该方法减小了匹配过程中的计算量，有效降低了误检率，但对初始点选择有较强的依赖性，一定程度上影响了鲁棒性。根据灰度值纵向投影得到的波峰波谷位置判定眼睛、鼻子和嘴的位置，然后根据灰度值覆盖的面积的不同来判别睁眼和闭眼状态，但此方法对光照、噪声及脸部姿态非常敏感，鲁棒性和准确度都不高。发明内容[0004]本发明要解决的技术问题是提供一种快速驾驶员疲劳检测方法。[0005]一种快速驾驶员疲劳检测方法，包括以下步骤：1）CCD摄像头采集驾驶员图像；2）用基于Haar特征的Adaboost算法检测出人脸区域；3）在人脸图像区域再次使用Haar特征的Adaboost算法进行眼睛区域和嘴部区域的定位；4）用基于局部搜索的自动阈值法实现眼球虹膜与眼睑的分割、打哈欠时嘴的轮廓的分割，用快速Hough圆检测判定人眼睁开状态，计算打哈欠时嘴的张开程度，从而实现对驾驶员是否出在疲劳状态进行判别。[0006]进一步的，快速Hough圆检测判定人眼睁开状态的方法如下：1）圆上任意两点连线的中垂线都会经过圆心，中垂线公式如下：，，其中，，为圆上的两点，k为这两点所在直线的斜率；2）选定眼球轮廓上最具特征的3个点：左边缘点、下边缘点和右边缘点，求得3个点连线成3条线段的中垂线的交点，求平均坐标点作为圆心，然后半径为圆心到3个点的距离的平均值，继而重绘出整个圆；3）快速Hough圆检测后，得到绘制圆的轮廓，用参数来判定人眼的睁开状态；；3CN107016381A说明书2/2页其中，是眼睛轮廓面积，是重绘圆面积，越接近1，则人眼睁开越大，反之则越小，一般认为当的时候，判定驾驶员处于