一种驾驶员状态监测方法、装置及系统.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CN113602280A(43)申请公布日2021.11.05(21)申请号202111041977.4(22)申请日2021.09.07(71)申请人北京经纬恒润科技股份有限公司地址100015北京市朝阳区酒仙桥路14号1幢4层(72)发明人成一诺冉洪亮郭健(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人王娇娇(51)Int.Cl.B60W40/08(2012.01)A61B5/0205(2006.01)G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图4页(54)发明名称一种驾驶员状态监测方法、装置及系统(57)摘要本申请公开一种驾驶员状态监测方法、装置及系统。该方法包括：获得驾驶员在预设历史时间段内的头部图像，其中，驾驶员的头部图像由图像采集装置生成；对驾驶员在预设历史时间段内的头部图像进行分析，确定驾驶员在预设历史时间段内的状态；如果驾驶员在预设历史时间段内为未移动且未说话状态，则将驾驶员在预设历史时间段内的心率和呼吸频率作为驾驶员的状态评价依据，其中，驾驶员的心率和呼吸频率由基于微波多普勒效应的检测设备生成。基于本申请公开的技术方案，能够方便地测量驾驶员的心率和呼吸频率，并保证测量结果具有较高的准确性。CN113602280ACN113602280A权利要求书1/2页1.一种驾驶员状态监测方法，其特征在于，应用于处理器，包括：获得驾驶员在预设历史时间段内的头部图像，其中，所述驾驶员的头部图像由图像采集装置生成；对所述驾驶员在所述预设历史时间段内的头部图像进行分析，确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内的状态；如果所述驾驶员在所述预设历史时间段内为未移动且未说话状态，则将所述驾驶员在所述预设历史时间段内的心率和呼吸频率作为所述驾驶员的状态评价依据，其中，所述驾驶员的心率和呼吸频率由基于微波多普勒效应的检测设备生成。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述驾驶员在所述预设历史时间段内的头部图像进行分析，确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内的状态，包括：从所述驾驶员在所述预设历史时间段内的头部图像中获取N帧图像，N为大于2的整数；对所述N帧图像进行分析，得到N个头部特征数据集和N个嘴部特征数据集，其中，每个头部特征数据集包括多种头部特征数据，所述头部特征数据为头部特征点的横坐标或者纵坐标，所述N个头部特征数据集中包含的头部特征数据的种类相同，每个嘴部特征数据集包括多种嘴部特征数据，所述嘴部特征数据为嘴部特征点的纵坐标，所述N个嘴部特征数据集中包含的嘴部特征数据的种类相同；基于所述N个头部特征数据集确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内是否移动；基于所述N个嘴部特征数据集确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内是否说话。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述N个头部特征数据集确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内是否移动，包括：确定所述N个头部特征数据集中每一种头部特征数据的标准差值；根据所述N个头部特征数据集中各种头部特征数据的标准差值确定所述N个头部特征数据集之间的最大标准差值；如果所述最大标准差值小于或等于所述第一阈值，则确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内未移动，否则，确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内发生移动。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述N个头部特征数据集确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内是否移动，包括：将所述N个头部特征数据集输入预先完成训练的第一判别模型，得到所述第一判别模型对所述N个头部特征数据集处理后输出的预测结果；根据所述预测结果确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内是否移动。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述N个头部特征数据集确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内是否移动，包括：将所述N个头部特征数据集输入预先完成训练的第一判别模型，得到所述第一判别模型对所述N个头部特征数据集处理后输出的预测结果；确定所述N个头部特征数据集中每一种头部特征数据的标准差值；根据所述N个头部特征数据集中各种头部特征数据的标准差值确定所述N个头部特征数据集之间的最大标准差值；如果所述最大标准差值小于或等于第一阈值，且所述预测结果指示所述驾驶员在所述预设历史时间段内未移动，则确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内未移动，否则，确定2CN113602280A权利要求书2/2页所述驾驶员在所述预设历史时间段内发生移动。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述N个嘴部特征数据集确定所述驾驶员在所述预设历史时间段内是否说话，包括：根据所述N个嘴部特征数据集确定所述驾驶员的双唇上边缘距离的标准差值、以及双唇下边缘距离的标准差值；如果所述驾驶员的双唇上边缘距离的